Как выглядит машина времени фото: Эти 20 фото убедят вас в том, что машина времени существует! (20 фото)

Эти 20 фото убедят вас в том, что машина времени существует! (20 фото)

Поделиться на Facebook ВКонтакте Twitter Одноклассники

Всем известно, что знаменитости могут путешествовать во времени. Как? Вы не верите? Тогда просто посмотрите на эти фотодоказательства!

1. Свадьба моих родителей в феврале 1961 года. По-моему, отец похож на Мэтта Деймона.

2. Мой прадедушка — вылитый Джонни Депп.

3. Как выглядели бы Энди Сэмберг и Дэниэл Рэдклифф в 1970-х.

4. А как вам этот элегантный мужчина и Эдди Мёрфи?

5. Прапрабабушка парня моей подруги выглядит в точности как Стив Мартин, если бы он был актёром-трансвеститом викторианской эпохи.

6. Мой отец выглядит как старинная версия Декстера (Майкл Карлайл Холл), не так ли?

7. Моя подруга в 13 лет была точной копией Натали Портман!

8. Оказывается, моя двоюродная бабушка была Гарри Поттером.

9. Как вам сходство этого мужчины на фотографии 1939 года и рэпера Jay Z?

10. Египетская актриса Зубайда Тервот (1940-2016) и Дженнифер Лоуренс.

11. Марксист-ленинист Махир Чаян (1946-1972) и американский актёр Джимми Фэллон.

12. Египетский бюст и Майкл Джексон.

13. Шахтёр из Ливерпуля Чарльз Бёрнс и Джастин Тимберлейк.

14. В 1936 году моя бабушка выглядела как Арья Старк из «Игры престолов».

15. Папа римский Григорий IX и Сильвестр Сталлоне.

16. Как вам сходство между моим прапрадедушкой и Мэттью МакКонахи?

17. Этот мужчина из Теннесси на фото 1870 года и Николас Кейдж.

18. Римский император Калигула и Джек Глисон.

19. Прабабушка моей девушки выглядит почти как миссис Даутфайр.

20. То чувство, когда твоя бабушка похожа на Тейлор Свифт, а твой дедушка — на брата Хью Хефнера.

Источник
По материалам

Жми «Нравится» и получай лучшие посты в Фейсбуке!

Поделиться на Facebook ВКонтакте Twitter Одноклассники

Машина времени существует! — Портал в неведомое

Реальны ли путешествия во времени? Этот вопрос до сих пор не потерял актуальности, по-прежнему занимает умы не только любителей фантастики и всего необычного, но и маститых ученых с мировыми именами. Споры не смолкают, но информация, которой обычно располагают пишущие на эти темы журналисты, оказывается крайне скудной и больше похожа на домыслы. Попытаемся восполнить некоторые пробелы и всецело поддержать утверждение, что путешествия во времени не только возможны, но реально осуществлялись и, вероятно, осуществляются постоянно! Дабы не оказаться голословным, обратимся к неопровержимым фактам, которые, как известно, весьма упрямая вещь.

В 1842 году некая экспедиция при осмотре древнеегипетского храма Сети в Абидосе обнаружила над входом в гробницу на высоте почти 10 метров необычные иероглифы, похожие на невиданные машины и аппараты. Тогда никто не мог предугадать, что это изображение… боевых вертолетов и субмарин! Но вдруг такое лишь почудилось обладавшим богатым воображением современным ученым, изучавшим загадочные иероглифы уже в конце XX века? Версия, что древние египтяне являются потомками марсиан, также имеет полное право на существование, но не разумнее ли предположить, что они просто видели технику будущего, совершив удивительное путешествие во времени? Скорее всего, пришельцы из будущего брали с собой в машину, легко скользящую по бесконечной ленте времени, кого-то из египтян. Возможно, даже не одного, и переносили их на тысячелетия вперед. Фантастика? Но не стоит делать скоропалительные выводы!

