Category: спорт

Category was added automatically. Read all entries about "спорт".

любопытно

Импульс ненависти

Импульс ненависти - это короткий промежуток времени, в течение которого ваши действия определяются целью "врезать тому козлу как следует". Если эти действия прошли удачно, дальнейшие страдания козла доставляют вам кратковременное удовольствие, после чего вы о нем забываете. Вам импульс ненависти, надеюсь, знаком в основном по общению в интернете. Если вы опытный сетевой житель, вы умеете под его влиянием написать короткий текст, способный уничтожить собеседника: доставить ему т.н. баттхерт и показать ему и другим, насколько вы правы, насколько выше и чище.

Collapse )
любопытно

Новые важные существительные

Сборник эссе, каждое из которых посвящено какой-нибудь важной, но недостаточно известной концепции (как правило, научной).

Их очень много, некоторые совершенно замечательные. Если у кого плохо с английским, в Esquire 19 из них переведены на русский язык.

Попробую очень коротко пересказать три из них, которые мне понравились, полный текст ищите по ссылке.

Kayfabe - кодекс чести, принятый у рестлингистов, согласно которому они должны проводить только договорные поединки, и действовать в них точно по сценарию, а как раз "честное спортивное поведение" является ужасно неприличным. Оказывается, так было не всегда, когда-то рестлинг был честной разновидностью борьбы, очень травматичной и не очень зрелищной. Kayfabe зародился естественным образом, когда участникам стало понятно, что или уж так, или этот вид спорта умрёт. Автор замечает, что условия для появления во многих научных дисциплинах и общественных институтах аналогов kayfabe выглядят точно так же: если какое-то "состязание умов" опасно для соперников (из-за "войны компроматов", или из-за риска потратить всю жизнь, и так ничего серьезного и не сделать), и не очень зрелищно, то через 10 лет в нем будет свое kayfabe.

Kakonomics - молчаливое соглашение, существующее в некоторых культурах. Согласно этой традиции, в экономическом обмене все стороны должны предоставлять друг другу товары или услуги худшего качества, чем те, о которых договариваются вслух. Более того, нарушение такого неявного соглашения (т.е. добросовестное выполнение своих обязанностей!) воспринимается как нехороший поступок. Сначала звучит очень странно, но если задуматься, понимаешь, что такая модель в жизни встречается слишком часто, несмотря на кажущуюся абсурдность. Перевод эссе полностью.

ARISE - адаптивный регресс психики, её временный отход на более простые и фундаментальные уровни. Меньше самоконтроля, меньше рефлексии. Более детское или даже звериное понимание мира. Фантазии. Во многих областях человеческой деятельности без ARISE обойтись невозможно; это относится не только к созданию произведений искусства, но и к таким базовым вещам, как еда, сон, любовь и секс.

Если вам что-нибудь ещё понравится, пишите в комментариях, спасибо пожалуйста.

via _foreseer
любопытно

Достижение поисковика Вольфрама

http://www.wolframalpha.com/input/?i=average+penis+length

Я вот не понимаю, а как Вольфрам себе представляет процесс озарения "действительно, не ввести ли мне в математический поисковик такой вот запрос"? То, что на него будет дан ответ, отличный от "Wolfram|Alpha does not yet know how to respond to your exact query", это тайное знание, которое должно передаваться из уст в уста (чёрт, какие-то не те коннотации)?

Когда они запускались, я был уверен, что у Стивена есть хитрый план, и постепенно простым смертным вроде меня станет понятно, что на самом деле Альфой офигенно удобно пользоваться, и что она в чем-то потеснит традиционные поисковики. Не может ведь быть такого, чтобы автор New Kind of Science и Mathematica не понимал очевидных вещей.

Черт, я даже повелся "на слабо", и научился парсить википедию и "умно" отвечать на запросы вроде [самый низкий баскетболист] (из тех, рост которых указан в википедии, но об этом мы вслух не будем говорить). Убил месяц, наверное. Как вы думаете, какое количество пользователей задает такие запросы, насколько надежные получаются ответы, и стоит ли это количество внедрения хрупкой и экзотической "базы знаний"? Праавильно.

