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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 47 подобни публикации

Търсене: #neuroscience

当前筛选 #neuroscience清除筛选
NeuroMetric

@NeuroMetric · Post #1004 · 27.09.2024 г., 08:29

Мозг и его скорости #neuroscience Публикация: Senkowski, D., & Engel, A. K. (2024). Multi-timescale neural dynamics for multisensory integration. Nature Reviews Neuroscience, 1-18. Наш мозг обрабатывает информацию, поступающую от разных органов чувств. Эта обработка не осуществляется изолированно: например, мы лучше понимаем речь (слуховая модальность), если наблюдаем за движением губ собеседника (зрительная модальность), и т. д. Объединение процессов такой обработки называется мультисенсорной интеграцией. Недавно в “Nature Reviews Neuroscience” появилась статья про её нейрональные механизмы. Важной особенностью этого процесса является то, что он осуществляется на разных временных масштабах. Упрощённо: базовая сенсорная обработка происходит на небольших временных масштабах, а высокоуровневые процессы — на более длительных. Что определяет эти временные масштабы? Синхронная активность нейронов в разных частотных диапазонах — ритмы мозга или осцилляции. Они задействуются в следующих сценариях. ✨Модуляция амплитуды. Мультисенсорная интеграция сопровождается изменениями в мощности ритмов. Например, была установлена связь быстрой обработки мультисенсорных стимулов с мощностью гамма-ритма, а более сложных процессов (например, аудиовизуальной обработки речи) — с низкими частотами. Впрочем, это не означает, что иерархия мультисенсорной обработки линейно опирается на частоту таким образом, что высокие частоты связаны исключительно с простейшей сенсорной обработкой. Важно обращать внимание на то, какие области мозга генерируют эти ритмы: например, мультисенсорная интеграция может модулировать высокочастотные ритмы не только в сенсорных областях, но и в ассоциативных. ✨Фазовый сброс (Phase resetting). Предъявление стимула в одной модальности может “обнулить” фазу осцилляций, отвечающих за процессы уже в другой модальности. Например, предъявление тактильного стимула обезьяне может приводить к сбросу фазы осцилляций в широком диапазоне частот (от 1 до 100 Гц) в слуховой коре, причем меньше чем через 100 мс после предъявления стимула. Этот механизм упреждающе может облегчать дальнейшую интеграцию предъявленного стимула в обработку уже другими системами. ✨Ритмическая привязка (Entrainment). Стимуляция одной сенсорной системы на заданной частоте может индуцировать соответствующие осцилляции в другой системе. В частности, если предъявлять звуковые стимулы с частотой 3 Гц, можно наблюдать осцилляторную активность на этой же частоте в зрительной коре. А при предъявлении двух конкурирующих звуковых потоков целевые звуковые стимулы распознаются легче, если предъявлять зрительные стимулы, не относящиеся к задаче, но по временной динамике соотносимые с целевыми звуками. ✨Функциональная связность. (Functional coupling). Осцилляции из функционально различных областей могут синхронизоваться на уровне фаз или огибающих. Например, синхронизация бета-ритма между височными и лобно-теменными областями наблюдается при эффекте Мак-Гурка (если вы не знакомы с этим эффектом, можете пройти по ссылке и мультисенсорно забыться). Важно также, что связность может устанавливаться и между разными ритмами: например, медленные осцилляции могут модулировать высокие. Указанные выше механизмы касаются обработки уже предъявленного стимула. Но важно не забывать и про спонтанную активность незадолго до предъявления стимула. В частности, повышенная мощность спонтанного бета-ритма может предсказывать степень выраженности иллюзии Мак-Гурка, т. е. и предрасположенность к мультисенсорной интеграции в целом. Также следует отметить, что в мозге имеют место процессы, не привязанные к временному масштабу (scale-free dynamics). Они не задействуют фиксированные частоты и не регулярны. Эту динамику связывают с состоянием критичности, в котором физическая система (мозг) наиболее подвержена изменениям во внешней среде. Соответственно, эти процессы могут влиять на то, с какой лёгкостью происходят ранее описанные фазовые сбросы или ритмические привязки, а также гибкость мультисенсорной интеграции в целом. Но это требует отдельных исследований.

