Опушка единорогов

Курсы весеннего семестра⤵️ 1️⃣Фотограмметрия: трехмерная реконструкция Николай Полярный. CTO Agisoft. Автор курса фотограмметрии и курса алгоритмов на видеокартах. Борис Симиютин. Старший разработчик, Agisoft. Соавтор курса фотограмметрии и курса алгоритмов на видеокартах. Первые две лекции 17 февраля, 18:00-20:15. Лекции будут проходить по вторникам с 18:00. 📢 Анонс Чтобы работать с предметами реального мира в цифровой форме, нужно уметь автоматически и с высокой точностью получать их трехмерное представление. Фотограмметрия решает эту задачу на основании большого количества фотографий объекта/человека/памятника/здания или даже целого города с разных сторон. Представим, вы научились программировать… И язык C++ вам даже не слишком не нравится… Может даже разобрались в том, как ускорять вычисления с помощью многопоточности и видеокарт… И даже остались в здравом состоянии рассудка! Но в чем смысл?… Зачем все это теперь нужно, если все задачи компьютерного зрения решают с помощью нейросетей?... Оказывается, до сих пор большой пласт задач фотограмметрии решается в т.ч. нейросетями, хотя традиционными методами решается быстрее и дешевле по стоимости вычислений. Кроме того, некоторые из этих методов просто красивы и расширяют сознание. 2️⃣Алгоритмы для NP-трудных задач Юрий Дементьев. Научный сотрудник ИТМО и МКН СПбГУ. Первая лекция 19 февраля, 18:00-19:30. Лекции будут проходить по четвергам с 18:00. 📢 Анонс Один из ключевых открытых вопросов компьютерных наук — равенство классов P и NP: если корректность решения можно проверить за полиномиальное время, можно ли столь же эффективно его найти? NP-трудные задачи находятся в центре этого вопроса и задают фундаментальные ограничения для алгоритмов во многих практических областях: от оптимизации и планирования до анализа графов и вычислительной логики. В курсе рассматриваются NP-трудные задачи и основные подходы к работе с ними: точные экспоненциальные алгоритмы, приближённые методы, параметризованные алгоритмы и решения для частных случаев. Классические задачи, такие как 3-раскраска графа, используются как базовые примеры для понимания общих принципов и границ применимости алгоритмических методов. Пререквизиты: базовый курс по алгоритмам. Курсы будут проходить в Мраморном зале, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург. Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения. Достаточно сделать это один раз для посещения любой лекции курса. Если вы студент и хотите зачесть наши курсы в своем вузе, обсудите эту возможность с вашим куратором и попросите его связаться с нами в сообщениях сообщества @csspace.

Хорошая идея №717: написание юнит-тестов с отладочной визуализацией - как способ генерировать нескучные обои 🕺 ⬇️⬇️⬇️ В комментариях не такая маленькая версия 9973х9967 пикселей

2010: теория мертвого интернета 2026: практика неживых clawbots У них уже свой reddit Дорогой подписчик спросил у вселенной - почему ещё нет r/wallstreetbets? Через два часа он уже появился😵

400 clawd ботов торгуют в убыток вместо меня, гэмблят и заказывают шаурму из UberX видео в цвете:

Сейчас идет любопытное соревнование по ре-идентификации (privacy-preserving🤩) людей в человеко-потоке: - 4 RGB+D камеры - дедлайн - 1 марта - на текущий момент только у трех участников не-нулевые результаты - топ-пять команд пригласят поучаствовать в статье которая будет опубликована на ICPR 2026 (B ranking) https://github.com/RaphaelDel/ICPR-2026-TVRID https://www.codabench.org/competitions/12315/#/results-tab

Сходил на семинар школьных преподавателей информатики, рассказал 🗣 как выглядит учебный год (в очень приятном, вовлеченном и крутом классе 🖕). Спасибо коллегам за видеозапись! Слайды.

Получил заманчивое деловое предложение скамить американские компании за 15%.😘 Плюс в чат кто из дорогих подписчиков готов работать на американскую компанию за 50% от моих 15%? 🤔

Рабоооотает!!!🕺

Какие-то выводы Государство принимает решение на основе: - ограниченности ресурсов - метрик - внутренних/внешних вызовов (внутренняя бедность, геополитическая конкуренция) - запросов общества В большой стране это распределенная система: - нужны метрики (с контр-мерами по их эксплуатации: множество метрик, регулярный пересмотр, непрерывные шкалы вместо порога, аудиты, часть метрик неизвестна) - система мотивации - механизмы вроде "школа не справляется - пытаемся помочь или даже закрываем ее" Нельзя поднять квалификацию преподавателей через "больше платить", нужно вводить практики мотивации и оценки квалификаци (см. аудит в том или ином виде, peer review, карьерный трек). Связь с реальностью (см. Perkins Act в пяти частях): для решения задачи "подготовка будущих специалистов" нужна связка академия + тех. навыки + трудоустройство и принятие решений и введение изменений через петлю: данные → анализ (кто нужен?) → план → финансирование → показатели (получили результат? или просто потратили деньги? выпускники долго работают там где трудоустроились? у них большие зарплаты?)