В итоге у меня лично получалось извлечь пользу из wolphram|alpha только при помощи запросов вроде http://www.wolframalpha.com/input/?i=x^5%3Dx+%2B+1 (таким образом я узнал, на какую именно экспоненту похожа функция f, для которой f(n) = f(n-4) + f(n-5)). Целых три раза! Думаю, это больше среднестатистического количества. И даже так работает, к сожалению, далеко не всегда.

Например, я выяснил для себя, что функция, задаваемая простым рекуррентным соотношением f(n) = f(n/2) + f(n-1) растёт быстрее любого многочлена, но медленнее любой экспоненты. f(1) равно, скажем, 1. Если n не делится на 2, можно округлять в любую сторону, неважно.

Интересный зверь; может быть, про него давно известно больше?
http://www.wolframalpha.com/input/?i=f%281%29+%3D+1%2C+f%28n%29+%3D+f%28n%2F2%29+%2B+f%28n-1%29
(сообщает нам Альфа, попыхивая трубкой)

В общем, как-то я в недоумении.
любопытно

Пленкостюм I

Любимая жена подарила мне первую в этой жизни плёнку. Носить я ее пока не могу (чтобы вернуться к своей форме XXIII века, нужно позаниматься бодибилдингом еще минимум годик), но факт остается фактом - они уже существуют! Производит их, как ни смешно, Адидас, более известный как провайдер лучшего в мире снаряжения для пеших походов к ларьку.
любопытно

-

Половина десятого утра. На выходе из duty free стоит большая семья, человек десять. Дородная тетечка, лидер группы, пьет Baileys из горла и закусывает помидором.

Некая фифа возмущенно скандалит в пространство: "Они еще будут копаться в моих вещах"! Имеется в виду служба безопасности, отобравшая некую емкость с жидкостью, планировавшуюся фифой к перевозке в ручной клади.

Уважаемые пассажиры, Василий Ложкин сердечно приветствует вас.
примерно так я и выгляжу

Хочешь похудеть - спроси меня, зачем

Полгода назад я выглядел как "типичный программист" (сутулый и с пузиком), и находился в клинической депрессии, если не сидел на таблетках, от нее помогающих.

А теперь "веселый, богач, не толстый, шутит" (с). В метро девушки, поглядев на меня, начинают причесываться. В каждом конкретном случае это может выглядеть совпадением, но статистическая значимость явления сильно подымает настроение.

Мышцы пока не на уровне профессиональных бодибилдеров, конечно, но не хуже лучше, чем у среднего киногероя. Квадратиков нет - для их проявления нужно сушиться, а это вредно. Ну ничего, фотошоп нам поможет.

Ой, что-то их на этой картинке слишком много, сколько их на самом деле должно быть, кто знает?..

Это не первая моя попытка начать следить за собой, но первая удачная.
Что для этого, как оказалось, нужно сделать. Я не утверждаю, что все эти пункты важны, что такой образ действий оптимален и т.п. Просто вот так - получилось удачно.
1) Заниматься спортом в среднем три раза в неделю по 50 минут. Стоит заметить, что "в среднем" не означает "в лучшем случае", если бывают пропуски занятий (а они бывают), должны быть и недели, когда тренировок больше трех.
2) Штанга обязательна, одними гантелями (а тем более турником) обойтись невозможно. Тренажеры не нужны. "Велосипеды" и беговые дорожки, как оказалось, тоже (чему я был удивлен) - силовых упражнений на несколько групп мышц достаточно. Жим лежа, приседания со штангой (для них, кстати, нужен пояс, иначе легко позвоночник повредить), для пресса - подъемы туловища на наклонной скамье с отягощениями, подтягивания, проработка мелких мышц гантельками. Ну это расписывать я тут не буду, Шварценеггера почитайте, классический труд, там все подробно и с картинками.
3) Изменить режим питания. Нужно один-два приема пищи в день заменить на специальное спортивное питание. Не волнуйтесь, это не вредно, в нем нет гормонов и прочая, это просто такая еда со специально подобранными пропорциями белков, углеводов и жиров. Не очень дорого - Meso-Tech (MuscleTech) cтоит примерно 120-150 рублей за пакет, это дешевле, чем в столовку сходить. Метандростенолол или эфедрины всякие жрать не нужно.
4) Считать калории в остальные приемы пищи. Выяснилось, что мне нужно 2000 в день (как девушке 20 лет, не занимающейся спортом). Не знаю, почему так. Слишком эффективный обмен веществ, видимо. Нормальная цифра, скорее, 2500. Если неохота заниматься подсчетами, можно обойтись простым правилом - не есть торты, майонез и свинину. Довольно быстро организм переходит на переработку белков и всего этого перестает хотеться.
5) Пить больше воды (просто воды, не соков, не чая). В интернетах пишут про 8 стаканов в день, столько я не в состоянии, но стаканам к четырем можно себя приучить. Кофе тоже помогает, кстати.
6) Ограничивать количество углеводов нельзя. Оставьте это средство топ-моделям. А программисту от безуглеводной диеты недолго и основное средство производства повредить.
7) Не пользоваться лифтами, ходить по лестницам, на эскалаторах "занимать левую сторону".

Пункты 1 и 2 определяют место занятий - или на работе, или дома. Три-четыре раза в неделю тащиться после работы в какой-нибудь фитнес-центр, как бы удобно он ни был расположен, отнимало бы слишком много времени. А так на все про все тратится меньше трех часов (в неделю, не в день!)

Интересный побочный эффект - некоторые проблемы с психикой, которые у меня начинали развиваться (bandures должен помнить, наверное), те самые депрессивные состояния, о которых я упоминал в начале, уже через месяц занятий полностью исчезли, и с тех пор не возвращались. Это не загадка какая-нибудь, известно, как занятия спортом влияют на обмен серотонина, но об этом тоже не буду распространяться.

Хотел показать фотки "до" и "после", но что-то не получилось в домашних условиях при плохом освещении на мыльницу устроить приличную фотосессию. Да и черт с ними, а то сразу понятно было бы, правда вышеизложенное, или нет. :)
любопытно

Как я был тренером футбольной команды

...которая состояла из несуществующих роботов.

На старших курсах университета и еще пару лет после этого мы с g_e_n_i_e вместе играли в "виртуальный футбол роботов". Это соревнование программистов, цель которого - создать алгоритм игры в футбол для команды, состоящей из пяти роботов-пылесосов (последнее слово - шутка, но и правда очень похожи). Команды сражаются друг с другом на соревнованиях, которые регулярно проходят уже лет восемь. Эти соревнования довольно популярны прежде всего в околонаучных кругах (больше сорока команд, и из них, насколько понимаю, всего пара "любительских"). И потому, что проект "рекламировался" прежде всего в этих кругах, и потому, что создание такой команды является удобной обучающей задачей (в частности, неисчерпаемым источником курсовых работ).

Для дальнейшего изложения важно то, что соревнования полностью симулируются, то есть скорость, с которой проходит игра, ограничена практически только быстродействием компьютера и тем, насколько быстро "думают" команды. Также следует упомянуть, что в случае, если команды примерно равны по силе, для достижения статистически значимого результата приходилось играть до суммарного счета примерно в 1000 забитых голов - в противном случае вывод "кто забил больше голов, тот и лучше играет" оказывается просто недостоверным (кто знает матстатистику, тому что-то скажут слова "три сигма", остальным придется поверить мне на слово). В оправдание настоящего, человеческого футбола предположу, что "примерно равные" (в этом смысле) команды в нем встречаются крайне редко: дело в том, что роботы-футболисты только думают по-разному, а физические возможности всех команд одинаковы. Во всяком случае, хотелось бы надеяться, что дело именно в этом. Иначе, с учетом типичного счета 1:0, обычный футбол имеет не намного больше смысла, чем рулетка.