Британия раннего средневековья, середина XII века. Однажды ранней осенью, когда в деревне Вулпит графства Суффолк крестьяне собирали урожай, они увидели бредущих по полю детей — мальчика и девочку. В принципе, ничего необычного, если не считать, что дети оказались… зелеными! Их волосы, кожа, одежда — все отливало зеленью. К чести крестьян, они не испугались и не забили насмерть камнями неожиданно возникших под палящим солнцем зеленых пришельцев, а бросили работу и повели ребятишек в деревню, к своему хозяину сэру Ричарду Кейну. Тот тоже был добр и ласков к зеленым детям и предложил им еду и питье, но они от всего отказывались. Древние британские хронисты Уильям Ньюбургский и аббат Когсхолла Ральф (оба они писали на латыни, и их рукописи ныне хранятся в Британском музее) отмечали: когда детям дали горох в стручках, они не сумели раскрыть стручки, зато явно были знакомы с зернами и ели их с удовольствием. Откуда же взялись зеленые дети явно земного происхождения? Девочка рассказывала аббату Ральфу, что они с братом с земли Святого Мартина. Увидев необычный светящийся аппарат, ребятишки подошли ближе и услышали странный звук, а потом вдруг очутились на залитом ярким солнечным светом поле. Видимо, машина времени сработала при приближении детей в автоматическом режиме, по заранее заложенной исследователями программе, совершенно не рассчитанной на необычных путешественников.

Тремя веками ранее, на другом берегу Ла-Манша, в средневековой Франции, а точнее, в 840 году в городе Лионе, обезумевшая от страха, наэлектризованная мистическим ужасом толпа растерзала трех незнакомцев, сошедших с «дьявольского круга». Записи об этом сохранились в церковных архивах. К глубокому сожалению, в них нет никаких описаний аппарата, наверняка являвшегося машиной времени, а «дьявольский круг» — обычное метафорическое выражение той эпохи. По свидетельствам монахов, достаточно подробно описавших событие, «появившиеся ниоткуда» незнакомцы уверяли, что они жители Лиона и лишь ненадолго отлучились, чтобы посмотреть на удивительные чудеса. Однако, как ни призывали власти и церковники, в городе не нашлось ни одного человека, который мог бы их опознать. А тогда Лион был во много раз меньше современного, и в нем насчитывалось тысяча с лишним жителей.

Одна из самых таинственных и загадочных исторических фигур — великий итальянский живописец, скульптор, архитектор, ученый, инженер эпохи Возрождения Леонардо да Винчи. С одной стороны, это примерный христианин, писавший картины на библейские сюжеты, но с другой — убежденный атеист, ученый естествоиспытатель, автор ряда критических трудов о религии и суевериях. Кстати, все работы Леонардо написаны сложным шифром в зеркальном отображении! Кто он? Известно, что великий итальянец никогда не болел, В эпоху ужасающих повальных моров и эпидемий, отсутствия антибиотиков, элементарной санитарии и средней продолжительности жизни около 40 лет, не говоря уже о войнах, Леонардо прожил до глубокой старости. О его родителях и месте рождения известно весьма приблизительно и крайне недостоверно: с чьих-то слов или по скупым рассказам самого ученого. Перед всеми предстает вдруг 17-летний юноша, для того времени необычайно развитый во всех отношениях, в том числе и физически: он свободно ломал подковы, сжимая их в ладони левой руки! Прекрасно владея оружием и применяя в фехтовании не известные современникам приемы, Леонардо никогда не воевал, не дрался на поединках и не женился, хотя нет сведений о его нетрадиционной сексуальной ориентации. Уж не опасался ли он своими действиями изменить ход истории человечества так, что в отдаленном будущем ему самому не найдется в ней места? И сколько же ему на самом деле было лет? По впечатлениям рано старевших современников, он выглядел на 17. а в действительности?

Согласно хорошо аргументированной теории ряда западных исследователей, Да Винчи — человек из далекого будущего, попавший в прошлое на машине времени и потерпевший аварию, в результате которой не смог вернуться. Или не захотел? Но тогда он даже не итальянец, а просто решил стать им? Обратим внимание: в своих работах Леонардо неоднократно обращался к попыткам создать вертолет и подводную лодку. Случайно ли совпадение его устремлений с иероглифами в древнеегипетском храме Сети? Но технологии эпохи Возрождения еще очень несовершенны и слишком многого не хватает, поэтому любые попытки неизбежно обречены на неудачу. Однако пытливый ум ученого настойчиво и старательно ищет возможности создать универсальный ткацкий станок, заряжающуюся с казенной части пушку, аппарат для свободного плавания под водой человека-лягушки — аналог нашего акваланга. Он мечтает сделать танк, планер, строит неприступные крепости и рисует зашифрованные картины. Некоторые исследователи полагают: Леонардо немало поскитался по ленте времени, прежде чем оказался в эпохе Возрождения. Возможно, он даже побывал на проповедях Христа?! Недаром многие его картины на религиозные сюжеты поражают силой небывалой достоверности и таят массу загадок, на которые только теперь стали обращать внимание исследователи его творчества.

