Эксперимент

Выше облаков а не построить ли сервер в космосе?

12.04.2021 20:16:10 |

Автор: admin

Идея запустить и испытать дата-центр в космосе не нова. Собственно, многие космические аппараты так или иначе обрабатывают данные на борту, но и проекты размещения полноценных серверов в космосе появляются в мире уже не первый год.

Для начала, зачем вообще запускать дата-центры в космос? С одной стороны, это совсем не рентабельно, ведь даже запуск обыкновенной стойки в 700 кг обойдется в несколько миллионов долларов. С другой в космосе имеется безграничный источник энергии солнечный свет, а в тени можно сбрасывать тепло излучением. Впрочем, холод космоса не сравнится с Сибирью или Антарктидой где есть холодный ветер и вода, а солнечным батареям остается только мечтать об эффективности угольной ТЭЦ. Поэтому даже проекты глобального спутникового интернета Starlink и OneWeb обходятся без космических центров обработки данных, и спутники выступают только ретрансляторами.

Впрочем, отсутствие видимых коммерческих перспектив у космических серверов не останавливают некоторые стартапы и крупных инвесторов. О возможности размещения дата-центров в космосе говорили представители Сбера, а Amazon Web Services уже сейчас активно предлагает спутниковым операторам серверы наземного базирования. В мире появилось уже несколько проектов, которые в своих преимуществах называют безопасность информации и экологичность.

Отсутствие прямого доступа к серверу в космосе повышает защищенность хранящейся и обрабатываемой информации. Разумеется абсолютно неприступной крепости не бывает, но летающей в космосе стойке не грозит ни прорыв водопровода, ни перегрызенный мышами кабель, ни швабра усердной уборщицы, ни внезапный визит сборщиков цветного металла.

Компания Cloud Constellation разрабатывает программу Space Belt размещение низкоорбитальных спутников для хранения, обработки данных и передачи через ретрансляторы на высокой геостационарной орбите. Компания привлекла более $100 млн инвестиций и уже заказала у Virgin Orbit запуск 12 спутников в этом году.

Проект ConnectX менее амбициозен в своих планах, но идея такая же хранить данные в более безопасных от внешнего проникновения местах на орбите. Планируется использовать наноспутники массой менее 10 кг для хранения ключей криптовалютных кошельков. Несмотря на более ранний старт проекта, до настоящего времени ни одного спутника ConnectX не выведено в космос.

Фактически сегодня единственным космическим дата-центром может считаться только Международная космическая станция. Она практически постоянно связана с Землёй через геостационарные спутники NASA TDRS и "Роскосмоса" "Луч".

Несколько лет назад NASA использовало МКС для испытания протокола космической связи DTN, устойчивой к сбоям и задержкам связи.

Структура сети DTN Международной космической станции и его наземного сегмента. Илл.: NASA

Возможно будущий межпланетный интернет будет построен именно на основе этого протокола.

Более глобальный взгляд на развитие дата-центров, позволяет поднять тему экологии. Она с каждым годом становится актуальнее, многочисленные твиты о глобальном потеплении, ролики на youtube с пламенными речами экоактивистов, ролики тиктока о раздельном сборе мусора Всё это требует постоянно растущих вычислительных мощностей наземных дата-центров по всему миру. Серверам нужна энергия и охлаждение, для чего сжигается ископаемое топливо, выбрасывается углекислый газ и усиливается нагрев атмосферы. По некоторым оценкам обслуживание интернет-инфраструктуры планеты требует от 1% до 10% всей энергии человечества, и никто не планирует останавливаться.

Впрочем, пока никто не предлагает вынести все серверы Земли в космос т.к. это потребует столько ракет, что сожженное ими топливо превысит все мыслимые пределы. Цена запуска всех вычислительных мощностей Земли будет такой, что, наверно, поможет решить все экологические проблемы планеты. Но это сегодня. В будущем же, экологические проблемы будут усугубляться, а цена запуска в космос снижаться благодаря многоразовым ракетам, а производительность обработки данных расти. Тут-то космос и сможет если не решить все проблемы, то как минимум вынести их часть подальше от Земли.

Одна из таких проблем майнинг криптовалюты. Сегодня уже бесполезно отрицать ценность крипты, но физически она по-прежнему остается результатом вхолостую работающих компьютеров. Эта работа также требует энергию и способствует глобальному потеплению. Надеюсь, когда-нибудь в будущем, эти факторы приведут к возможности возведения майнинговых ферм в темных полярных кратерах Луны. И это, наконец, даст хоть какую-то новую цель полётов на естественный спутник Земли, кроме политических приоритетов.

Карта распределения освещенности и тени в течение полных лунных суток у лунных полюсов. Илл. NASA

Мы решили сделать первый шаг к цифровому освоению космоса и запустить экспериментальный малый сервер на орбиту. По итогам эксперимента, накопленный опыт позволит лучше оценивать все сложности, потребности и перспективы развертывания центр обработки данных ЦОД в космосе.

