Не удержалась и нарисовала ту самую задачку с регионального этапа из прошлого поста 😏

Накрест лежащие и соответственные углы, равнобедренные треугольники, парочка очевиднейших доп.построений и равные треугольники.
🕺 Изи🕺

🪶 М.Л.Н

Три года назад мне встретился этот мем 👆🏻

Будучи вечным студентом по сути, преподом с десятилетним стажем по факту и начинающим любителем всякого робототехнического и микроконтроллерного, я улыбнулась и сохранила его себе.

А вчера, благодаря новой гиперфиксации, мем оброс еще одним слоем смысла 🤔

Короче, пристегнитесь, скоро здесь произойдет расширение тематики постов. В прикладную и притом весьма хайповую сторону 🤖

🪶 М.Л.Н

Машинное обучение на кошках: как научить компьютер любить котиков ❔

Что делать, если в папке с сохраненными фотографиями хаос, а вам нужно найти среди сотен снимков именно котиков?
Причем желательно британских, плюшевых таких, роскошных, чтоб прям мимимимими.

Можно, конечно, листать вручную… но лень. Особенно если количество снимков исчисляется миллиардами.

И вот тут именно тут и приходит на помощь машинное обучение — процесс, в котором компьютер не просто выполняет команды, а учится различать кошек от всего остального.
И даже британских кошек от всех остальных.

Как научить машину любить котиков? 🐱

1. Дать ей котиков 👫👫

Нужно собрать множество фотографий: с пушистыми, гладкими, черными, рыжими, полосатыми и вообще разными кошками. Это называется обучающей выборкой.

2. Объяснить, кто есть кто 🐱🦕🦈

Каждое изображение отмечаем: «Это котик, и он британец»,«Это котик, и он британец», «Это не котик». Компьютер не знает, что у кошек уши треугольные, а усы длинные. И уж тем более не разбирается в сортах котиков. Поэтому ему нужно помочь.

3. Особая матано-прогерская магия ❤️❤️

Алгоритмы анализируют картинки и находят закономерности. Например, узнают, что котики чаще всего имеют пушистую текстуру, миндалевидные глаза и особую форму ушей. А британцы крупные, с круглой мордашкой и щечками.

4. Проверить, не перепутал ли он собаку с котом? 🐱 🐶

После обучения тестируем модель на новых изображениях. Иногда она ошибается и говорит, что собака — это кот (ну, вдруг это шпиц?). Тогда алгоритм дообучают на новых примерах.

5. Использовать в реальной жизни 😉

Теперь компьютер умеет находить котиков среди тысяч фото, сортировать их по породам или даже генерировать искусственных котов, которых никогда не существовало!

А потому каждый раз, когда мы делимся фотками котиков в интернете и рассказываем о том, какие котики милые и классные, мы делаем вклад в укрепление симпатии глобального цифрового разума к этим очаровательным животинкам.

А у вас есть кошка, которая могла бы стать частью обучающей выборки? 😶

🪶 М.Л.Н
🪶 Г.А.А.

С днем числа❤️= 2.7 😜

Давно хочу написать серию постов про великие математические константы, но все руки не доходили. А тут повод появился 😉

Начнем с истоков.

Экономика и банковское дело - по сути прикладная математика. Неудивительно, что размышления на тему "как вложить деньги с максимальной выгодой" вызывали у человечества неподдельный интерес и 100, и 200, и 300 лет назад 🤔

Итак, ситуация:

Мы нашли банк, который предложил нам за год удвоить наши накопления.
Вклад под 100% годовых (мечтать не вредно, вредно не мечтать) 📈

Предположим, что мы отдаём 1 миллион банку и забываем про него на год, а через 12 месяцев забираем уже 2 ляма.
Вкусно, очень вкусно. Но можно и вкуснее 🤑

Давайте наш миллионный вклад выведем через полгода вместе с накапавшими процентами (накапало 50%, кстати) и вложим эту сумму снова.