Да Винчи вел необычный образ жизни: спал по 15 минут каждые четыре часа. Прекрасный анатом и лекарь, он никого не лечил, кроме себя, и не оставил потомства, хотя был здоров. О великом Леонардо написано и сказано немало, но до сих пор никто не разгадал его тайну!

Свидетельства возможности путешествий во времени относятся не только к давно минувшим дням. В сравнительно недавнем прошлом зафиксированы различные пространственно-временные аномалии, долго считавшиеся просто необъяснимыми случаями. Так, в январе 1899 года в штате Коннектикут (США) и в январе 1905 года в различных районах Англии отмечено появление «дикарей» с непонятной речью. В середине XX века, в 1950 году, на Таймс-сквер, в Нью-Йорке, в потоке быстро двигавшегося по проезжей части автотранспорта внезапно возник странно одетый человек. Водитель не успел затормозить и сбил его, отчего неизвестный скончался на месте. Полиция провела самое тщательное расследование и пришла к умопомрачительному, но несомненному и бесспорному выводу — погибший необъяснимым образом прибыл из… XIX века! Были точно установлены его данные и неопровержимо доказано: в 1879 году этот человек вышел из дома на прогулку и не вернулся! Долгие годы он числился пропавшим без вести, о чем свидетельствовали архивные документы.

Подобные явления происходили и в нашей стране: 27 сентября 1989 года на окраине Воронежа во время прогулки в парке на глазах изумленной толпы исчез 16-летний подросток. Он вернулся примерно через сорок минут, но выглядел уже значительно старше. По заключению врачей, его возраст равнялся примерно 25 годам! Парень ничего не мог объяснить. Или не хотел? Уж не произошла ли таким образом своего рода «подмена» человеком из будущего, изучающим наше время?

А вот еще один известный путешественник во времени — сэр Герберт Джордж Уэллс. После смерти писателя, разбирая его бумаги, друг и душеприказчик Уэллса мистер Чарльз Пинк наткнулся на неизвестные ранее автобиографические записки фантаста и, ознакомившись с ними, упорно утверждал, что сэр Герберт в детстве оказался в машине времени и увидел будущее собственными глазами! Спустя годы Уэллс написал свой первый роман «Аргонавты хроноса»! В первоначальном варианте он изобиловал множеством технических подробностей, показавшихся редакторам ненужными и надуманными. Скрепя сердце сэр Герберт переделал книгу и назвал ее «Машина времени». Можно не верить Уэллсу и его другу Пинку, но в 76 книгах писателя содержится множество крайне любопытной информации. И довольно быстро сбылось почти 80% из его предсказаний — появились боевой и медицинский лазеры, ядерное оружие, магнитофоны и так далее.

Физический гений Альберт Эйнштейн столкнулся с неоднородностью времени в период второй мировой войны при проведении знаменитого «Филадельфийского эксперимента». Эксперимент окончился трагично. Эйнштейн немедленно уничтожил все записи и заявил, что эксперименты со временем чрезвычайно опасны! Это не помешало российским ученым из Московского авиационного института, Завода им. Хруничева, НПО «Энергия» и «Салют» в начале 90-х годов XX века создать первую действующую модель машины времени! Испытания прошли успешно, и аппарат модифицировали и усовершенствовали. При опытах с новой моделью помещенные внутрь аппарата часы отстали ровно на четыре часа, а приборы зафиксировали магнитные колебания за четыре часа до начала эксперимента! Это говорит о многом, но сведения об опытах до сих пор не разглашаются. Американцы тоже активно ведут аналогичные исследования и, как наши ученые, предпочитают помалкивать о результатах. Но в печать все же просочились кое-какие сведения: в машину времени запускали кроликов, и в ходе эксперимента один из них погиб. При вскрытии его желудок оказался абсолютно пуст, хотя зверька как следует покормили, перед тем как отправить в неизведанное. Значит, он умер до того, как поел?

