Метод Монте-Карло

Понимаю, что в рамках поста в Telegram очень сложно будет уместить объяснение работы Монте-Карло.

Поэтому описал статью отдельно 👉 тут

В статье привел примеры как можно моделировать завершение проекта используя данные пропускной способности.

Постарался сделать самый простой пример.
Который можно использовать для развития своих идей моедлирования.
Добавил и пример с возможными наступления и рисков.

Конечно, это не единственный способ. Однако для большенства случаев он вполне подходящий.

В статье привел пример кода на JavaScript который можно запустить даже в браузере.

Но, а если у вас нет навыков программирования, вы можете воспользоваться готовой формой Rodrigo Rosaulo создавший удобную форму на сонове работ Troy Magennis' и Dimitar Bakardzhiev

Если вам статья понравилась дайте знать - поставьте свой emoji.

Будут вопросы, задавайте в тред (прикрепленный чатик к каналу)

​​arpchat

Протокол ARP — это тот самый протокол, который ваш компьютер использует для поиска MAC-адресов других компьютеров.

Данный проект — это чат поверх этого протокола, формально работающий ваобще без какой либо сети, подобно рации по радиосвязи.

▫️Вы можете отправлять сообщения длиной в десятки тысяч символов, потому что автор реализовал универсальный транспортный протокол поверх arp, с добавлением сжатия
▫️Автор также создал систему обнаружения присутствия и пульса, чтобы видеть обновленный список других онлайн-пользователей.

https://github.com/kognise/arpchat

Полезная тулза.
https://github.com/ImranR98/Obtainium

Приложение позволяет искать, устанавливать и обновлять софт непосредственно со страницы релиза этого софта во многих источниках. Нафига оно надо?

Например вы используете приложение с открытым исходным кодом, которое по какой-либо причине отсутствует в репозиториях F-Droid. Чтобы его обновить, вам нужно найти страницу релизов этого приложения, например, на GitHub, скачать и установить пакет.

Данная прога сделает это за вас практически автоматом. Если ссылка на страницу релизов известна - добавляете, пользуетесь. Если не известна - используете поиск по ключевым словам, выбираете из выдачи, пользуетесь.

EEL

EEL (Easy Electron) — это библиотека, которая упрощает создание desktop-приложений с использованием технологий веб-разработки (HTML, CSS и Javanoscript).

Основные возможности EEL:

— Позволяет создавать графический интерфейс приложения при помощи веб-технологий.
— Обеспечивает взаимодействие между Python кодом и Javanoscript кодом. Python может вызывать JS функции, а JS может вызывать Python.
— Автоматически обрабатывает асинхронные вызовы между JS и Python.
— Встроенный локальный веб-сервер для отображения HTML/JS интерфейса.

В этом примере импортируется модуль eel и инициализируется папка с HTML и JS файлами — 'web'.
Декоратор @eel.expose делает функцию say_hello() доступной для вызова из Javanoscript.
Вызов eel.say_hello() вызывает эту функцию из Python кода.

Любопытная книга, The Princeton Companion to Mathematics, по сути это нечто вроде энциклопедии по современной математике и истории математики, только статьи упорядочены не по алфавиту, а сгруппированы по темам.

Коротко практически обо всём.

Есть классическая картинка для иллюстрации жизненного цикла технологических инноваций - Gartner Hype Cycle. Он, конечно, скорее про adoption компаниями, но почему бы не натянуть эту фигуру и на отдельного индивида? Кажется, что прошло уже достаточно времени, чтобы ChatGPT прошел через этот hype cycle персонально для меня и достиг плато продуктивности: равномерное использование, выжившие юзкейсы, отсутствие восторгов и разочарований.

Так вот, лично у меня сложилось четыре явных паттерна использования:

1) Бюрократ-копирайтер

"Перепиши этот месседж для официального емейла / обращения в службу поддержки / аппликейшена в организацию / маркетингового описания". В общем, для переписывания текста. Например, так пишутся жалобы в банк, заблокировавший транзакцию, или описание биографии для сайта издательства.

2) Поверхностный эрудит

"Опиши состояние дел в какой-то области / объясни с учетом моего уровня (не)знания в соседних областях". Примеры вопросов: какой софт используют 3д художники для работы с текстурами? чем replacement map отличается от height map? какие острова на Азорах выбрать для недельного отпуска, если меня интересуют хайки и природные достопримечательности? какие прикладные применения сверхпроводимости? Дьявол обычно в деталях, и слишком глубоко закапываться с LLM не стоит, но можно быстро получить поверхностное понимание.

3) Junior software engineer

"Напиши прототип такой штуки, используя этот незнакомый мне, но популярный в целом API". Из последнего: делал так ORM на SQLAlchemy и blender-скрипты для headless рендеринга. В обоих случаях хочется, чтобы оно хоть как-то работало, а разбираться в апи не хочется - не предполагаю, что этот код нужно будет долго поддерживать или развивать.

4) Въедливый критик

"Найди недостатки и корнеркейсы в следующей идее/коде/тексте: {{INSERT YOUR STUFF}}". Люди неплохо справляются с поиском подтверждений своей идеи или дизайна (confirmation bias и его друзья), а по-хорошему надо искать опровержения и логические нестыковки. Кстати, отлично сочетается с предыдущим режимом использования: напиши-покритикуй-исправь-вываливай в продакшен.

Это именно персональные примеры использования, а не приложения вокруг API. Хотя я как раз использую не веб-интерфейс, а консольный heygpt: он быстрее, удобнее и даже дешевле, чем обычная подписка на GPT-4.

Расскажите в комментариях про сложившиеся у вас паттерны!