Получается, что следующие полгода проценты будут начисляться не на 1 миллион, а на полтора.
Таким образом, к концу года наш капитал составит (1+1/2)² = 2.25 млн.💰

А если проделать такое не раз в полгода, а раз в месяц, наш капитал к концу года составит (1+1/12)¹² ≈ 2.613 миллионов.

Итак, если банк не накладывает условия по снятию вклада и начисляет проценты постоянно, можно увеличивать свой капитал более, чем в 2 раза. И чем чаще мы будем снимать-вкладывать, тем вкуснее будет наш профит 🤩

И тут математик Бернулли задался вопросом: “Во сколько раз максимально можно увеличить капитал при ставке 100% годовых?”.

Ответ убил. В❤️раз.

Эту оценку дал Леонард Эйлер (в честь которого число и было в итоге названо) – примерно 2.718.

Впоследствии оказалось, что е
1. Иррационально (бесконечное непериодическое после запятой)
2. Трансцендентно (не является корнем алгебраического уравнения вида
a+bx+cx²+...+ξxⁿ = 0) 🤯

Как и📝,❤️вылезает то тут, то там в различных естественно-научных областях: ядерный распад, поглощения излучения веществом, рост числа микроорганизмов в среде с неограниченными ресурсами, и т.д.

P.s. Сейчас в банках с математикой хорошо знакомы и переплачивать не хотят. Поэтому, реально проценты по вкладам начисляются неравномерно. Причем так, что хоть один годовой вклад, хоть два полугодовых - сумма процентов будет одной и той же. Это называется «сложный процент» 🧐

🪶 М.Л.Н

🌌 Гравитационные волны: как мы «услышали» Вселенную

💡 11 февраля 2016 года ученые из проекта LIGO объявили о первой в истории регистрации гравитационных волн – колебаний пространства-времени, предсказанных Эйнштейном в 1916 году.

🔭 Как их обнаружили?
Сигнал GW150914 был зафиксирован 14 сентября 2015 года на двух интерферометрах LIGO, расположенных на расстоянии 3000 км друг от друга. В этих установках лазерные лучи проходят через 4-километровые вакуумные трубы и отражаются от массивных зеркал. Когда гравитационная волна пролетает через детектор, она слегка изменяет длину плеч прибора, и это фиксируется с невероятной точностью – меньше диаметра протона!

⚡ Почему это важно?
До этого момента Вселенную изучали через свет, радиоволны и другие формы электромагнитного излучения. Но есть процессы, которые не излучают свет вообще – например, слияния черных дыр. Гравитационные волны открыли новое «чувство» для астрономов – теперь мы можем не только «видеть», но и «слышать» самые мощные события во Вселенной.

🎯 Что изменилось?

✔ Подтверждена правильность Общей теории относительности.
✔ Началась новая эра астрономии, позволяющая исследовать скрытые процессы во Вселенной.
✔ В последующие годы зарегистрированы десятки новых гравитационных волн от слияний черных дыр и нейтронных звезд.

Следующая цель – обнаружить гравитационные волны от Большого взрыва! 🚀💫

🪶 Г.А.А. для NerdsCorp

P.S. При подготовке поста использованы данные международных коллабораций LIGO и VIRGO, материалы научно-популярного проекта NOVA, а также небольшая помощь ChatGPT

На видео — результат компьютерного моделирования воздействия гравитационных волн на прохождение света вблизи черных дыр (для коллекционеров - лицензия Creative commons 😊)

💕 Многофункциональных сердечек всем и каждому, кто видит этот пост ❤️💕

То, что задано уравнением
r = 1-Sinθ, соответствует кардиоиде в полярных координатах ❤️❤️

Это кривая, физический и геометрический смысл которой весьма примечателен.

Именно такую траекторию описывает фиксированная точка окружности, катящаяся без проскальзывания по внешней стороне другой окружности такого же радиуса 😀

Еще кардиоида лежит в основе "визитной карточки" всех фракталов - множества Мандельброта. Кстати, если кто найдет симпатичные гифки с ним - поделитесь пожалуйста 🙏
А то мне какие-то слишком кислотные попадаются все время...

И если кто фактчекинг остальных уравнений проведет или еще про какие-нибудь интересные свойства данных множеств расскажет - то тоже welcome в комменты/предложку 😀

🪶 М.Л.Н.