Кто "мы"? С одной стороны это один из ведущих российских хостинг-провайдеров VPS/VDS серверов, основное направление деятельности которого является оказание услуг IAAS корпоративного класса.

С другой российская частная компания, основанная группой инженеров, ранее работавших в НПО им. С.А. Лавочкина, а позже в компании "Даурия Аэроспейс", и участниками проекта лунного микроспутника. При участии блогера

Суть эксперимента запуск наноспутника класса CubeSat (10х10х30 см), на борту которого будет развернут маленький центр обработки данных. Связь с ним будет поддерживаться по радиоканалу, длительностью около 7 минут в сутки со скоростью 9,6 Кбит/с. Эксперимент планируется проводить три месяца, и, при необходимости он будет продлён, для получения большей информации.

Спутник класса CubeSat размерностью 3U. Фото: Спутникс

Если запуск получится в короткие сроки, а у конкурентов из Cloud Constellation возникнут задержки, то у нас будет шанс развернуть первый беспилотный спутниковый сервер в мире. Запуск предполагается попутный, на одной из ракет "Роскосмоса".

Для RuVDS это возможность осмыслить и подчеркнуть космические перспективы услуг на своих дата-центрах. Компания уже совершала запуск небольшого сервера в с целью тестирования доступа в глобальную сеть для труднодоступных районов с помощью высотных зондов. Об этом эксперименте можно отдельно Для Orbital Express это первый контракт для новой компании, и средство показать потенциальным клиентам и инвесторам возможности команды. Основной же проект сверхмалый разгонный блок для малых космических аппаратов.

Мы постараемся рассказать и показать читателям весь путь от замысла проведения эксперимента до его результатов. Вас ждут подробности того как создать космический аппарат и разместить на его борту космический ЦОД, как подготовить его к запуску, получить все необходимые согласования, пройти испытания, установить на ракету, отправить в космос, поддерживать связь и получить результаты летных испытаний.

Поехали!

Подробнее..

Категории: Блог компании ruvds.com , Diy или сделай сам , Цод , Ruvds , Сервер , Космонавтика , Будущее здесь , Дата-центр , Эксперимент , Cubesat , Orbital express

Левитация наоснове магнитного равновесия

13.01.2021 22:20:55 |

Автор: admin

Эксперименты смагнитной левитацией меня привели ксовершенно новому потрясающему эффекту. Это очень удивительно, номагнит парит безэлектроники икаких либо датчиков, только засчет вращения другого магнита.

<cut />

Для повторения эксперимента нужно на насадку от гравера приклеить 4 магнита, полюса расположить как показано на изображении.

Гравировальную машинку нужно включать практически на минимальных оборотах, иначе магнит приближается к своим вращающимся братьям слишком близко и происходит столкновение. При понижении оборотов магнит постепенно отдаляется, и на определенном отдалении его начинает болтать во все стороны, пока не произойдет разрыв связи.

Шарик сателлит сделан из неодимового магнита

Если Вы думаете, что это такойже способ левитации, как магнитный Волчок, то ошибаетесь. Вмагнитном Волчке используется метод магнитной ямы, акольцевой магнит иВолчок направленны друг кдругу одноименными полюсами, так как они для левитации используют силу отталкивания.

Левитация насверхпроводимости здесь тоже исключена.

Я считаю, что вданном способе магнит левитирует засчет быстрой смены магнитных полей, врезультате чего получается переменное магнитное поле иприопределенной величине оборотов, наступает магнитное равновесие. Это когда один полюс недает оторваться отмагнита, адругой недает кнему приблизиться. Иневажно каким полюсом повернут магнит кэтому полю.

Также мной была замечена зависимость отмассы магнитов, частоты оборотов исилы магнитного поля. Чем больше масса и сила магнитных полей, тем дальше друг от друга магниты и меньше частота оборотов инаоборот.

Планирую повторить эксперимент, ноуже сбольшими магнитами иэлектромагнитами.

Хотелосьбы услышать мнение экспертов вэтой области.

Если увас остались вопросы, по моему опыту, то можете задать их вкомментариях.

Подробнее..

Категории: Diy или сделай сам , Научно-популярное , Чулан , Эксперимент , Гравитация , Магнит , Левитация , Магнитное равновесие , Магнитное поле

Перевод Колебания мюонов в эксперименте g minus two подтверждают существование квантовой пены

14.05.2021 20:06:19 |

Автор: admin

Оригинал: Wobbling muons hint strongly at the existence of bizarre new physics, Phil Plait, SYFY Wire.

Любой вопрос или замечания Вы можете написать в комментариях. Также я открыт для личного диалога втелеграмеили беседы внашем чате. А еще у меня естьтелеграм-канало космологии.