Таким образом, движение живых существ по бесконечной ленте времени все же возможно в обе ее стороны? И оно может быть подвластным человеку? Тогда откроются новые горизонты, за которыми возникнут невиданные тайны и загадки!

Эти 20 фото убедят вас в том, что машина времени существует! • InVePo.Ru

Всем известно, что знаменитости могут путешествовать во времени. Как? Вы не верите? Тогда просто посмотрите на эти фотодоказательства!

1. Свадьба моих родителей в феврале 1961 года. По-моему, отец похож на Мэтта Деймона.

2. Мой прадедушка — вылитый Джонни Депп.

3. Как выглядели бы Энди Сэмберг и Дэниэл Рэдклифф в 1970-х.

4. А как вам этот элегантный мужчина и Эдди Мёрфи?

5. Прапрабабушка парня моей подруги выглядит в точности как Стив Мартин, если бы он был актёром-трансвеститом викторианской эпохи.

6. Мой отец выглядит как старинная версия Декстера (Майкл Карлайл Холл), не так ли?

7. Моя подруга в 13 лет была точной копией Натали Портман!

8. Оказывается, моя двоюродная бабушка была Гарри Поттером.

9. Как вам сходство этого мужчины на фотографии 1939 года и рэпера Jay Z?

10. Египетская актриса Зубайда Тервот (1940-2016) и Дженнифер Лоуренс.

11. Марксист-ленинист Махир Чаян (1946-1972) и американский актёр Джимми Фэллон.

12. Египетский бюст и Майкл Джексон.

13. Шахтёр из Ливерпуля Чарльз Бёрнс и Джастин Тимберлейк.

14. В 1936 году моя бабушка выглядела как Арья Старк из «Игры престолов».

15. Папа римский Григорий IX и Сильвестр Сталлоне.

16. Как вам сходство между моим прапрадедушкой и Мэттью МакКонахи?

17. Этот мужчина из Теннесси на фото 1870 года и Николас Кейдж.

18. Римский император Калигула и Джек Глисон.

19. Прабабушка моей девушки выглядит почти как миссис Даутфайр.

20. То чувство, когда твоя бабушка похожа на Тейлор Свифт, а твой дедушка — на брата Хью Хефнера.

Понравился пост? Поддержи «Инвепо», нажми:

— Машина времени в разных фильмах. Как это выглядит?

Путешествие во времени — популярный сюжет многих научно-фантастических и даже комедийных произведений. Со времени появления идеи путешествий во времени, появилось большое количество рассказов, романов, фильмов, герои которых храбро путешествуют по темпоральному потоку.

В фильмах машины времени показываются не очень часто — ведь нужно еще создать систему, которая зрелищно выглядит, притом не выглядит глупо. Фильмы, где такое устройство демонстрируется, можно пересчитать по пальцам. Сейчас мы их и посчитаем.

Иван Васильевич меняет профессию

Вероятно, это первая машина времени, которую видели советские школьники. В смысле, первый кинематографический проект машины времени, показанный наглядно и интересно.

Эта машина времени была очень ненадежной, тем не менее, свою функцию она выполняла без особых проблем. Иногда машина ломалась, но Шурик ее чинил, и очень быстро.

Назад в будущее

Еще одна знаменитая машина времени, на которой перемещался Док и его помощник. При этом работала машина на чистой энергии, производимой потоковым накопителем. Мощность накопителя составляла 1,21 ГВт. Это — гигантская величина, очень малое количество современных электростанций вырабатывает столько энергии.

При этом в первой части машине требовался плутоний. Во второй и третьей части уже никакой плутоний не требовался — Док установил довольно практичный расщепитель материи.

Гостья из будущего

В этом мини-сериале, который полюбился миллионам школьников СССР и затем уже независимых государств, тоже показано большое количество технологических новшеств. И одно из них — это машина времени, установленная в подвале заброшенного дома.

Эта машина времени была очень простой в управлении, так что с ней справился даже обычный школьник.

