Блог посвящён всяким около-компьютерным темам:
• Клавиатуры
• Упоротая математика
• Проги для продуктивной продуктивности
• Нейросети
• И всякое такое

Посты пишу на основании своего многострадального опыта угорания в компик, а не просто «ололо, а перепосчу-ка я красивую картинку и сделаю-ка я к ней ничего не значащий комментарий».

=======================

Статьи: ravrlab.ru/csblog
Телеграм: t.me/ravrblog
Группа VK: vk.com/ravrblog

Выкатываю статью по всем мыслимым и немыслимым «нестандартным» клавиатурам (типа таких как на картинке).

В статье вся эта якобы «нестандартность» клавиатур вероломно отклассифицирована и загнана в конкретные рамки — прямо как мы все тут и любим делать (это многое говорит о нашем обществе).

Ссылка на статью:
romanavr.notion.site/121f3388f52e4b1c963bc8116c401cab

Статья о том, как я печатаю одной левой рукой на собственной раскладке OPRIQ.

Зачем, а главное — для чего 🤔?

При работе во всяких разных прогах (Фотошоп, AutoCAD и др.) лень постоянно переносить туда-сюда правую руку с мышки на клавиатуру и обратно. Всё.

Ссылка на статью:
https://ravrlab.ru/csblog/opriq/

С этого момента на канале открывается возможность комментировать новые посты

(подключить комментирование к старым постам Телеграм не разрешает)

Во многих программах нажатие клавиши Alt открывает основное меню, по которому затем можно передвигаться с помощью клавиатуры (нажимая подчёркнутые в меню буквы).

В новой статье рассказываю о том, как на базе подобной навигации у меня выстроена скоростная работа в больших инженерных программах, в которых нужно на регулярной основе использовать порядка 100..200 различных горячих клавиш.

Ссылка на статью: romanavr.notion.site/b0e9df89efee4afa85ad12aad5fca7f8

Немного мыслей о том, как начать превращать русский язык из нормального — в язык программирования.

В статье:
1) Недовольство символом слэша /
2) Гнобление само-поедаемых двойных кавычек
3) Батон

Ссылка на статью:
https://ravrlab.ru/csblog/ru_lang_hack/

Обнаружена компьютерная игра Turing Complete, с помощью которой можно за пару вечеров, особо не напрягаясь, с нуля изучить архитектуру компьютера. По ощущениям, 30..40 часов игры могут дать больше, чем 2..3 года изучения Computer Science по традиционным ВУЗовским курсам (не думаю, что это преувеличение).

Статья об игре:
https://ravrlab.ru/csblog/turing/

Трейлер игры:
https://www.youtube.com/watch?v=-YY73ejihZo

Число Грэма — конструируемый математический объект, истинный масштаб которого невозможно объять человеческим воображением. Субъективно кажется и что это число «не должно помещаться во Вселенную», и что оно «больше бесконечности» — это всё звучит издевательстки тупо, но да, оно и правда НАСТОЛЬКО огромно.

В статье даётся попытка подобраться к пониманию самого первого микро-нано-шага в построении этого числа — но уже этот шаг, скорее всего, превосходит всё, что может вообразить читатель.

Ссылка на статью:
https://ravrlab.ru/csblog/graham/

У одной из самых больших современных нейросетей (ChatGPT-4) число связей — около 0.3% от числа связей в человеческом мозге. ДУМАЙТЕ.

В статье — чуть подробнее об обозначенных в таблице нейросетях и цифрах:
https://ravrlab.ru/csblog/nn_count/

шо делаешь 😳

Всё началось в конце 2022 года, когда @optozorax_dev опубликовал у себя на канале пост (https://t.me/optozorax_dev/577) про PGA (Projective Geometric Algebra). PGA — крайне регулярная и интуитивная алгебра, в которой удобно программировать геометрические вычисления.

Я раньше много прогал всякие задачки с вращающимися механизмами, где нужно переходить из одной системы координат в другую, вращать одни тела относительно других и т.п. Уже тогда мне сильно не нравился традиционный подход к вычислительной геометрии (т.е. классическая линейная алгебра):
• Поворот выполняется при помощи матриц поворота, в которых надо напрягаться и думать, как задавать направляющие синусы-косинусы
• Надо постоянно в голове рисовать «векторные произведения векторов по правилу правой тройки»
• Надо в коде отдельно следить за случаями If[Length[vector] == 0], If[Sin[x]<0] и т. п.
• Существуют бесячие объекты по типу псевдовекторов (выглядит как вектор, но ведёт себя не как вектор)
• Невозможно отличить точку от вектора и псевдовектора (все описываются просто тремя координатами)
• Явление Gimbal Lock — ситуации, в которых матрицы поворота перестают работать
• Для каждой операции над каждым объектом есть своя отдельная сложная для запоминания формула

PGA же, в отличие от линейной алгебры:
• Объединяет прямые, плоскости, вектора, точки и другие «примитивы» в единый объект — мультивектор
• Для операций над объектами используются одни и те же формулы (одна формула для переноса плоскости/точки/прямой, одна формула для проекций, одна формула для пересечений и т.п.)
• Псевдовектора вписаны в PGA естественным образом
• В PGA заложена «автоматическая» обработка вырожденных случаев: например, формула для нахождения точки пересечения прямых, если они не пересекаются — просто выдаст т.н. «бесконечную точку»
• В PGA редко встречаются операции деления, поэтому в коде обычно не надо следить за случаями If[Length[vector] == 0]
• Формулы пересечений/проекций/поворотов/пр. обладают интуитивным геометрическим смыслом

И это ещё не всё.