Мюоны не ведут себя так, как это предсказывается Стандартной моделью. Почему? Это может быть связано с тем, что на них оказывают действие неизвестные субатомные частицы, появляющиеся и исчезающие в квантовой пене такой вывод сделан в ходе эксперимента g-2, проведенного в лаборатории ускорителей частиц высоких энергий Fermilab в Иллинойсе и исследующего поведение мюона, и он говорит нам о том, как мало мы знаем об устройстве Вселенной.

Мюон субатомная частица, по своим свойствам очень напоминающая электрон: оба с отрицательным зарядом и одинаковым спином, только их масса различается в почти 207 раз. Используя Стандартную модель (СМ), физикам удается объяснить и предсказать поведение такой тяжелой частицы. Например, вращающаяся заряженная частица имеет связанное с ней магнитное свойство, называемое моментом, характеризующееся как мера силы магнитного поля и ориентации частицы. В сравнении с мюоном это будет так: при его нахождении в магнитном поле, частица подвергнется колебанию (прецессии). СМ чрезвычайно точно предсказывает эту прецессию, называемую g-фактором, который близок к значению 2.

В макромире мы привыкли думать, что пространство гладкое и непрерывное, но в квантовом масштабе (порядка 10^-35 метров) пространство становится дискретным. Это значит, что на сверхмалых масштабах оно не может быть пустым, и вместо этого должно, подобно супу, "кипеть и бурлить" от энергообмена. В этом кипящем супе, в науке называемом квантовой пеной, постоянно возникают и аннигилируют частицы.

Credit: Diomedia

К чему речь пошла о пене? Дело в том, что ее воздействие как раз и сказывается на прецессии мюона. Без нее значение g-фактора было бы очень близко к двум, но воздействие виртуальных частиц на мюон вызывает аномальный магнитный момент, то есть отклонение от нормального значения. Более того, Стандартная модель предсказывает значение этого аномального момента, а, чтобы проверить предсказание, и проводится эксперимент g minus two.

Для того, чтобы определить влияние квантовых флуктуаций на мюон, частицу вводят в очень стабильное магнитное поле и измеряют его колебания, сравнивая результат с теоретическим. Стандартная модель предсказывает значение аномального магнитного момента (АММ) равного 1,16591 10^-8, а результат эксперимента демонстрирует значение 1,16592 10^-8 разница, кажется, небольшая (всего 0,0002%), но предсказание должно полностью совпадать с результатом. Полученная различие значит многое: например, то, что существуют неизвестные нам силы, действующие на мюон в квантовом масштабе. Читатель может посчитать такое малое расхождение статистической ошибкой, но вероятность этого очень маловероятна результаты эксперимента g minus two составляют 4,2 сигмы, т.е. шанс ошибки составляет 1 к 38 000 (0,002%).

Кольцевой магнит, на котором проводится эксперимент g minus two в Фермилабе. Credit: Fermilab / Reidar Hahn

Очевидно, что полученный результат не идеален, потому команда исследователей намерена проводить эксперимент уже в пятый раз для того, чтобы повысить значение сигмы до золотого стандарта пяти. Если это произойдет, то мы окажемся перед еще одним непаханым полем природой квантового мира. Стандартная модель довольно-таки успешна: например, она предсказала существование бозона Хиггса, обнаруженного в 2012 году, но ее проблема заключается в том, что есть вещи, которые она предсказать не может. Это было продемонстрировано командой экспериментаторов g minus two на примере поведения мюонов, исследование которых манит нас к будущим свершениям и великим открытиям новой, неизвестной нам физике.

Ну и напоминаю, о том, чтобы читатель не стеснялся задать вопрос или поправить меня в комментариях. Также у меня естьтелеграм-канал, где я рассказываю о последних новостях космологии и астрофизики, а также пишу об астрофотографии. Пишите мне вличкуилинаш чат. Всем добра!

Подробнее..

Категории: Астрономия , Научно-популярное , Физика , Космология , Эксперимент , Квантовая физика , Мюон

Пайплайны и частичное применения функций, зачем это в Python

04.09.2020 14:06:16 |

Автор: admin

Одно из главных достоинств Python его выразительность. Функциональные средства языка позволяют лаконично описывать преобразования над данными. На мой взгляд в Python не хватает некоторых инструментов, которые помогли бы удобнее описывать преобразования данных и дополнить функциональную составляющую языка, в частности "пайплайны функций" и их частичное применение. Поэтому в этом посте я лью воду о возможности и необходимости данных средств с экспериментами по их реализации. Пришёл во многом за критикой. Приятного чтения!

Кратко о ФП в Python и почему не хватает пайплайнов на примере

В Python из базовых средств есть довольно удобные map(), reduce(), filter(), лямбда-функции, итераторы и генераторы. Малознакомым с этим всем советую данную статью. В целом это оно всё позволяет быстро и естественно описывать преобразования над списками, кортежами, и тд. Очень часто(у меня и знакомых питонистов) то, что получается ~~однострочник~~ по сути набор последовательных преобразований, фильтраций, например:
Kata с CodeWars: Найти

$\forall n \in [a,b] : n=\sum_0^{len(n)} n_i ^ i, \text{ } n_i\text{ - i-й разряд числа n}$

Задачка довольно простая, к сожалению(но к счастью для этого поста), решений лучше чем в лоб нет.

