Попробовал, наконец, классную математическую настольную игру "Машина Тьюринга".
На самом деле не столько игра, сколько головоломка, которую вы можете решать в одиночку, совместно или соревнуясь. Она совершенно гениально сделана, и я не до конца понимаю, как именно, но она работает и приносит много удовольствия.
Каждая задача в игре — трехзначное число с цифрами 1..5, зашифрованное в наборе карточек. Карточки двух видов: выражение и его валидатор. Выражение, например, может быть таким: "Вторая цифра меньше трех". Вы выдвигаете гипотезу, каким именно будет число-ответ. А дальше происходит магия — каждое такое число собирается из трёх перфокарт с отверстиями, вы прикладываете к сборке валидатор, и в единственном оставшемся отверстии видете бинарный результат: истина или ложь. Таким образом, получаете информацию о том, справедливо ли выражение для загаданного числа.
Ход за ходом вы должны выбирать самые эффективные гипотезы и выражения, которые отсекут больше всего неверных вариантов. В какой-то момент информации для однозначного ответа становится достаточно. Чем меньше ходов вы потратили, тем лучше.
Если вы нерд и любите фокусы с цифрами, то это прям мастхэв. Играется очень приятно, и вызывает неподдельный кайф каждый раз, когда вы собираете из кусочков ответ, хотя за мгновение до этого может казаться, что до решения ещё очень далеко.
Если же вы не фанат подобного, то подарите коробку знакомому математику, он будет рад!
#games
Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R".
Содержание:
- Комментарии
- Переменные и векторы
- Внешние модули
- Ввод и вывод
- Присваивание и сравнение
- Условный оператор if
- Цикл for
- Функции
- Классы, методы и объекты
#статьи
#easy
#Easy#Credit#T#i#ch#nh#s
Join the Easy Credit - Tài chính số beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/B8XYxOWV
Shared by Dimitri
#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm
UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles.
https://github.com/OpenBMB/UltraRAG