TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1189 · 13.12

Это текст Александра Беспалова, но его в Телеграме нет, поэтому просто процитирую тут. Это второй репост за всю историю канала, но очень уж понравилась Поговорил с чатом о Канте, получилось забавно. Одна из основных мыслей Канта, которая потом поломала всю философию была такая, что "априорные категории (причинность, время, пространство,...) создают возможность эмпирического познания". Т.е. знание науки это не отражение (иногда ошибочное) природы, как считали ранее. Это результат наложения каких-то "встроенных (в голову) схем" на опыт жизни, для получения какого-то вторичного продукта, который называется — "мир-для-нас". А "мир-как-есть" для нас недоступен, в принципе. Дальнейшее развитие философии происходило в обсуждении, насколько вообще ок так делать и можно ли с этим всем хоть что-то познать вообще? Что создало для философии XX века ощущение полной шизы и бессмысленного копания в смыслах слов. Но это, в наше время, банальное наблюдение, которое все и так знают, более ли менее (если не кондовые сциентисты). И "истина" в этом смысле это просто более устойчивое соответствие модели эксперименту (запомните это определение слова). Под устойчивостью понимается то, что соответствие не рушится от изменения среды. Допустим, мы считаем, что от тяжести вещи зависит скорость падения. Это наша модель. Тут приходит Галилей и начинает по наклонной плоскости катить шарики разного веса и они всегда разгоняются более ли менее одинаково. Модель не устойчива к изменению "среды". А вот модель, где ускорение свободного падения не зависит от массы, устойчива к наблюдениям кидания шариков разной массы с разным ускорением, потому что можно легко туда добавить сопротивление воздуха и получить разные разгоны на выходе. Но это тоже довольно обычно, как мне показалось. А вот что меня зацепило, это то, что из этого следует, что "истина" это не универсальная цель или метафизический эталон, а часть противоречивого эволюционного механизма выживания. Если модель более устойчива к изменению контекста, то общество, которое ей обладает, способно приспособиться к более широкому спектру возможных сред обитания (относительно обществ, которые не обладают "истиной"). При этом (как положено внутри эволюционных механизмов), внутри хорошо структурированного общества "стремление к истине" это не самая удачная личная стратегия выживания. Хорошо структурированное общество создает внутри себя устойчивый контекст, в котором начинают эффективно работать простые эвристики (чувствительные к любым изменениям контекста). Они гораздо менее энергозатратные, чем "стремление к истине". И на личном уровне, внутри структурированного общества, стремление к истине (как модели устойчивой к изменениям) может быть просто вредно. Поэтому в обществе организуются пласты создателей и потребителей инфоцыганского и сходного контента. Этот пласт перераспределяет ресурсы внутри общества, но НЕ делает общество более адаптивным к возможным изменениям среды. Если общество начинает состоять только из таких людей, оно рушится, потому что не способно выдержать никаких изменений. Но в этом и хитрость эволюции. Выживают только те структурированные общества, где хоть как-то это (на личном уровне не эффективное) стремление к "истине" проявлено. Оно позволяет протащить общество через изменения за счет более устойчивых моделей (само)управления. И вот мы приходим через тысячи лет эволюции к состоянию, где "истина" сакрализируется, потому что (на личном уровне и в контексте общества) вообще непонятно нахрена это все нужно. Отсюда метафизическое представление Канта об истине как об имманентном свойстве суждения (как бы это часть способности мыслить, в принципе. Без нее нет смысла говорить об осмысленной деятельности). Но ларчик (возможно) открывается проще. Все общества, где "истина" это не ценность хотя бы для некоторой части людей, умерли. И все общества, где она обесценится, исчезнут. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #datastructures

当前筛选 #datastructures清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3438 · 14.07.2023 г., 19:11

#python#DataStructures#algorithms 🐍 Python Data Structures & Algorithms What you will get in this course: - Data Structures Lists Linked Lists Doubly Linked Lists Stacks & Queues Binary Trees Hash Tables Graphs - Algorithms - Sorting Bubble Sort Selection Sort Insertion Sort Merge Sort Quick Sort - Searching Breadth First Search Depth First Search 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----

Repositorio data science

@repo_science · Post #3348 · 25.06.2023 г., 17:31

#python#Algorithms#dataStructures 🐍 Hands-On Data Structures and Algorithms with Python: Store, manipulate, and access data effectively and boost the performance of your applications 🖇3rd Edition 📆2022 ✍️Dr. Basant Agarwal 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Repositorio data science

@repo_science · Post #3433 · 12.07.2023 г., 19:56

#DataStructures#Algorithms#Java 🛠 The Ultimate Data Structures & Algorithms Course What You'll Learn... This course is divided into three parts, each about 5 hours long so you can easily complete it. The first part is all about linear data structures and their algorithms: - Big O Notation - Arrays - Linked Lists - Stacks - Queues - Hash Tables The second part covers non-linear data structures and their algorithms: - Binary Trees - AVL Trees - Heaps - Tries - Graphs The third part explores: - Searching Algorithms - Sorting Algorithms - String Manipulation Algorithms 🗣Mosh Hamedani 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----

Repositorio data science

@repo_science · Post #3109 · 28.04.2023 г., 17:58

#datascientist#datascience#datasciencejobs#dataanalysis#data#dataanalyst#dataanalytics#dataanalystjobs#analytics#python#pythonprogramming#rprogramming#sql#excel#statistics#testing#softwaretesting#projects#projectmanagement#agile#computerscience#programming#webdevelopment#softwaredevelopment#roadmap#visualization#learningeveryday#learning#tutorials#learntocode#apache#powerbi#tableau#machinelearning#ml#ai#artficialintelligence#deeplearning#bigdata#bigdataanalytics#algorithms#mathematics#datastructures#kaggle#nlp#reinforcementlearning#sql#nosql#databases#mongodb ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----