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #192 · 22.02.2021 г., 16:39

#neuroscience Definitely weird. The authors used DNN to capture the firing behaviors of cortical neurons. - A single hidden layer DNN (can you even call it Deep NN in this case?) can capture the neuronal activity without NMDA but with AMPA. - With NMDA, the neuron requires more than 1 layer. This paper *stops* here. WTH this is? Let's go back to the foundations of statistical learning. What the author is looking for is a separation of "stimulation" space. The "stimulation" space is basically a very simple time series (Poissonic) space. We just need to map inputs back to the same space but with different feature values. Since the feature space is so small, we will absolutely fit everything if we increase the expressing power of the DNN. The thing is, we already know that NMDA-based synapses require more expressing power and we have very interpretable and good mathematical models for this... This research provides neither better predictability nor interpretability. Well done... Maybe you have different opinions, prove me wrong. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/613141v2

Ignition of cognition

@neurobros · Post #174 · 29.09.2024 г., 04:57

Мозг и его скорости #neuroscience Публикация: Senkowski, D., & Engel, A. K. (2024). Multi-timescale neural dynamics for multisensory integration. Nature Reviews Neuroscience, 1-18. Наш мозг обрабатывает информацию, поступающую от разных органов чувств. Эта обработка не осуществляется изолированно: например, мы лучше понимаем речь (слуховая модальность), если наблюдаем за движением губ собеседника (зрительная модальность), и т. д. Объединение процессов такой обработки называется мультисенсорной интеграцией. Недавно в “Nature Reviews Neuroscience” появилась статья про её нейрональные механизмы. Важной особенностью этого процесса является то, что он осуществляется на разных временных масштабах. Упрощённо: базовая сенсорная обработка происходит на небольших временных масштабах, а высокоуровневые процессы — на более длительных. Что определяет эти временные масштабы? Синхронная активность нейронов в разных частотных диапазонах — ритмы мозга или осцилляции. Они задействуются в следующих сценариях. ✨Модуляция амплитуды. Мультисенсорная интеграция сопровождается изменениями в мощности ритмов. Например, была установлена связь быстрой обработки мультисенсорных стимулов с мощностью гамма-ритма, а более сложных процессов (например, аудиовизуальной обработки речи) — с низкими частотами. Впрочем, это не означает, что иерархия мультисенсорной обработки линейно опирается на частоту таким образом, что высокие частоты связаны исключительно с простейшей сенсорной обработкой. Важно обращать внимание на то, какие области мозга генерируют эти ритмы: например, мультисенсорная интеграция может модулировать высокочастотные ритмы не только в сенсорных областях, но и в ассоциативных. ✨Фазовый сброс (Phase resetting). Предъявление стимула в одной модальности может “обнулить” фазу осцилляций, отвечающих за процессы уже в другой модальности. Например, предъявление тактильного стимула обезьяне может приводить к сбросу фазы осцилляций в широком диапазоне частот (от 1 до 100 Гц) в слуховой коре, причем меньше чем через 100 мс после предъявления стимула. Этот механизм упреждающе может облегчать дальнейшую интеграцию предъявленного стимула в обработку уже другими системами. ✨Ритмическая привязка (Entrainment). Стимуляция одной сенсорной системы на заданной частоте может индуцировать соответствующие осцилляции в другой системе. В частности, если предъявлять звуковые стимулы с частотой 3 Гц, можно наблюдать осцилляторную активность на этой же частоте в зрительной коре. А при предъявлении двух конкурирующих звуковых потоков целевые звуковые стимулы распознаются легче, если предъявлять зрительные стимулы, не относящиеся к задаче, но по временной динамике соотносимые с целевыми звуками. ✨Функциональная связность. (Functional coupling). Осцилляции из функционально различных областей могут синхронизоваться на уровне фаз или огибающих. Например, синхронизация бета-ритма между височными и лобно-теменными областями наблюдается при эффекте Мак-Гурка (если вы не знакомы с этим эффектом, можете пройти по ссылке и мультисенсорно забыться). Важно также, что связность может устанавливаться и между разными ритмами: например, медленные осцилляции могут модулировать высокие. Указанные выше механизмы касаются обработки уже предъявленного стимула. Но важно не забывать и про спонтанную активность незадолго до предъявления стимула. В частности, повышенная мощность спонтанного бета-ритма может предсказывать степень выраженности иллюзии Мак-Гурка, т. е. и предрасположенность к мультисенсорной интеграции в целом. Также следует отметить, что в мозге имеют место процессы, не привязанные к временному масштабу (scale-free dynamics). Они не задействуют фиксированные частоты и не регулярны. Эту динамику связывают с состоянием критичности, в котором физическая система (мозг) наиболее подвержена изменениям во внешней среде. Соответственно, эти процессы могут влиять на то, с какой лёгкостью происходят ранее описанные фазовые сбросы или ритмические привязки, а также гибкость мультисенсорной интеграции в целом. Но это требует отдельных исследований.