Примерно год наша команда была "вечно второй", несмотря на то, что мы занимались ей всерьез, и применяли довольно "тяжелые" средства (даже machine learning там тоже был). Отступление: именно тогда я в первый раз понял, что не так важно, с помощью чего вы обучаетесь (SVM, neural networks, генетические алгоритмы, boosting, черт лысый). Гораздо важнее то, как именно вы свели исходную задачу к стандартным задачам machine learning (аппроксимация, максимизация, ранжирование). Ну, наверное, это не универсальное правило, но в задачах "активного AI" оно верно на сто процентов. Наши футбольные алгоритмы весьма глубоко размышляли над ситуацией на поле, распознавали и пытались использовать стандартные паттерны, использовали перебор, в процессе что-то аппроксимировали многочленами от нескольких переменных, решали нелинейные уравнения и тд и тп. Тем не менее, мы стабильно проигрывали команде "Днепр" (второе название - "n-th com"), которая ко всему еще и играла фантастически быстро - если запустить ее играть саму с собой, то на тогдашних компьютерах она доходила до счета 500:500 минут за пять-десять (для сравнения, нашей для этого требовалось часа четыре).

Затем Степанов, автор "Днепра", открыл свои исходники, и мы были жестоко унижены: весь алгоритм занимал строк 500, выглядел тривиальным, и практически в каждом своем блоке был устроен на порядки проще (и, на первый взгляд, хуже) соответствующего нашего. Пора было признать, что мы жили неправильно. Но почему? Сейчас мне это очевидно, но тогда стало открытием: да вот именно потому, что оценить качество любого изменения в "Днепре" можно за 5 минут, а в нашей команде - только за четыре часа. Любое итеративное улучшение происходит в десятки раз быстрее. Именно это и было главным его преимуществом.

В моем пересказе этот вывод кажется почти очевидным; но не появись "Днепр", мы не поняли бы, насколько скорость итераций в AI важна. Я не знаю, осознавал ли это сам Степанов, но когда мы это поняли, мы почти сразу выиграли следующие несколько чемпионатов.

Кроме идеи быстрых итераций наша команда использовала и "тяжелую артиллерию", в качестве которой выступил поиск на графах состояний. И эта тяжелая артиллерия оказалась потрясающе полезной (в отличие от). Поэтому у нас было две версии - быстрая, для тренировок, и финальная, использующая на поиск по графам ровно столько процессорного времени, сколько ей дадут. Вы часто пишете программы, debug которых работает во много раз быстрее release'а?

Оказалось, что скорость итераций можно и еще повысить, если измерять собственные оценки качества для отдельных важных блоков. В качестве примера возьмем блок оценки ситуации, используемый в переборе вариантов действий. По ситуации на поле он выдает число "насколько такая ситуация для нас хороша" В принципе, изменения в нем можно тестировать стандартным способом: поменяли, заставили сыграть с референсной командой, сравнили результаты. Существует ли оценка качества этого блока, которую можно измерить гораздо быстрее? Да, существует. Это то, насколько хорошо он предсказывает свои собственные оценки в будущем. Представьте: блок А последовательно выдает "очень хорошо, очень хорошо, очень хорошо, ПЛОХО". Блок Б для тех же ситуаций выдает "хорошо, хорошо, посредственно, посредственно". Довольно очевидно, какой из них лучше. Чтобы правильно формализовать это наблюдение, надо также придумать, почему не окажется "наилучшим" блок, который все время выдает одинаковые оценки. Для обхода этой проблемы я сделал константой то, какое число выдается в ситуации "гол вот-вот будет забит, и это уже не изменить" (+С, если гол забиваем мы, и -С, если нам).

В процессе я также много чего понял о поиске на графах, что удачно совпало с задачей, которой я в то время занимался в "Нивале". Через несколько лет я даже написал диссертацию по мотивам всего этого. Но это уже другая история.