Вспомнив про MS-DOS, продолжаем изучать открытые проекты в формате викторины.

3D Slicer - это платформа для анализа и визуализации медицинских изображений (МРТ, КТ). Проекту больше 20 лет.
Ключевые особенности:
- позволяет работать с объёмными 3D-данными,
- кроссплатформенный,
- имеет инструменты научной визуализации,
- возможность для ученых (непрограммистов) писать свои алгоритмы.

Из этого описания попробуйте угадать, какой у него стек технологий 👇

Словил undefined behavior

No functional changes

Помню, как анализировал баг на одном проекте, и пришлось тогда восстанавливать историю коммитов по git.
В процессе наткнулся на коммит с заголовком "No functional changes".

"В смысле?" - думаю. - "Как это нет функциональных изменений? Что тогда есть?"

Начал выяснять, что же это за изменения такие "никакие". Оказалось, что внутри были простые переименования переменных.

Ну тогда это и надо писать в заголовке! Никаких вопросов бы не возникло.

Дальше-больше. Такой коммит был не один. За полтора года человек наделал под сотню коммитов с точно таким же заголовком (см. скрин). А самое печальное то, что некоторые из них все таки содержали функциональные изменения...

Я искренне считаю, что история коммитов должна читаться как книга. Писать сообщения коммитов - это отдельная работа. Причем сложная, так как далеко не все мы заправские писатели. Но до абсурда вроде "No functional changes" уж точно нельзя доводить.

—

Дополнительно:
- Поиск бага с помощью истории git: метод деления пополам
- Стратегия с WIP-коммитами для больших правок

Airtable идентифицировал мой аккаунт как связанный с Россией и собирается его отключить.

Я не мог позволить им такую наглость и удалился оттуда до блокировки)

Но интересно другое.

Там есть страшная красная кнопка, которая удаляет аккаунт В ОДИН КЛИК.

Раз, и прощайте. Никаких тебе подтверждалок "да - нет" или отмены. Случайно нажал и улетел на домашнюю)

Мода такая что ли в интерфейсах, удалять, не спрашивая?

—

Кто не знает, Airtable - это тулза, которой я пользовался до Notion, которым я пользовался до Obsidian

В 80-х годах Ричард Столлман дал определение свободному программному обеспечению и выделил четыре свободы.

Свобода 0: Свобода запускать программу в любых целях.

Свобода 1: Свобода изучения работы программы и адаптация её к вашим нуждам.

Свобода 2: Свобода распространять копии.

Свобода 3: ... 👇

Прозаседавшиеся

Ещё 100 лет назад Маяковский смеялся над любителями заседать.

Его герои разрывались пополам, лишь бы успеть на все заседания. В прямом смысле слова:

И вижу:
сидят людей половины.
О дьявольщина!
Где же половина другая?

Но для секретаря все выглядит привычно:

Они на двух заседаниях сразу.
В день
заседаний на двадцать
надо поспеть нам.
Поневоле приходится раздвояться.
До пояса здесь,
а остальное
там.

Больше века прошло, а концепция все та же. Только теперь мы называем это созвоном)

—

Заседаете?

😁 - Ага, разрываюсь
👍 - Бывает, без фанатизма
🔥 - Неа

Скепсис по ИИ: поговорим через 10 лет

Смотрю итоги и прогнозы в журнале "САПР и Графика". В отличие от прошлого года акценты сместились в сторону ИИ-инструментов.

Мнения компаний разделились: от скептицизма до оптимизма.

С оптимистами и так все ясно, куда интереснее мнение скептиков. Согласно нему ИИ - это перегретый тренд, пузырь, искусственный опыт, а его внедрение возможно "минимум через 10 лет".

Загибайте пальцы:
- проблемы Oracle,
- убыточность крупнейших ИИ-стартапов,
- финансовые потери OpenAI,
- отсутствие прибыли от внедрения ИИ,
- снижение рыночной доли ChatGPT.

Так еще и обучаются ИИ-шки не на энциклопедиях, а на постах с Реддита!

А слышали недавнюю историю о затонувшей западной подводной лодке? Подлодка успешно прошла ходовые испытания, но не всплыла после первого погружения:

Оказалось, что при проектировании расчеты поручили ИИ, который и посчитал всё, но без учета сотых после запятой… И никто из специалистов не проверил…

Честно говоря, первоисточников я не нашел. Но, допустим.

Все это стоит аргументом к тому, что нам не надо торопиться с внедрением ИИ еще лет десять.

В то же время Китай и США наращивают ИИ-шные инвестиции. Системы будут развиваться. И есть мнение, что "на горизонте 3 - 5 лет разрыв может стать непреодолимым".