Моё решение:

def sum_dig_pow(a, b): # range(a, b + 1) will be studied by the function    powered_sum = lambda x: sum([v**(i+1) for i,v in enumerate(map(lambda x: int(x), list(str(x))))])    return [i for i in range(a,b+1) if powered_sum(i)==i]

С использованием средств ФП как есть получается скобочный ад "изнутри наружу". Это мог бы исправить пайплайн.

Пайплайны функций

Под сим я подразумеваю такое в идеальном случае (оператор "|" личное предпочтение):

# f3(f2(f1(x)))f1 | f2 | f3 >> xpipeline = f1 | f2 | f3 pipeline(x)pipeline2 = f4 | f5pipeline3 = pipeline | pipeline2 | f6...

Тогда powered_sum может стать(код не рабочий):

powered_sum = str | list | map(lambda x: int(x), *args) | enumerate | [v**(i+1) for i,v in *args] | sum

Как по мне, такой код легче писать и читать. args в целом выглядят чужеродно. В реальности, не лазя в кишки питона получилось сделать такое(далеко от любых идеалов):

from copy import deepcopyclass CreatePipeline:    def __init__(self, data=None):        self.stack = []        if data is not None:            self.args = data    def __or__(self, f):        new = deepcopy(self)        new.stack.append(f)        return new    def __rshift__(self, v):        new = deepcopy(self)        new.args = v        return new    def call_logic(self, *args):        for f in self.stack:            if type(args) is tuple:                args = f(*args)            else:                args = f(args)        return args    def __call__(self, *args):        if 'args' in self.__dict__:            return self.call_logic(self.args)        else:            return self.call_logic(*args)

Естественно, это один большой костыль, состряпанный ради интереса, даже без kwargs, хотя в похожих случаях и не так важно.

pipe = CreatePipeline()powered_sum = pipe | str | list | (lambda l: map(lambda x: int(x), l)) | enumerate | (lambda e: [v**(i+1) for i,v in e]) | sum

В целом, эта штука даже сейчас уже выглядит имхо лучше, хотя там где остаются преобразования, можно вынести в отдельную функцию, возвращающую функцию от одного аргумента, а здесь мы уже стоит рассмотреть вопрос добавления частичного применения функций.

Частичное применение функций

Рассмотрим на примере простейшей функции(код не рабочий):

def f_partitial (x,y,z):    return x+y+zv = f_partial(1,2)# type(v) = что-нибудь частично применённая функция f_partial, оставшиеся аргументы: ['z']print(v(3))# Эквивалентprint(f_partial(1,2,3))

Такая возможность была бы полезна для пайпа и другого разного(насколько фантазии хватит). Тогда пример с учётом имеющейся реализации pipe может стать таким:

powered_sum = pipe | str | list | map(lambda x: int(x)) | enumerate | (lambda e: [v**(i+1) for i,v in e]) | sum# map будет вызван ещё раз со вторым аргументом# map(lambda x: int(x))(данные) при вызове

map(lambda x: int(x)) в пайплайне выглядит более лаконично в целом и в терминах последовательных преобразований данных.
Кривенькая неполная реализация на уровне языка:

from inspect import getfullargspecfrom copy import deepcopyclass CreatePartFunction:    def __init__(self, f):        self.f = f        self.values = []    def __call__(self, *args):        args_f = getfullargspec(self.f)[0]        if len(args) + len(self.values) < len(args_f):            new = deepcopy(self)            new.values = new.values + list(args)            return new        elif len(self.values) + len(args) == len(args_f):            return self.f(*tuple(self.values + list(args)))

Реализация примера с учётом данного ~~костыля~~ дополнения:

# костыль для обхода поломки inspect над встроенным mapm = lambda f, l: map(f, l)# создаём частично применяемую функцию на основе обычной питоньейpmap = CreatePartFunction(m)powered_sum = pipe | str | list | pmap(lambda x: int(x)) | enumerate | (lambda e: [v**(i+1) for i,v in e]) | sum

При более чем двойном вызове в строке(что в целом не особо нужно), придётся уже расставлять скобки, потому что питон подумает, что вызывается аргумент, то есть:

def f (x,y,z):    return x+y+zf = CreatePartFunction(f)# работаетprint(f(1,2,3))# работаетprint(f(1,2)(3))print(f(1)(2,3))# не работает# 2(3) - int не callableprint(f(1)(2)(3))# работаетprint((f(1)(2))(3))

Итоги

Как мне кажется, данные возможности не помешали бы языку из коробки, с, может быть, подобным синтаксисом, они вроде ничего не ломают, но могут сделать последовательности подобных преобразований, функциональные выражения удобнее.

Подробнее..