Как две нейросети рисуют пирамидку из звездочек на парселтанге 🐍

ChatGPT разрешает выбрать число рядов, следит, чтоб пользователь ввел именно то, что надо, и обрабатывает ошибки.
Солидно, качественно, продумано 👍

А DeepSeek просто делает то, что просили, полагаясь на разумность пользователя.
Максимально уютно и предельно понятно 🐳

Мне как Python-ультра-джуну GPTшный код подкинул пищу для гугления, а китовый вызвал больший отклик в сердечке ❤️

Но я бы все-таки N = int(input()) добавила.

Тригонометрия - один из самых геометрически красивых разделов школьной алгебры 🧡

Появилась тригонометрия ещё в древности, когда учёные изучали звёзды и измеряли углы 💫

Одним из первых, кто составил таблицы углов, был Гиппарх (II в. до н. э.) — он работал с хордами окружности, предшественниками современных синусов. Позже индийские математики ввели удобную функцию «синуса», а через арабские переводы это название попало в Европу.

Привычная нам тригонометрическая окружность с координатами (cosφ, sinφ) появилась гораздо позже — в XVII–XVIII веках, когда тригонометрию стали связывать с аналитической геометрией. Теперь её используют в физике, инженерии, компьютерной графике и даже обработке сигналов!

А как именно получают значения синуса и косинуса с помощью тригонометрической окружности - смотрим на видео ✨

🚀 Первый частный аппарат встретил рассвет на Луне!

Blue Ghost от Firefly Aerospace стал первым частным аппаратом, совершившим успешную посадку на Луне и пережившим лунную ночь.

Сегодня он встретил первый рассвет, начав активную фазу миссии.

🌑 Почему это важно?
— Это первый частный посадочный модуль, достигший Луны без госпрограммы.
— Аппарат проводит эксперименты, критически важные для будущих миссий.
— 14 марта он снимет редкое полное затмение Земли с Луны.

🔥 Что сейчас происходит?
— Температура резко растет от -170°C до +120°C.
— Включаются научные приборы для анализа грунта и изучения лунной пыли.
— Тестируется оборудование для будущих лунных баз.

Это новая эра в освоении Луны — частные компании теперь не просто запускают спутники, но и садятся на другие небесные тела. 🚀

Я учусь в МФТИ 😎

Частота постов за последнее время упала, потому что админ ушел в запой.
В кодингово-ботательный запой.

В начале февраля было принято решение начать изучение вот этих вот всех датасаенсов и машинлернингов.

План был такой:

1. Найти какой-нибудь няшный курсик для самых маленьких, где подробно и неспешно объясняют основы ИИ.
2. Раз в неделю по мотивам пройденного выдавать постик сюда
3. Составлять задачки с отсылками на содержимое постика

Но все накрылось, когда в меня кинули ссылкой на Deep Learning School.

Это ребята из Физтех-школы прикладной математики и информатики Московского физико-технического института. С февраля у них стартовал семестровый курс по теории и практике глубокого обучения и нейронных сетей. Абсолютно бесплатный и весьма узнаваемый и уважаемый среди работодателей.

С домашними заданиями, дедлайнами и итоговым практический проектом под конец.

Я вписалась. И вывожу 😳
Ценой всего, но вывожу.
Причем настолько вывожу, что сейчас сдано и пройдено все из открытых разделов. Новую порцию завезут 15 марта.

Параллельно прохожу еще один курс попроще, чтобы лучше понимать происходящее. Ибо полтора месяца назад мой уровень был что-то вроде «Я умею писать “Hello world” на Python».

Сейчас добралась до решающего леса и градиентного бустинга. И господи боже, как же это вкусно…

Короче, я теперь айтишник 😊
Летом хочу пройти собес на джуна. Об успехах доложу.

Рисовать посты в прежнем стиле для меня сейчас, увы, невывозимая история.
Но делиться полезным надо, а потому хочу наступить на горло внутреннему эстету и выкладывать свои каракули с занятий. Не бейте, если что 🫣