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 3 подобни публикации

Търсене: #proto

当前筛选 #proto清除筛选
跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #206 · 25.02.2021 г., 02:02

【不是端火鍋】 全新一代概念車種「原型車 V1」首度曝光,歷時兩年半的 X 車種即將改朝換代啦! 🔥 立即查看:https://kinf.cc/2ZOtDda ▶️ 追蹤 Google 新聞:https://kinf.cc/gn ▶️ 立即加入 Discord:https://kinf.cc/dc #跑跑卡丁車#KartRider#V1#11代#原型車#PROTO

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #209 · 03.03.2021 г., 11:01

韓服本周更新,全新 11 代車種「原型車 V1」正式推出! 如同原型車 X 一樣,可以透過活動收集碎片免費取得,不過目前得知除了儀表板樣式有更新外,功能和 X 車種並沒有兩樣。 🔥 更新詳情:https://kinf.cc/3rbnrYI ▶️ 追蹤 Google 新聞:https://kinf.cc/gn ▶️ 立即加入 Discord:https://kinf.cc/dc #跑跑卡丁車#KartRider#原型車#Proto#V1#11代#免費#組合#GP賽#連線獎勵#ShowTime

🧑‍💻【 近期開發活動最活躍的以太坊生態代幣:#mUSD、#LINK、#ETH 】開發者社群與 #GitHub 活動統計,過去一個月內在以太坊生態中最具開發活躍度的代幣包括: #mUSD:穩定幣協議進行多項升級與模組擴展。 #LINK:#Chainlink 強化其跨鏈互通協議 CCIP 並加快企業整合部署。 #ETH:#核心開發團隊 持續推進 #proto-danksharding 與 #L2 效能優化提案 #開發活躍度#Web3技術趨勢 🤣 以太區塊鏈新聞 🗓 2025-10-17 EthereumGlobalNews 💵#開發者生態觀察