Категории: Функциональное программирование , Ненормальное программирование , Python , Эксперимент , Кодобред , Фп , Пайплайн , Частичное применение

Нейросеть научилась генерить лица, привлекательные для мозга

29.04.2021 14:14:31 |

Автор: admin

Все мы уверенно можем сказать, красив ли человек, на котором остановился наш взгляд во время прогулки. И точно определим самую симпатичную женщину-кошку всех времен и народов. Но что движет нами при выявлении своих предпочтений?

Мишель Спейп и его коллеги из Хельсинского университета смогли обучить нейронные сети создавать изображения мужских и женских лиц, отвечающих индивидуальным предпочтениям людей. Причем, точность предсказания того, красив ли изображенный человек, составила свыше 80%.

Генеративно-состязательная нейронная сеть (Generative adversarial network, сокращенно GAN) научилась выявлять индивидуальные стандарты красоты при помощи ЭЭГ участников эксперимента. Статья об этом опубликована в журнале IEEE Transactions in Affective Computing.

Алгоритм GAN представляет собой сочетание двух нейросетей генератора и дискриминатора. Задача генератора создавать образы заданной категории, задача дискриминатора попытаться распознать данный образ.

До эксперимента финских ученых нейросети уже многому успели научиться. Например, при помощи PG GAN от nVidia можно создать потрясающе реалистичные изображения людей, которых на самом деле не существует на свете:

А алгоритм Everybody Dance Now позволяет на основе видео с танцором сгенерировать фейковую запись, на которой другой человек будет повторять те же движения.

Вопрос о том, что именно делает черты лица привлекательными для определенных людей изучался не один год. Например, американскими учеными было проведено масштабное исследование, в котором проанализировали роль симметрии, неоклассических канонов и золотого сечения в определении привлекательности лица. По его результатам, оказалось, что у мужчин и женщин есть отличия в предпочтениях. В конце коцов удалось разработать модель для прогнозирования привлекательности лица, исходя из его геометрических пропорций.

Однако создать изображение лица, которое будет красивым для конкретного человека, дол.гое время не удавалось.

Авторы исследования из Хельсинкского университета считают, что субъективно привлекательность зависит от неявной обработки определенных черт. Причем, у каждого человека они свои. По их мнению, генеративно-состязательные нейронные сети потенциально способны смоделировать субъективные предпочтения, не опираясь на заранее заданные параметры.

Мы представляем генеративные интерфейсы мозг-компьютер (GBCI). GBCI сначала представляет подборку изображений и фиксирует индивидуальные реакции привлекательности на них с помощью электроэнцефалографии. Затем эти реакции используются для управления моделью GAN. Нейросеть находит представление, которое соответствует характеристикам привлекательного для человека образа, говорится в аннотации к статье, которую мы перевели на русский.

Как сообщает N+1, в исследовании финских ученых, объединяющем информатику и психологию, приняли участие 30 сотрудников и студентов Хельсинкского университета.

В эксперименте использовался так называемый метод потенциала, связанного с событием (ПСС). Этот метод позволяет измерить отклик мозга на когнитивное или моторное событие (в данном случае на эстетическое эстетическое переживание). Для начала все участники посмотрели восемь серий по четыре изображения и отобрали в каждой из них по одному самому непривлекательному лицу.

Данные ЭЭГ передавались генеративно-состязательной нейросети через интерфейс мозг-компьютер. Это делалось для того, чтобы она могла обучаться создавать индивидуально привлекательные изображения для каждого участника.

Спустя два месяца люди, принимавшие участие в эксперименте, пришли, чтобы оценить его результаты. Пришедшим продемонстрировали матрицу из двух рядов по 12 картинок. Среди изображений, созданных нейросетью, были непривлекательные и нейтральные лица, а также лица предположительно симпатичные определённому человеку. Участникам предложили нажимать на изображения, которые они считали красивыми, а также оценить их по шкале от 1 (очень непривлекательное) до 5 (очень привлекательное).

Эксперимент оказался успешным! 86,7% созданных нейросетью привлекательных изображений изображений, подтвердились предпочтениями людей. Однако, участникам понравились 20% изображений, которые GAN создала в качестве непривлекательных. То есть по результатам исследования, появились ложноотрицательные результаты.

Более высокие рейтинги получили изображения, которые нейросеть создала как привлекательные, в сравнении с нейтральными и непривлекательными. То есть была найдена такая структура данных, которая позволяет разделять реакции мозга на привлекательные и непривлекательные лица. Причем, речь идет о высокой точности совпадений с реальными реакциями людей (83,33%).

В конце эксперимента участники прошли опрос и рассказали о своих впечатлениях. Они были довольны и заинтригованы результатами. Кто-то оценил привлекательные изображения по высшему разряду, как идеальную красоту. Другие сравнивали полученные изображения со своими партнерами. А кое-кто даже попросил распечатанные рисунки, чтобы показать их второй половине, или оставить для себя.