PGA является одним из вариантов GA (Geometric Algebra). GA — широкий класс алгебр с различными метриками и размерностями, объединяющий большое число математических систем (комплексные числа, кватернионы, спиноры и матрицы Паули и др.). Как следствие, GA предоставляет единый мат.аппарат для многих теоретических и прикладных областей физики (классическая и квантовая механики, электромагнетизм, гидродинамика, теория относительности, компьютерная графика, машинное обучение).

Поэтому, узнав про GA/PGA, я погрузился в их изучение. И вот, спустя 2 года, у меня наконец написана библиотечка для работы в PGA и мне, наконец, есть что про это всё рассказать.

Во время изучения всей темы GA/PGA, вырисовалась проблема имеющихся по ней материалов:
• Существуют либо глубоко матанистые материлы, к которым тяжело поступиться, не будучи профессиональным математиком
• Либо другая крайность — даются прикладные формулы для кодинга, но не указывается откуда они взялись (т.е. не понятно, это фундаментальная формула, или она применима только к конкретным случаем)

Поэтому я планирую начать публиковать свои материалы, внятно систематизирующие всё происходящее в GA/PGA по части теории и кодинга. Намечен примерно такой план:
• Про GA и PGA в целом (обзор)
• Строгое определение GA в матане
• Vanilla GA 2D
• Vanilla GA 3D
• Classic projective geometry 2D
• PGA 2D
• Classic projective geometry 3D
• PGA 3D
• Forque — применение PGA 3D в классической механике

На мой взгляд, GA может претендовать на такую же революцию в науке, которая сейчас происходит с ИИ. Просто GA не имеет таких же наглядных плюсов, а значит про неё никто особо не в курсе. Поэтому GA может либо взлететь, обрести популярность и сделать счастливой жизни ботанской части населения планеты, либо остаться известной лишь небольшому числу специалистов.

Пока материалы готовятся к публикации, можно посмотреть самое популярное видео на тему GA (на английском):
https://www.youtube.com/watch?v=60z_hpEAtD8

Опубликовал свой новый сайт: https://ravrlab.ru

Т.к. Notion RIP (ушёл из России в сентябре 2024), то все старые статьи переношу на новый сайт. Там же планирую выкладывать всякое вне блога (лекции по PGA из предыдущего поста, заметки по языкам программирования и т.п.).

При создании сайта не использовал готовые шаблоны, а делал всё с нуля. Поэтому стилистически сайт может выглядеть своеобразно.

В статье — о выборе нового движка для сайта (им стал Hugo), о фишечках сайта, о впечатлениях от работы в новом движке по сравнению с Notion.

Ссылка на статью: https://ravrlab.ru/csblog/to_hugo

Раннее я уже писал, что считаю геометрическую алгебру (GA) вычислительной математикой XXIIV века (или какой он там щас, не помню). В GA очень тяжёлый вход, и чтобы хоть немного проник…

Ладно, короче. Накидал демонстрацию, как примерно оно работает в 3D-пространстве. Формулы и теория — есть. Но они даны не чтобы их понять, но чтобы их ощутить 👄.

По идее — можно прочитать и задёшево проникнуться идеей GA (не изучая её для этого 2 года). Чтобы потом начать изучать её 2 года.

Ссылка на статью:
https://ravrlab.ru/csblog/pga_demo/

Обнаружен способ создавать клавиатурные команды в Windows. Например, можно добавить команду «tg», и она будет открывать Телеграм... Или команду «meme», которая бы открывала папку с мемами... Или команду «yt», которая бы открывала ютуб в браузере...

Для вызова добавленной команды надо нажать Win+R и в открывшемся в окне её ввести (либо для ценителей — можно вводить её прямо в cmd).

Инструкция как это всё настроить: ravrlab.ru/pkm/pc/win_cmd/

Ничего groundbraking, просто пара слов о текстовых нейронках, которыми я пользуюсь при изучении прогерства.

Сети, описываемые ниже:
• не требуют регистрации
• не требуют VPN
• бесплатные (хотя у них и есть платные расширения)
• работают в браузере

В 2023 поигрался в ChatGPT, но из-за сложностей с доступом (нужен аккаунт, VPN и т.п.), быстро забил. Ну нейронка. Ничего внятного сказать не могу.

В 2024 резвился в Phind.com
Он выдавал вменяемые результаты для Python кода, но для более редких языков (Hy-lang, Wolfram Mathematica) часто давал неверный синтаксис, выдавал неидиоматический код и т.п. С недавнего времени половину ответов занимают диаграммы, которые он описывает словами. Пользы от этого не увидел. Не понравилось.

Сейчас пользуюсь Deepai.org
Я так подозреваю, что это какой-то неофициальный порт GPT, ну и Бог с ним (единственное что это может означать — его могут однажды прикрыть).

Впечатления:
• Когда запрашиваю Python код beginner-intermediate уровня, код всегда запускается с первого раза, ура
• На указания в духе «напиши Python код в функциональном стиле» выдаёт и правда функциональный код, который тоже с первого раза запускается
• Теорию по Software Development and Architecture даёт с примерами, пояснениями пограничных случаев и т.п.
• С редкими языками (например, Hy-lang) справляется лучше, чем Phind, но явно знает их не очень глубоко, и код с первого раза таки обычно не запускается
• Понимает инструкции в духе «впредь не давай примеров из области финансов», отвечает в накопленном за время беседы контексте
• ХВАЛИТ за хорошие вопросы, не хвалит за дурацкие, что приятно
• У сайта дельфин 🐬 вместо курсора (чё?)

Не то, чтобы это всё что-то уникальное в мире нейронок — но вот конкретно Deepai меня сейчас устраивает.

Если у кого есть свой опыт использования нейронок (особенно без регистрации и СМС), поделитесь 🥹