Вкус Таиланда в Origin Thai Spa: чай и массаж | 2026-01-08T23:48:03

Купили в нашем тайском массажном салоне Origin Thai Spa сегодня вот это все за $20. ломтиками — чай матум, Bael Fruit Tea. Левее него — пандановый чай. Там же перед покупкой попробовали с hand-made тортиками (вкуснотища!).

В салоне работают тайки, все в возрасте, многие плохо говорят по-английски, но все очень хорошо знают своё массажное дело. Мы там постоянные клиенты с мембершипом, местным очень рекомендую салон. Тайский массаж на любителя, впрочем, потому что когда его делают правильно, он довольно больный в процессе (но полезный и ощущение, что заряжает все внутренние батарейки).

Порочные стимулы: Как KPI могут разрушать системы | 2026-01-04T13:30:19

Про KPI. В английском есть такое понятие perverse incentive, «порочный стимул». Это когда пытаешься придушить зло, но методы превращаются для него в идеальное удобрение. На это есть «Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой» (Мэрилин Стратерн на основе Закона Гудхарта).

Классика жанра — «Эффект кобры». В колониальной Индии англичане решили сократить популяцию змей и назначили награду за каждую голову. План казался надёжным, как швейцарские часы, пока индийцы не начали разводить кобр на домашних фермах ради «урожая». Когда власти поняли, что их водят за нос, и отменили выплаты, фермеры просто выпустили бесполезных теперь змей на волю. В итоге кобр стало в разы больше, чем до начала программы 🙂

Похожим образом французы в Ханое боролись с крысами, выплачивая деньги за отрезанные хвосты. По городу стали бегать толпы бодрых, но бесхвостых крыс: вьетнамцы отрезали «валюту» и отпускали зверьков плодиться дальше, чтобы не лишиться стабильного дохода.

В 19 веке археологи, искавшие кости динозавров и древние окаменелости, платили местным жителям за каждую найденную деталь. В итоге находчивые копатели специально разбивали целые, бесценные скелеты на мелкие кусочки, чтобы сдать их по отдельности и заработать побольше. Наука рыдала, зато KPI по «количеству находок» зашкаливал. Аналогичная трагедия произошла со Свитками Мертвого моря: бедуины разрезали найденные свитки на мелкие части, чтобы продать каждый фрагмент отдельно.

В США эта болезнь ударила по инфраструктуре. Когда строили Трансконтинентальную железную дорогу, правительство платило компании Union Pacific субсидии за каждую проложенную милю. В Небраске вместо прямого маршрута инженеры в едином коррупционном порыве вычертили огромную петлю — Oxbow Route. Лишние 9 миль крюка не имели никакого смысла для логистики, но принесли строителям сотни тысяч долларов «из воздуха».

Но если «петля» в Небраске — это просто воровство, то ошибки министра обороны США Роберта Макнамары — это уже трагедия. Будучи фанатом цифр и математических моделей, он пытался управлять войной во Вьетнаме как конвейером Ford.

Когда генерал Эдвард Лэндсдейл робко заметил, что в формулах Макнамары нет переменной «чувства и воля вьетнамского народа», министр записал это карандашом в блокнот. А потом стёр. Он сказал, что если что-то нельзя измерить, значит, оно неважно. Главной метрикой стал body count (подсчёт убитых). Офицеры на местах, желая выслужиться, начали записывать в «враги» всех подряд, рисуя в Вашингтоне иллюзию скорой победы, пока реальная ситуация катилась в бездну.

В науке есть радикальный принцип, похожий на бритву Оккама — «Пылающий лазерный меч Ньютона» (также известный как «Бритва Алдера»). Его суть: если что-то нельзя проверить экспериментом (или измерением), оно вообще не достойно обсуждения.

Звучит здраво для физики, но в жизни это прямой путь к тому, что социолог Даниэль Янкелович назвал деградацией восприятия. Он описал это как спуск по четырём ступеням:

1. Сначала мы измеряем только то, что легко измерить.

2. Затем игнорируем то, что измерить трудно или что требует качественной оценки.

3. Третий шаг — мы решаем, что то, что нельзя измерить, не так уж и важно.

4. И финальный шаг — мы объявляем, что того, что нельзя измерить, на самом деле не существует.

И в этот момент мы становимся слепыми. Мы смотрим на мир через замочную скважину метрик, пока в комнате за дверью разводят кобр, ломают кости динозавров и проигрывают войны.

GPU против CPU: Революция в обработке данных | 2025-12-13T01:16:30

Мучаю свой суперкомпьютер. Иллюстрация того, что GPU — не только для машинного обучения и какой-то сложной математики.

Мой скрипт берет толстый словарь английского языка (Webster) и множит его 30 раз, получается список из 12 млн слов. Далее алгоритм просматривает все 12 млн слов и заменяет все гласные буквы на звездочки через regex. Далее чтобы добавить нагрузки, добавляется колонка «длина слова», и затем берем слова длиннее 10 букв и ищем самые частые (top5).

То есть, на питоне это

df[‘masked’] = df[‘text’].str.replace(r'[aeiou]’, ‘*’, regex=True)

df[‘len’] = df[‘masked’].str.len()

res = df[df[‘len’] > 10][‘masked’].value_counts().head(5)

и вот этот код выполняется сначала через основной процессор, а затем через GPU.

Основной процессор (у меня это топовый Intel i9 285k) выполняет эту задачу за 24 секунды, а Nvidia RTX 5090 — за 0.51 секунд. То есть, разница в 46 раз!

[Pandas CPU] Top Patterns:

masked

s*r w. sc*tt. 23280

s*r t. br*wn*. 23220

j*r. t*yl*r. 16140

bl*ckst*n*. 10860

b***. & fl. 10830

Name: count, dtype: int64

[Pandas CPU] Computation Time: 23.5596 sec.

Transferring data to GPU…

Transfer complete in 1.16s

— Running Benchmark: cuDF GPU —

[cuDF GPU] Top Patterns:

masked

s*r w. sc*tt. 23280

s*r t. br*wn*. 23220

j*r. t*yl*r. 16140

bl*ckst*n*. 10860

b***. & fl. 10830

Name: count, dtype: int64

[cuDF GPU] Computation Time: 0.5108 sec.

TOTAL SPEEDUP: 46.12x

Переход с Mac на Arch Linux: Моя история адаптации | 2025-12-12T16:24:51

Две недели на Linux, дико доволен. После мака. У меня конкретно сетап ArchLinux+KDE/Plasma 6.5. Здесь кастомизируется вообще все. Например, я за полчаса (не вру, получаса) сделал с нуля с помощью Gemini программку, которая при нажатии ScrollLock переводит выделенный текст на английский или корректирует ошибки, если выделенный текст и так английский. Приложения есть на все случаи жизни, кажется, ну как минимум в моей области. Все летает (хотя это Intel i9 285K/64Gb). Я просто захожу в папку, в которой 470 тысяч файлов, и она просто мгновенно открывается. Я такого еще нигде не видел. Я запускаю IntelliJ Idea, и задежки после нажатия на иконку и готового редактора с загруженным проектом практически нет. Все устройства прекрасно подключились, в отличие от мака, для которого на мой принтер HP LaserJet 1018 просто нет драйверов и нужно шаманить.

Теперь изредка перехожу на маки, и меня дико бесит то, что там другие hotkeys. Конечно их можно перенастроить под мак, и наверное я так и сделаю. Мышечная память нарабатывается, и переключаться быстро не получается. Немного не хватает iMessage — я привык писать сообщения и отвечать на них с компа. Apple iMusic работает, через браузер.

В общем, пока впечатление очень хорошее.

Сравнение учебных нагрузок: США vs СССР/Россия | 2025-12-10T17:35:36

К вопросу про образование в США и в СССР/России. Мой диплом в США эвалюирован как Master of Science degree in Computer Science. Мои коллеги помоложе говорят, что диплом российского вуза редко сейчас признается как Master, и часто даже на Bachelor тянет с трудом. Я решил посмотреть на цифры и очень удивился.

Для того, чтобы получить бакалавра в США, нужно потратить примерно 2000 часов в аудитории/лабораториях. Это в пересчете на кредиты дает 120 кредитов (credit hours). Один кредит — это обычно 1 час (50 минут) лекций в неделю в течение семестра (15 недель). Лабораторные работы имеют другой коэффициент (часто 2–3 часа в лаборатории считаются за 1 кредит), поэтому реальное количество часов в аудитории будет немного выше (ближе к 2000+).

Так вот, у меня в дипломе написано, что я потратил только на парах 7908 часов за пять лет. То есть, это в 4 раза больше, чем типичный студент в США. По цифрам выходит, что у меня только математика, физика, и английский подбираются к 2000 за пять лет, а всего предметов там 42 штуки.