Эксперимент доказал, что использование данных ЭЭГ для управления генеративно-состязательными нейронными сетями действенный инструмент для интерактивного генерирования информации.

Возможно, в недалеком будущем в каждом доме появится свой Джарвис эмпатичный и с чувством юмора. Но уже сейчас можно создать чат-бота, понимающего обычную письменную речь, а не отдельные команды. Мы говорили об этом еще в доковидные времена на сибирском HighLoad++.

КонференцияHighLoad++ 2021пройдет уже 17 и 18 мая в Москве, в Крокус-экспо. У нас готоворасписание, и вы уже сегодня можете запланировать активности!

Билеты можно купитьздесь. С 1 мая цена на них станет выше.

Хотите бесплатно получить материалы мини-конференции Saint HighLoad++ 2020?Подписывайтесьна нашу рассылку.

Подробнее..

Категории: Научно-популярное , Конференции , Искусственный интеллект , Нейросети , Будущее здесь , Распознавание лиц , Блог компании конференции олега бунина (онтико) , Эксперимент , Распознавание изображений

Из песочницы Дизайн обложки за 250 рублей

18.11.2020 16:23:31 |

Автор: admin

Часто авторы сталкиваются с проблемой обложек и иллюстраций к своим книгам. Нельзя быть крутым специалистом во всех областях сразу. Так и писатели чаще всего далеки от дизайна и создания иллюстраций.

Есть, конечно, исключения, но они для того и существуют, чтобы подтверждать правило!
И мы решили провести эксперимент: поставить себя на место автора, который написал книгу, и хочет максимально дешево и быстро получить к ней обложку!

Мы решили найти исполнителя, готового сделать для нас обложку за 250 рублей

Сначала попытались разместить заказ на известный сайт для поиска фрилансеров: fl.ru.

Эксперимент провалился, едва начавшись: система потребовала проведения конкурса на проект, а стоимость проведения конкурса 5 000 рублей. Такой вариант не подходит, т.к. стоимость конкурса в 20 раз больше, чем сумма, которую мы хотим потратить. Нет, этот вариант отпадает.

Идем на 5bucks.ru. Там тоже все сложно, все заказы проходят через биржу, да и минимальная стоимость заказа 5 USD (375 рублей). В принципе мы могли бы увеличить свой бюджет, но мы за чистоту эксперимента, и за экономию средств. Поэтому не будем сдаваться, будем искать дальше.

Еще одна биржа для дизайнеров-фрилансеров kwork.ru. Но и там ограничение по минимальной сумме заказа: 500 рублей. Нет, тратить такие бешеные деньги на обложку мы не готовы.

И послединий оставшийся вариант Яндекс.Услуги. Площадка работает следующим образом: описываем суть задачи, указываем примерный диапазон цен и срок выполнения, и ждем отклика.

Объявление выглядело примерно следующим образом

Нарисовать обложку для книги с одним из приведенных ниже названий. Максимальный креатив приветствуется!

Названия книг:

Я что-то нажала и всё исчезло (руководство пользователя)
IT глазами клиентов (стандарты и техники работы с клиентами)
Ваш звонок очень важен для нас (про техподдержку)
SEO продвижение сайта заказать услуги онлайн бесплатно стоимость (SEO)
В случае кибератаки разбить молотком (информационная безопасность)
Попробуйте выключить, а потом включить (техподдержка)
A:\>format c: или как начать жизнь заново (установка ПО)

Оплата сразу любого макета на карту, яндекс.деньги, webmoney или paypal. Макеты и куда платить высылать на почту: *****@*******.** Стоимость макета 3USD (250 руб) оплата сразу.

Закинули объявление, и стали ждать

За сутки наше объявление просмотрели 284 человека. Кто-то наверняка похихикал и забыл, но 12 человек откликнулись.

Многие дизайнеры, предложившие свои услуги, просто проигнорировали указанную стоимость заказа, и предлагали свою. Разброс цен был от заявленных нами 250 рублей до двух тысяч. Но мы в ответ проигнорировали всех, кто не дочитал объявление до конца, и тут же согласились работать со всеми, кто принял наши условия оплаты.

Любопытный факт: большинство девушек-дизайнеров выбрали тему Я что-то нажала, и все исчезло! Может быть, название понравилось, а может быть тема им просто очень близка.
Результаты перед вами.

1. Просто, смешно, и с паникой в глазах несчастного котика, прошедшегося по клавиатуре.

2. Красная кнопка как бы намекает на аналогичную в ядерном чемоданчике. Вот уж в самом деле: нажала и все исчезло.

3. Из IT тут только ноутбук, так что за соответствие заданной теме ставим жирный минус. Но обилие магических книг и наличие волшебной шляпы намекают на то, что информационные технологии для этого исполнителя то еще шаманство или колдовство.

4. А вот этот дизайнер силен не только в своей области. Какой шикарный слоган придумал: Самое захватывающее, что придумал человек!

