Деннис Тейлор, «Небесная Река».
Мне прям несколько человек написали, что читают книги по моим рекомендациям, и им нравится. Очень рад, что эта часть моего бложека оказывается полезной. В числе прочего читатели положительно отзывались о «Вселенной Бобов».
Некоторое время назад на русском вышла четвёртая книга — «Небесная Река». По краткому описанию кажется, будто бы это какой-то спин-офф, но на самом деле нет. Это буквально прямое продолжение, которое начинается после событий третьей части, с теми же героями, но чуть-чуть новой проблематикой. Напомню, что это серия романов о том, как разум главного героя в будущем загрузили в космический зонд и дали ему способность создавать из материи любые конструкции, в том числе свои копии.
Вроде бы ничего принципиально нового. Как и предыдущие части, книга скорее развлекательная, чем заставляющая о чём-то серьёзно задумываться. Тем не менее, прочитал с большим удовольствием. События вполне себе захватывают, и повествование стало менее «рваным» — вместо десятков параллельных историй мы получили две, которые в конце сходятся.
Глубже затронута проблема согласия внутри общества клонированных разумов. У автора есть понятие «репликативный дрейф», которое отвечает за то, что копии Изначального Боба приобретают какие-то изменённые черты. И чем дальше идёт цепочка копирований, тем больше расхождение. В какой-то момент расхождение становится так велико, что вызывает очень серьёзные конфликты. Ещё мне понравилась попытка вписать в этот концепт идею души и уникальности сознания.
В остальном, узнал, например, новую мегаструктуру, о которой раньше не слышал. О Сфере Дайсона и Кольце Нивена слышал (Нивена даже читал, и вам рекомендовал). О Диске Алдерсона тоже знаю. А тут у автора Топополис (Topopolis) — спирально-циллиндрическая конструкция вокруг звезды.
Короче, хороший развлекательно-приключенческий сай-фай с гиковыми отсылками. Если зашли предыдущие книги, то и эта зайдёт.
#fiction
#вакансия#vacancy#DA#analyst#senior#remote#fulltime#optimization
Вакансия: Middle+/Senior Data Analyst (с опытом в оптимизационных задачах)
Формат: Удалённый
Занятость: Полная
Оплата: 3500 - 4500$ net.
Ptolemay - аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере металлургии.
Обязанности:
- Разрабатывать и внедрять алгоритмы оптимизации для объемно-календарного планирования.
- Осуществлять постановку и решение задач LP, NLP, определять целевые функции и ограничения.
- Автоматизировать планирование в промышленности или смежных областях.
- Работать с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner) и солверами (COBYLA, Ipopt и др.).
Требования:
- Опыт работы по функциональному направлению от 4-х лет.
- Знание языков программирования Python либо Java.
- Знание основных типов оптимизационных задач (LP, NLP и т.д.).
- Опыт работы с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner или аналогичные).
- Опыт работы с различными солверами (COBYLA, Ipopt и другие), понимание принципов их работы (сильные и слабые стороны).
- Опыт линеаризации задач, постановка целевой функции и ограничений.
- Опыт постановки задачи, разбиение на подзадачи.
Условия работы:
- Удалённый формат работы.
- Полная занятость.
- Оформление по ИП, СМЗ.
- Оплата 3500 - 4500$ net.
Буду рад ответить на вопросы и ознакомиться с резюме: @Dmitriy_Ptolemay
BuyerCaddy Secures $1.5M Funding
BuyerCaddy has successfully raised $1.50M in funding as of December 19, 2024. The platform focuses on cost savings, optimization, and tech stack benchmarking, helping users identify redundant products, track utilization, and enhance integrations.
#Funding#BuyerCaddy#TechStack#Optimization#CostSavings
Ekore Secures $1.35M Funding
Ekore raised $1.35M in funding, set to enhance building management through optimized consumption and maintenance via the Digital Twin concept. For more information, visit Ekore.
#Ekore#Funding#DigitalTwin#BuildingManagement#Optimization
#python#agents#document_search#evaluation#guardrails#llms#optimization#prompts#rag#vector_stores
Ragbits is a tool that helps build and deploy GenAI applications quickly. It offers features like swapping between many language models, ensuring safe interactions with these models, and connecting to various data storage systems. Ragbits also includes tools for managing data and testing prompts, making it easier to develop reliable AI applications. This helps users create more accurate and efficient AI systems by integrating the latest data and reducing errors. Overall, Ragbits makes it faster and more efficient to develop and deploy AI applications.
https://github.com/deepsense-ai/ragbits
#java#aerospace#flight_simulator#java#modeling#optimization#rocket#rocketry#simulation#trajectory
OpenRocket is a free tool to design, visualize in 3D, and simulate model rockets with six-degree-of-freedom flight analysis, real-time data on altitude/velocity, automatic optimization, and exports for 3D printing or other programs. It works on any platform via Java. You benefit by testing rockets virtually first, saving time/money on failed builds, predicting performance accurately, and flying safer, higher with optimized designs.
https://github.com/openrocket/openrocket
Future of AI Search Optimization
A new market emerges as users shift from traditional Google searches to AI tools like ChatGPT and Claude. The $70 billion search optimization industry sets the stage for a vast new optimization market focused on AI responses. Early entrants can capitalize on this shift with relatively simple platforms. Discover more: Read Here
#AI#SearchOptimization#ChatGPT#Claude#Perplexity#MarketTrends#Innovation#TechIndustry#BusinessOpportunities#DigitalMarketing#InformationRetrieval#Technology#Entrepreneurship#FutureOfWork#Investment#Strategy#Growth#Optimization#Startups
#python#ant_colony_algorithm#artificial_intelligence#fish_swarms#genetic_algorithm#heuristic_algorithms#immune#immune_algorithm#optimization#particle_swarm_optimization#pso#simulated_annealing#travelling_salesman_problem#tsp
You can use scikit-opt, a Python library offering many heuristic optimization algorithms like Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony, Immune Algorithm, and Artificial Fish Swarm Algorithm. It supports user-defined functions to customize operators, allows continuing runs from previous iterations, and accelerates computations via vectorization, multithreading, multiprocessing, and caching. GPU support is in development. It helps solve complex optimization problems such as function minimization and the Traveling Salesman Problem efficiently, with easy installation and rich examples. This saves you time and effort in implementing and tuning optimization algorithms yourself.
https://github.com/guofei9987/scikit-opt