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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #295 · 10.04

Сегодня бродили по Зоологическому музею, и я не переставал удивляться, сколько способов «придумала» природа для решения схожих задач. Ну, конечно, природа не наделена разумом, и эволюционный механизм ничего не изобретает в нашем понимании этого слова: просто какие-то варианты оказываются более приспособленными. У этого механизма бывают ошибки (погуглите «возвратный гортанный нерв»), и ещё нередко он «отказывается» от собственных же решений, начиная до неузнаваемости их преобразовывать: например, камбала выглядит так, будто она сделана на коленке из обычной рыбы, плавающей горизонтально, а у нарвала рог не симметричен относительно тела и является просто излишне разросшимся зубом. Тем не менее, механизм наследования, высокая мотивация (если не приспособишься, весь твой вид умрёт) и закон больших чисел обеспечивают очень хорошее разнообразие решений. Вот есть задача, например, «не быть съеденным». Можно быть быстрым и убегать от опасности (антилопы и косули), можно быть неприятным на вкус или запах (скунс, опоссум), можно быть незаметным (палочник, листовидка), а можно быть сильнее всех остальных, чтобы на тебя никто не мог напасть (различные хищники). Задача «добыть себе еды» тоже решается множеством способов: запасать; есть то, что не едят другие; есть то, что не могут достать другие и так далее. Я защищался по эволюционным алгоритмам в программировании, и они, честно говоря, работают так себе. Хуже, чем настоящая эволюция в природе. Во-первых, многообразия и времени не хватает. Но самое главное: мы им даём мало свободы, они недостаточно гибкие и ограничиваются слишком узким набором правил. Например, если у вас есть алгоритм для поиска оптимального маршрута поездки на работу, у него никогда не возникнет решения «предложить пользователю сменить работу, чтобы вообще не ездить никуда». Возможно, мы сможем эффективнее запускать такие алгоритмы, когда появятся онтологические базы данных, описывающие достаточно большую часть вселенной. Ещё очень интересно наблюдать эволюцию в технике. Решения, которые предлагают люди для той или иной задачи, тоже со временем приходят к какому-то своему оптимальному виду. Например, у автомобилей для драг-рейсинга огромные задние колёса и маленькие передние, почти рудиментарные. По множеству других признаков это всё-таки автомобиль: двигатель, колёса, место для человека, может ехать. Но отличия драг-рейсингового автомобиля от автомобиля, решающего другую задачу, как раз очень похожи на отличия разных представителей какого-то одного класса животных. Техника одного вида от разных производителей выглядит очень похоже, потому что эволюционно путём развития и улучшения приходит к какому-то оптимальному для своей задачи образу. А вам фото китоглавов. Форма клюва у них такая, что невозможно отделаться от мысли, будто бы они улыбаются. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 16 подобни публикации

Търсене: #burn

当前筛选 #burn清除筛选
Tongochi channel

@tongochi_game · Post #377 · 19.12.2023 г., 16:31

🔥25,662,175PET burned at zero address (total burnt: 35,002,502 PET). ________________________________ 🔎Tonviewer | 🕶Owner | ⚙️Minter 📌0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #344 · 04.11.2023 г., 10:10

🔥8,000,000PET burned at zero address (total burnt: 9,335,328 PET). ________________________________ 🔎Tonviewer | 🕶Owner | ⚙️Minter 📌0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #322 · 16.10.2023 г., 13:42

🔥65,232PET burned at zero address (total burnt: 1,335,328 PET). ________________________________ 🔎Tonviewer | 🕶Owner | ⚙️Minter 📌0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #313 · 07.10.2023 г., 07:57

🔥71,300PET burned at zero address (total burnt: 1,270,096 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #302 · 29.09.2023 г., 15:49

🔥365,762PET burned at zero address (total burnt: 1,198,796 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #296 · 24.09.2023 г., 06:55

🔥137,480PET burned at zero address (total burnt: 833,033 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #285 · 17.09.2023 г., 10:55

🔥248,310PET burned at zero address (total burnt: 695,553 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

Tongochi channel

@tongochi_game · Post #277 · 05.09.2023 г., 17:39

🔥424,242PET burned at zero address (total burnt: 447,242 PET). 0:49389d9e2ff094153ff4afd99ea2a8ca53046db42ffe354272bd6431b335567b #BURN#PET | @token_inside

Hashtags

🔥 Этим летом в Ульяновске прошёл самый масштабный тур амбассадоров BURN! Амбассадоры провели открытую смену, рассказали о преимуществах HiT, пообщались с гостями и зарядили всех энергией бренда. Мы были там, пообщались с самыми главными — и теперь выкладываем полные интервью 🎬 При поддержке BURN и Kalyan Sale #BURN#Ульяновск#ИвлевМедиа

📢CZ_Binance [retweet] | 🕒 2026-02-01 17:24:56 🔗 [Source] 🇨🇳 RT @TerraHaberTr: 币安交易所已完成2月份的 $LUNC 销毁。币安已将1,082,000,898.97枚 $LUNC 代币发送至销毁钱包。...币安已定期销毁 $LUNC 达3年。 #Binance#Burn#LUNC#TerraClassic 🇺🇸 RT @TerraHaberTr: Binance exchange's February $LUNC burns have taken place. Binance sent 1,082,000,898.97 $LUNC coins to the burn wallet. ... Binance has been regularly burning $LUNC for 3 years. #Binance#Burn#LUNC#TerraClassichttps://t.co/3arMCB0VOU 💰 市值 $LUNC MarketCap: $195M

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща