Одним из самых больших разочарований, постигшим меня на пороге зрелости, явилось осознание факта – что даже абсолютная правота не является залогом победы в споре. Это знание изменило мой мир так же, как теорема Гёделя о неполноте изменила формальную логику. Я осознал, что вокруг меня существуют люди, которых невозможно переубедить, вне зависимости от убедительности аргументации и шаткости их позиции.

Традиционно начну издалека. Меня всегда интересовал вопрос: Почему ученые, раз такие умные, не вступают в дискуссии с обывателями, одержимыми разными лженаучными глупостями – ведь показать им истину не сложно: наука выработала многоженство инструментов, способных убедительно доказать любой спорный вопрос: от наличия законов Менделя на примере садовых мушек, до отмены «Новой Хронологии» через дендрохронологический анализ.

Сейчас я знаю ответ – переубедить сторонников лженаучных теорий невозможно. Но вовсе не потому, что они серьёзно заблуждаются. А в точности до наоборот – их невозможно переубедить, потому что они не заблуждаются вообще.

С тем как работает фотоаппарат мы знакомимся еще со школьной программы. Однако привычное нам из школьного курса сведение объектива к "тонкой линзе" на самом деле не отвечает на массу практических вопросов. Например как удается создавать объективы с ортографической проекцией применяемые в системах технического зрения?

Да-да, такие тоже бывают не только в компьютерной графике, но и в фотографии: попробуйте-ка это объяснить оперируя исключительно в терминах "тонкой линзы". Размер изображения предмета в таких системах (почти) не зависит от того на каком расстоянии от объектива они находятся и это весьма удобно для измерения размеров предмета. В этой статье мы поговорим о том как этого удается добиться, как работает автофокус и пленоптические камеры и о многих других интересных вещах

Что средний житель постсоветского пространства знает об Уругвае? Да почти ничего, если он не футбольный фанат или айтишник, рассматривающий место для переезда. Уругвай абсолютно обделен вниманием СМИ и отсутствует в информационном пространстве. И, казалось бы, что там может быть интересного в крохотном государстве на другом конце света? Но мнение меняется мгновенно, как только открываешь хотя бы википедию. Выясняется, что Уругвай - это самая демократичная страна в Латинской Америке, самая мирная, с самым низким уровнем коррупции и самым развитым электронным правительством. Также она вторая на континенте по уровню экономической свободы, равенству доходов и т.д., и т.п. А еще государство известно тем, что в 2009 первым в мире выдало всем школьникам по ноутбуку в рамках программы Ceibal.

В общем, чем больше читаешь об Уругвае, тем больше задаешься вопросом: "А почему я всё еще сижу в своем Чертыханово, а не продал всё имущество и не купил билет в эту волшебную прекрасную страну?"

Но так ли здесь всё хорошо? Об этом я сегодня попробую рассказать.

В статье представлены результаты использования пакетов ggstatsplot и ggpmisc, позволяющих визуализировать результаты проверки статистических гипотез и параметры уравнений регрессий.

Вот вот начнется продажа ноутбуков Apple с чипами M2. Для кого-то этот факт будет сигналом к обновлению рабочей машинки. Наверняка, найдутся и те, кто впервые пересядит за мак. И среди пересевших на мак обязательно будет какая-то небольшая доля линуксоидов. Решил написать небольшой обзор актуальных инструментов, поделиться опытом перехода. Знаю, по теме на Хабре есть десятки статей. Где-то повторюсь, где-то раскрою тему хуже коллег, но я уверен, каждый читатель найдет для себя что-то новое.

В этой статье представлен гайд по настройке совместной работы светильников Xiaomi, работающих по Wi-Fi и Bluetooth, с Siri при помощи Homebridge. А также описаны грабли, на которые я успел наступить.

1. Базовая причина связана с генетическими дефектами, которые мы пока не можем чинить, несмотря на все успехи генотерапии.
2. Есть куча непонятных факторов, которые могут запускать этот процесс.

1. Что это за патология, с которой сталкивается около 20 % людей.
2. Что ломается в организме у атопиков.
3. Как это связано с аллергией.
4. Что лучше мазать на кожу.
5. Почему антидепрессанты могут сильно помочь.

Как это работает

R — очень мощный инструмент для работы со статистикой: от предварительной обработки до построения моделей любой сложности и соответствующей графики.

Простой гугл-запрос выдаст большое количество литературы по тому, как «легко и быстро» использовать R. Здесь будут и огромные книги, и многочисленные заметки на Stack Overflow, которые, на первый взгляд, кажутся бесконечной кладезью примеров, из которой каждый в два счета соберет необходимый код для решения конкретной задачи. Однако, на деле это совсем не так. Материалов, которые бы рассказали, например, как построить простой график «с нуля» с готовыми рецептами для решения затруднений, которые возникнут по ходу решения этой задачи, очень мало.

Для решения практических задач нужны конкретные пошаговые инструкции, а не подробное описание всей мощи того или иного пакета. Кроме того, готовые учебные примеры (те же ирисы) зачастую малополезны, поскольку сразу пропускают один из самых важных этапов работы со статистикой — предварительный сбор и обработку самих данных. А ведь именно на эту работу зачастую уходит чуть ли не бóльшая часть всего времени! Отдельной проблемой оказывается создание графиков, которые соответствуют формальным, а чаще — неформальным, — стандартам определенной профессиональной среды.

Мне и моим коллегам регулярно требуется делать всё большее количество визуализаций статистики и основанных на них моделей для публикации научных результатов. Поскольку исследования касаются экономики, многие такие работы похожи и на профессиональную публицистику.

В какой-то момент стало понятно, что для эффективной коллективной работы нужен своего рода полноценный конвейер обработки статистики. Эта статья родилась как вводное руководство для коллег и шпаргалка для самого себя, чтобы запустить этот конвейер. Думается, что этот материал может быть полезен и более широкой аудитории.

Хороший инструмент + наличие навыков работы с ним, что достигается путем практики, позволяет легко и элегантно решать множество различных «как бы» нетипичных задач. Ниже пара подобных примеров. Уверен, что многие могут этот список расширить.

Является продолжением предыдущих публикаций.

В общем случае с помощью shell команды можно получить любую метрику, без написания кода и интеграций. А значит в консоли должен быть простой и удобный инструмент для визуализации.

Наблюдение за изменением состояния в базе данных, мониторинг размера очередей, телеметрия с удаленных серверов, запуск деплой скриптов и получение нотификации по завершению — конфигурируется за минуту простым YAML файлом.

Код доступен на гитхабе. Инструкции по установке — для Linux, macOS и (экспериментально) Windows.

Как эффективно работать с json в R?

Является продолжением предыдущих публикаций.