2010-ые - Race to the Top - конкурентные гранты штатам за пакеты системных реформ, увеличении эффективности учителей и директоров - Common Core - единые на все штаты ожидания по ELA/math - Next Generation Science Standards - практики/концепции/сквозные идеи/ожидания по наукам, цель - рост научной грамотности 2015 - Every Student Succeeds Act заменил No Child Left Behind - т.к. всех утомил жесткий федеральный контроль - обратно больше полномочий штатам - тесты остались, но штаты сами решают как оценивать школы и что делать с отстающими 2018 - Perkins V - академия + тех. навыки + трудоустройство (новое) - требование обоснования трат через данные: CLNA = сначала диагноз, потом закупки/программы (сначала докажи что твоему региону нужны сварщики а не парикмахеры) - регулярная управленческая петля: данные → анализ → план → финансирование → показатели - усиливается роль работодателей: стажировки, целевое обучение, обучение через работу - больше сертификатов и отраслевых экзаменов 2020-ые - COVID - ускоряет развитие цифровых школ с полной удаленкой - больше асинхронных занятий, другие платформы, больше занятий перед экраном - огромные антикризисные деньги для стабилизации системы

Стало интересно узнать как менялось школьное образование (и вместе с ним неизбежно про высшее) в США: 1957 - СССР запустил Спутник 1958 - National Defense Education Act - усиление академического ядра из страха отставания от СССР - STEM/языки (Science, Technology, Engineering, Mathematics): фокус на науке, математике, современных иностранных языках (греческий и латинский язык - не подпадают под это доп. финансирование) - гранты и льготные займы для высшего образования (K-12 - от Kindergarten до 12 класса - и так было бесплатно) - поощрение сотрудничества учителей и исследователей - увеличение числа профессоров через поощрение грантами студентов желающими остаться при университетах (кроме некоторых областей, например фольклор) 1965 - Elementary and Secondary Education Act - часть программы "Война с бедностью" (19.5% бедности в 1963 -> 11.1% в 1973, с тех пор стабильна), больше денег в школы с большой долей бедных семей - финансирование начального и среднего образования (K-12) - повышение квалификации, школьные библиотеки, поддержка образовательных программ, стимулирование участия родителей - без прямого контроля содержания обучения 1967 - Bilingual Education Act - обучение английскому ведётся одновременно с использованием родного языка (изначально для помощи испаноязычных и других детей с ограниченным английским) 1972 - запрет дискриминации по полу в программах получающих федеральные средства (взрывной рост женского спорта, ответственность за сексуальные домогательства, процедуры жалоб/расследований) 1975 - интеграция детей с инвалидностью в обычные школы - спец. образование как норма 1980 - создание U.S. Department of Education 1983 - A Nation at Risk - половина новых учителей математики/естественных наук/английского недостаточно квалифицированы - улучшение квалификации преподавателей: больше зарплата, performance-based, карьерные лестницы (beginner->experienced->master teacher), использование peer review в оценке - анализ: школьный диплом часто давали за 1 год математики, 1 год естественных наук, иностранные языки не требовались - Five New Basics требования к диплому: 4 года английского; 3 года математики; 3 годна науки; 3 года социальных исследований; 0.5 года компьютерных наук - логика: общее ядро-минимум для большинства, иначе система производит выпускников без фундамента для работы/колледжа - больше тестов и стандартов: больше времени на измеряемое ядро (чтение/письмо/математика), меньше — на нетестируемое (чтобы поднять планку и контролировать уровень) - больше времени учебе: 7 часов учебный день (было 6 часов), 200-220 дней в году (было 180 дней, но так и осталось 180 дней, т.к. слишком дорого и непопулярно), меньше административных отвлечений у учителей 1984-ые - Perkins Act: прикладные навыки: профориентирование, партнерства по производственным практикам 1990-ые - появились Charter schools - charter schools - новый сектор гос. школ - больше автономии в обмен на отчетность (должны достигать обговоренных показателей иначе закроют) - сейчас 8000 таких школ, 3.7 млн учащихся, 7.6% всех public school - по сути школа занимается R&D и может экспериментировать - появились школы специализирующиеся на STEM/искусства/языки/т.д. - у семей есть больше выбора - информатика чаще появляется как курс/модуль 1991 - Perkins II - явная связка secondary + postsecondary в технической области - появились согласованные программы между школами и колледжами - появились “пакеты курсов” под отрасли (health, business, applied tech) включающие проектно-прикладной формат 1998 - Perkins III - больше метрик контроля результатов 2000-ые - No Child Left Behind - ежегодные оценки по ELA (английский)/math и чтению в 3–8 классах (чтобы сделать школьное образование измеримым) - в результате школы оптимизируют время под ELA/math, появляется подготовка к тестам 2006 - Perkins IV - академия + тех. навыки(новое) - развитие карьерных траекторий с академической базой, стандартизация последовательности курсов

Нейросетевой Huyuan3D 3.1 VS Photogrammetry Данные на вход - скриншоты из игры Mario Kart Worlds. Оригинальный пост на r/photogrammetry