Товарищ поделился, что в его дипломе бакалавра из России уже 3140 академчасов, что в два раза меньше. А поделитесь, сколько у вас в дипломе часов?

Год выпуска, универ, специальность и число часов? Интересно, насколько сильный разброс.

Профессиональные тайны юристов: от «бара» до «Esq.» | 2025-10-14T01:20:33

Оказалось, что фраза «barristers must gain admission to the bar» вообще не про бар и баристов, как я бы подумал, не прочитав, что это, оказывается, про юристов США. “Admission to the bar” — официальное допущение к адвокатской практике (для barristers). А “Barrister” — это адвокат, представляющий клиентов в суде. Есть еще “Solicitor” — юрист, работающий с клиентами и документами.

Исторически “bar” — это буквально перегородка (барьер) в суде, отделяющая место, где сидят судьи и адвокаты, от остальной части зала. “Being called to the bar” — “быть вызванным к барьеру”, то есть быть допущенным к представлению дел в суде. Сегодня “the bar” означает юридическую профессию в целом или адвокатское сообщество.

Собственно, все началось с того, что я увидел титл (professional designation) у чувака «Esq.» и понял, что я ни фига не разбираюсь в этих буковках, которые часто указываются после имени. Их огромное множество, и вы наверняка не раз видели PhD, M.D., или CPA.

Руководство по алгоритмам рекомендаций 2026 | 2025-09-26T21:17:55

Я тут какое-то время назад решил книжку написать по алгоритмам рекомендаций. С математикой, примерами кода, репозиторием и т.д. English, of course.

Соответственно, ищу волонтеров-рецензентов, разбирающихся в теме. Также тех, кто имеет опыт с print-on-demand на Амазоне.

Контента уже страниц на 200. Работы еще месяца на три. Рабочее название Recommender Algorithms in 2026: A Practitioner’s Guide. Где-то половина еще сырая, первые страниц 80 уже в 80% готовности.

Сделал себе механизм публикации в HTML и в PDF одним махом. HTML-версия полнофункциональна, с навигацией. Блок навигации отражает текущий раздел, при скролле он сдвигается на тот, что перед читателем. Клик по разделу конечно телепортирует на что кликнули. Все полностью автоматическое.

Как одно слово на трех языках открыло мир бутылей | 2025-08-20T04:02:39

Перечитываю автобиографию Феймана, в этом раз на английском, и упёрся глазами в слово carboy. Оказалось, это тоже самое, что lady jeanne, и тоже самое, что demijohn — это по сути lady jeanne на французском (dame joanne). Короче, это просто бутыль.

Борьба с искусственным интеллектом в изучении языков | 2025-08-19T23:43:35

Мне сегодня грок взорвал мозг. Говорю поучи меня французскому. Он: ок, как будет «книга»? Я говорю «лё ливр». Он говорит «неправильно! ля ливра». 😳Машина все равно сама едет, решил записать диалог. Не убеждается. Никак, стоит на своём. Ля ливра и всё. Боюсь, Грок так плохому научит в своём Language Tutor mode.

Вспомнилась история из «Воспоминание о Пушкине” М. Е. Юзефовича, относящееся к 1829 году:

«<Во время похода на Эрзерум> с ним было несколько книг, в том числе и Шекспир. Однажды он в нашей палатке переводил брату и мне некоторые из его сцен. Я когда-то учился английскому языку, но, недоучившись как следует, забыл его впоследствии. Однакож все-таки мне остались знакомы его звуки. В чтении же Пушкина английское произношение было до того уродливо, что я заподозрил его знание и решил подвергнуть его экспертизе. Для этого на другой день я зазвал к себе его родственника, Захара Чернышева, знавшего английский язык, как свой родной, и, предупредив его в чем было дело, позвал к себе и Пушкина с Шекспиром. Он охотно принялся переводить его нам. Чернышев при первых же словах, прочитанных Пушкиным, расхохотался: “Ты скажи прежде, на каком языке читаешь?” Расхохотался в свою очередь и Пушкин, объяснив, что он выучился по-английски самоучкой, а потому читает английскую грамоту, как латинскую. Но дело в том, что Чернышев нашел перевод совершенно правильным и понимание языка безукоризненным».

Anna Derevenitskaya

Осторожно, не перепутайте: словесные ловушки в английском | 2025-08-13T00:46:26

Есть большая разница между «honoree is coming» и «gonorrhea is coming»

Главное не спутать