Дух неопределенности вокруг внедрения ИИ можно понять. Есть технологии, которые приходили и уходили. Вспомним 3D телевизоры и VR. Но даже эти технологии не исчезли, а только лишь спрыгнули с волны хайпа и устаканились в своих нишах.

На своей заре САПР тоже встречали с сопротивлением. Почти полвека назад первые САПР произвели революцию: теперь за день можно было сделать то, что раньше занимало месяцы. Скептики, видя угрозу своему профессиональному статусу, говорили, что молодые инженеры превращаются в простых операторов, программы становятся "черным ящиком", инженеры не обладают экспертизой разработчиков...
Тогда САПР ломали устои, а сегодня позволяют создавать сложнейшие продукты инженерной мысли. Продукты, недостижимые в прошлом.

Поэтому даже если не внедрять ИИ сейчас, по отношению к нему нужна стратегия. Устойчивость гарантирует наличие уникального, трудно воспроизводимого ингредиента. Для большинства случаев использования ИИ таким ингредиентом будут данные.

Упаковывать и структурировать данные и экспертизу можно уже сейчас. Не важно, есть ИИ-пузырь в действительности или нет. Но почему и, главное, чего нам нужно ждать еще 10 лет, мне не понятно.

—

Читать еще:
- Что такое САПР
- Как разрабатывать САПР на C++

Ошибка компиляции или ошибка времени выполнения

Ошибка компиляции - это ошибка, которая возникает в процессе компиляции программы, когда компилятор не может преобразовать исходный код в машинный из-за нарушений синтаксиса или семантики.

Ошибка времени выполнения - это ошибка, которая возникает во время выполнения программы, после успешной компиляции.

Да, в успешно скомпилированной программе все равно могут быть ошибки!

Хотя нет, лучше так:

Да, в успешно скомпилированной программе все равно есть ошибки!

Как-то студент в ответ на мое: "Тут ошибка", сказал: "Не может быть, все скомпилилось". Пошутил, наверное... и невольно запустил монолог про зверинец ошибок времени выполнения. Защита лабораторной была полезной как никогда)

—

Читать еще:
- Синтаксис или семантика
- Исключение или код ошибки

#Словарь

Нетипичная пятничная задачка. Вспомним математику)

Есть круглая мишень, вписанная в квадратный лист (касается сторон). Стрелок расстреливает мишень, укладывая пули случайно по закону равномерного распределения. Как будет соотносится количество попаданий в круг к общему числу попаданий в квадратный лист мишени?

👇

Дипломы пишутся с ИИ

На днях закончил курс от Яндекса на тему применения ИИ при подготовке дипломов. Приятно осознавать, что делаются попытки "обелить" использование инструмента.

Ранее с появлением ИИ встал вопрос эффективности практических заданий по программированию. ИИ легко выполняет большую часть из них. Задания рассчитаны на постепенное вкатывание. Они не сложные для выполнения и имеют хорошие формулировки. А это по сути - готовые промпты.

Запретить студентам использовать ИИ невозможно. И не нужно. Все равно работодатели все чаще требуют владеть этими инструментами. При этом никто не делает скидку на остальные профессиональные компетенции. Нужно уметь делать то же, что и раньше, плюс ИИ.

Поэтому предлагается завести использование ИИ в зону контроля знаний. Если та или иная учебная работа выполняется с помощью ИИ, то промпты, результаты генерации и их интерпретация становятся объектом проверки. Как структурирован промпт, как поставлена задача, какой контекст занесен, какие ограничения выставлены, как уточнен и обработан результат - все подлежит оценке. Ведь даже с плохим промптом задание может быть выполнено правильно, если модель "сгаллюционирует" в нужную сторону.

То же самое с выпускными дипломными работами. В тексте работ появляется раздел с описанием кейсов применения ИИ: для чего применялся, как выглядели промпты, как интерпретировались и проверялись результаты. Прозрачность в этом вопросе позволит избежать снижения качества работ, а также поддержит отработку навыков работы с ИИ у выпускников.

В общем, интересно участвовать в новых процессах) Тема набирает обороты, ИИ развивается и пока не понятно, где границы возможностей этих систем. Но этих возможностей становится определенно больше. Задача - их не прозевать.

import hashlib

def get_md5_hash(str):
    return hashlib.md5(str.encode()).hexdigest()

s1 = input()
s2 = input()

if s1 != s2:
    h1 = get_md5_hash(s1)
    h2 = get_md5_hash(s2)
    if h1 == h2:
        print(1)
    else:
        print(0)

Сегодня у нас python. Давайте подумаем над выводом программы 👇

Подсказка, если не знакомы с python:
Функция get_md5_hash() возвращает хэш MD5 для входящей переменной. Функция input() запрашивает ввод пользователя с клавиатуры (что-то вроде std::cin)