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #134 · 07.01.2021 г., 07:56

#neuroscience Source: https://science.sciencemag.org/content/370/6523/1410.full A gatekeeper for learning > Upon learning a hippocampus-dependent associative task, perirhinal inputs might act as a gate to modulate the excitability of apical dendrites and the impact of the feedback stream on layer 5 pyramidal neurons of the primary somatosensory cortex. 😲 In some sense, perirhinal inputs are like config files for learning.

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #632 · 26.08.2025 г., 13:22

🌎 The phenomenon of synesthesia allows some people to experience a blending of senses—like seeing colors when hearing music or tasting flavors from words. This rare trait reveals how flexible and interconnected the human brain’s sensory pathways can be. ✨ #neuroscience⚡#consciousness⚡#perception 👉subscribe Interesting Planet ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1363 · 03.04.2026 г., 12:11

🌎 Humans can perceive their own thoughts by using the brain’s “default mode network” (DMN), a group of regions active during self-reflection and daydreaming. The DMN uses up to 20% of the brain’s total energy when awake. ✨ #brain⚡#consciousness⚡#neuroscience 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1031 · 14.11.2025 г., 12:11

🌎 Consciousness studies reveal that some patients in vegetative states still show minimal awareness. Brain scans detect distinct patterns when they are asked to imagine specific activities. These brain responses resemble those of healthy people, showing hidden layers of awareness even without outward signs. ✨ #brain⚡#consciousness⚡#neuroscience 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #997 · 02.11.2025 г., 12:11

🌎 Brains process language mostly on the left side, but imaging studies reveal that understanding jokes or irony also activates areas on the right. This pattern appears in over 90% of right-handed people. ✨ #brain⚡#neuroscience⚡#consciousness 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #925 · 17.10.2025 г., 18:11

🌎 The phenomenon of "predictive coding" means your brain constantly generates guesses about what's coming next, allowing you to react faster to new information. This system helps you interpret sights, sounds, and even social cues by comparing real signals to expectations, updating your perception in real time. Brain scans show this process is most active in the cerebral cortex. ✨ #brain⚡#neuroscience⚡#consciousness 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #856 · 04.10.2025 г., 12:11

🌎 The brain’s default mode network activates when you daydream or let your mind wander. This network is involved in self-reflection and retrieving personal memories. MRI studies show it consumes nearly as much energy as active, focused thinking. ✨ #brain⚡#consciousness⚡#neuroscience 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #793 · 21.09.2025 г., 18:11

🌎 Locked inside your skull, the human brain contains over 86 billion neurons. These nerve cells communicate through trillions of connections, forming complex circuits that create consciousness. Remarkably, all our thoughts, memories, and perceptions arise from electrical and chemical signals passing between these tiny cells. ✨ #brain⚡#neuroscience⚡#consciousness 👉subscribe Interesting Planet ​

ПредишнаСтр. 1 от 4Следваща