5. Тоже магия и шаманство, но устремленные ввысь графики намекают на то, что эта книга действительно поможет SEO-специалистам в продвижении.

6. Красный цвет цвет опасности. Мы б купили такую книгу.

7. Не совсем понятно зачем нож? Может для админа?

8. Снова пошла какая-то эзотерика и психоделика, но тема раскрыта.

9. Просто и по теме. А также с рекурсией и бесконечно чередующимися сверху ON и OFF, дающими понять, что перезагрузкой делу не поможешь.

10. Снова типичный пользователь, недоуменно выглядывающий из-за своего МакБука. Что делать-то? Все ж исчезло! Принимаем безоговорочно.

11. Закрытые глаза на мониторе не оставляют сомнений в том, как именно выглядит IT с точки зрения клиентов. НИКАК!

12. А вот здесь глаз можно трактовать как всевидящее око.

13. Буквальное восприятие заголовка гарантия удачного дизайна обложки.

14. А вот эта версия обложки больше подходит фантастическому роману в жанре киберпанк.

15. Снова простое и буквальное восприятие заголовка. Кнопка on/off присутствует, Space Invaders тоже, указывая на ITшную направленность книги, значит все условия соблюдены.

16. Восхождение по ступеням на пьедестал, но Что там после самой высокой ступени? Черная фигура, навернувшаяся с нее? Картинка явно взята из какого-то бесплатного клипарта, но сойдет.

17. Похоже, тема Я что-то нажала и все исчезло действительно самая простая для создания обложки. Достаточно лишь взять удивленно-перепуганную девушку из каталога с бесплатными картинками, и тема раскрыта.

Каковы же итоги эксперимента?

Даже располагая минимальным бюджетом, примерно равным по стоимости стакану хорошего кофе, можно получить неплохую обложку для книги с простым, легким и понятным всем названием. Правда, если ваша книга художественное произведение, то дизайн обложки будет выполнить значительно сложнее, а значит и дороже.

Подробнее..

Категории: Дизайн , Эксперимент , Дешево

Как можно при синхронизации облачного хранилища легко создать фантомный файл? (Яндекс.Диск)

22.09.2020 20:11:13 |

Автор: admin

Обнаружил великолепную фичу Яндекс-Диска, и делюсь этой прекрасной информацией.

Вы можете использовать эту фичу Яндекс-Диска, когда вам нужно срочно создать много данных, а загружать подсистему ввода-вывода на диски копированием файлов вам прямо сейчас неудобно.

Исходные требования: Вам нужно иметь облачное хранилище на Яндекс-Диск, большого объема (вам же нужно много данных?). С этим хранилищем желательно синхронизировать несколько устройств, например десктоп, ноутбук, и что-нибудь еще (можно рабочий комп). На хранилище нужно иметь свободное пространство, для размещения копии данных.

Затем нужно выбрать папку, которая содержит необходимое вам количество данных (например, много. Скажем, несколько гигабайт это много для Яндекс-Диска). Весьма желательно, чтобы внутри этой папки было несколько уровней вложенных папок с файлами.

Затем вам достаточно произвести на одном из синхронизируемых устройств переименование папок на нескольких уровнях вложенности.

Алгоритм Яндекс-Диска, разработанный программистами команды Яндекс-Диска, распознает ваши желания, и при очередной синхронизации устройств с облачным хранилищем произведет не прямолинейное переименование папок, но дублирование дерева папок с вложенными файлами, создаст таким образом много-данных для вас, и заодно создаст фантомный файл в одной из папок. Очевидно, это будет сделано в качестве пасхалочки, привет от команды программистов из команды Яндекс-Диска в адрес вашего бессознательного, которое хотело создать много данных. Наличие фантомного файла можно обнаружить, посмотрев счетчик файлов и папок в веб-интерфейсе Яндекс-Диска. В одной ветке дерева папок будет на один файл больше, чем в другой. На синхронизируемых устройствах этого файла не наблюдается.

Яндекс-Диск-команда не считает эту фичу багой, отрицает некорректность работы этого алгоритма, и вы можете рассчитывать, что фича будет существовать еще длительное время.

Этот эксперимент был проведен два раза. Оба раза фича отработала на ура, и было создано много данных.

Вы можете провести эксперимент, проверить эту фичу, и сообщить о ваших результатах.

Подробнее..

Категории: Отладка , Совершенный код , Облачные сервисы , Хранилища данных , Фича , Баг , Эксперимент , Яндекс.диск

Заряжаем обычные батарейки

14.07.2020 22:23:11 |

Автор: admin

Многие из вас удивятся, когда узнают, что обычные щелочные (alkaline) батарейки можно заряжать с помощью специального зарядного устройства. Я провёл эксперимент, чтобы выяснить, сколько энергии способны дать батарейки после перезарядки.

Мне известно только две модели зарядных устройств для батареек. Первое устройство продаётся на Aliexpress, стоит около 600 рулей, заряжает только батарейки и питается от USB.

Второе устройство ROBITON Ecocharger AK02 стоит около 900 рублей, заряжает как батарейки, так и аккумуляторы, питается от сети.

Режим заряда переключается на боковой панели устройства.

Устройство заряжает аккумуляторы током 350 мА, батарейки заряжаются током 100-150 мА.

Можно заржать батарейки и аккумуляторы форматов АА и ААА, у устройства четыре независимых канала. Двухцветные светодиоды показывают состояние каждого канала, так что это заодно ещё и хорошая зарядка для аккумуляторов.

Для эксперимента я взял новые батарейки АА и ААА двух брендов заведомо хорошие GP Super и одни из самых дешёвых FLARX из магазинов FixPrice. Каждого вида по три штуки, всего 12 штук.

Сначала все батарейки были разряжены в трёх режимах с замером ёмкости:

1. Разряд в режиме постоянное сопротивление с начальным током 200 мА;
2. Разряд в режиме постоянное сопротивление с начальным током 1000 мА;
2. Разряд импульсами (10 сек нагрузка, 20 сек пауза) в режиме постоянное сопротивление с начальным током 2500 мА для АА и 1000 мА для ААА.

Все батарейки разряжались до 0.9 В. Я получил следующие результаты ёмкости новых батареек.

Графики разряда.

Далее я дал батарейкам отдохнуть в течение 12 часов, зарядил их, снова дал отдохнуть и разрядил в тех же режимах. И так пять раз (весь процесс занял почти месяц). Я не буду загромождать статью огромным количеством цифр и графиков, покажу лишь, как падала отдаваемая энергия в процентах от начальной.

Лучше всего заряжаются батарейки, которые были разряжены импульсами большого тока: после первой зарядки они дают 60-75% энергии при разряде в таком же режиме и даже после пятой зарядки они способны дать 39-43% начальной энергии. В этой и следующих таблицах указан процент от начальной энергии в ватт-часах после 1, 2, 3, 4 и 5 зарядки.

Хорошо заряжаются батарейки и после непрерывного разряда большим током: 50-60% после первой зарядки, 24-32% после пятой.

А вот после разряда небольшим током всё гораздо хуже. Батарейка FLARX AAA вообще не смогла зарядится ни разу, GP AAA один раз зарядилась и дала 36% начальной энергии, но больше зарядится не смогла. Батарейки АА дали 35-39% начальной энергии после первого заряда, а дальше FLARX AA продолжала заряжаться и давать 33-35% энергии каждый раз, а GP AA зарядиться почти не смогла.

Но энергия это ещё не всё. После заряда батарейки имеют изначально меньшее напряжение и некоторые устройства будут считать свежезаряженные батарейки наполовину разряженными. Я измерил напряжение через минуту после начала разряда.

Новые батарейки, разряжаемые малым током, изначально имеют напряжение выше 1.5В, но уже после первой зарядки их начальное напряжение оказалось около 1.2В и многие устройства справедливо будут считать заряженные батарейки полудохлыми.

В этой и следующих таблицах указаны значения напряжения в вольтах для новой батарейки (0) и после 1-5 зарядки, измеренные через минуту от начала разряда указанным током.

При непрерывном разряде новых батареек большим током через минуту напряжение на батарейках АА составляет около 1.4В, а на батарейках ААА 1.3В. У заряженных батареек это напряжение на 0.2В меньше.

Похожая картина и у батареек, разряжавшихся импульсами большого тока.

В ходе эксперимента выяснено следующее:

щелочные (alkaline) батарейки действительно можно заряжать, причём не один раз;
после зарядки большинство батареек дают от трети до двух третей начальной ёмкости;
лучше всего заряжаются батарейки, которые разряжались большими токами;
чем качественнее батарейка изначально, тем хуже она заряжается, так как при первом использовании она отдала максимум энергии;
процесс заряда занимает от 3 до 12 часов в зависимости от состояния батарейки;
чем больше энергии было отдано батарейкой изначально, тем хуже она заряжается;
для успешного заряда нужно, чтобы напряжение на разряженной батарейке было выше 1 вольта;
в процессе эксперимента ни одна батарейка не протекла.

Стоит ли заряжать батарейки? А почему-бы и нет, но вряд ли имеет смысл заряжать их больше одного раза. Мне кажется лучше всего использовать новые батарейки в устройствах с большим энергопотреблением, а когда они сядут, зарядить их и установить в устройство с небольшим потреблением, например в часы или пульт.

2020, Алексей Надёжин

Подробнее..

Категории: Гаджеты , Энергия и элементы питания , Блог компании lamptest , Батарейки , Зарядка , Зарядное устройство , Эксперимент

	Русский
	English

Эксперимент

Кратко о ФП в Python и почему не хватает пайплайнов на примере

Пайплайны функций

Частичное применение функций

Итоги

Мы решили найти исполнителя, готового сделать для нас обложку за 250 рублей

Объявление выглядело примерно следующим образом

Категории

Последние комментарии