Патруль времени

Очень необычный аппарат, который переносил людей по времени, разгоняясь на специальной трассе. При этом, к сожалению, принцип действия этой системы ни разу никто так и не объяснил. Фантастический боевик — больше боевик, чем фантастический.

Тем не менее, фильм интересный, для своего времени даже захватывающий.

Машина времени

Этот аппарат — самый красивый из всех, которые когда-либо были показаны в кино. При этом, наверное, эта машина времени еще и самый сложный аппарат из всех показанных. Управлять им мог только создатель, другой человек или нечеловек вряд ли разобрались бы с конструкцией.

Доктор Кто

Здесь машина времени — не только система, которая перемещает человека, отправляя его в любое, сколь отдаленное будущее. Это и трансформатор пространства. Ведь внутри, в обычной полицейской будке, умещается огромное количество вещей, включая самого путешественника, доктора, и его спутников.

Терминатор

В этом фильме машина времени и принцип ее действия показаны лишь частично. Тем не менее, временные парадоксы и здесь имеют место. Путешествовать во времени могут не только люди, но и роботы, что все участники действа с успехом и выполняют.

Ждем очередную часть фильма, причем с нетерпением. Там обещают огромное количество эффектов перемещения по временному потоку.

Блогер построил машину времени в виртуальной реальности. Она показывает все, что происходило с ним за последний год

Блогер Лукас Риззотто построил оригинальную машину времени в виртуальной реальности — это визуальный интерфейс, воспроизводящий ролики, которые он целый год беспрерывно записывал на камеру. О своем опыте блогер рассказал на ютубе.

Весь проект блогер разделил на несколько частей. Самая приятная из них — первая, когда Риззотто просто записывал все происходящее с ним на камеру, встроенную в очки. Правда, со временем парню пришлось купить кучу жестких дисков, чтобы хранить отснятый материал, а еще отправиться в путешествие, чтобы за прошлым было действительно интересно наблюдать.

Отсняв целый год своей жизни, Риззотто принялся за разработку 3D-модели машины времени — вдохновением стала, конечно, приборная панель из фильма «Назад в будущее». Блогер спроектировал ее так: вводишь желаемую дату, дергаешь рычаг — и перед тобой, словно из портала, появляется видео из прошлого.

Несмотря на ряд проблем, возникших во время разработки, задуманное все же удалось воплотить: Риззотто смог наблюдать за тем, что делал ровно год назад. Говорит, получилось просто волшебно: оказалось, он забыл большую часть происходившего с ним за год, что натолкнуло его на мысль: «Много ли воспоминаний о своей жизни сохраняется в памяти у человека?»

Риззотто добавил, что виртуальное путешествие в прошлое заставило его полюбить себя: долгое время ему не нравилось ни как он говорит, ни как двигается и т. д. Но, посмотрев на себя со стороны, он понял, что человек по ту сторону экрана не так уж и плох — не идеальный, но довольно приятный и умный. Все отснятые видео он назвал даже не воспоминаниями, а подарками, которые вдохновили его на новые достижения.

Вселенская загогулина. Ученые показали возможности машины времени

https://ria.ru/20191011/1559644311.html

Вселенская загогулина. Ученые показали возможности машины времени

В 1949 году немецкий математик Курт Гедель, решив полученные Эйнштейном уравнения гравитационного поля, теоретически доказал возможность путешествий во времени. РИА Новости, 11.10.2019

2019-10-11T08:00

2019-10-11T08:00

2019-10-16T12:00

черная дыра

стивен хокинг

космос — риа наука

риа наука

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn25.img.ria.ru/images/152990/76/1529907682_0:5:1036:588_1400x0_80_0_0_ad09f588263f25298c395d64a455e620.jpg

<strong>МОСКВА, 11 окт — РИА Новости, Альфия Еникеева.</strong> В 1949 году немецкий математик Курт Гедель, решив полученные Эйнштейном уравнения гравитационного поля, теоретически доказал возможность путешествий во времени. Спустя почти семьдесят лет американские и канадские ученые построили для этого математическую модель. А минувшей весной квантовый компьютер вернулся на долю секунды назад.Новое измерение — новые возможностиВ начале ХХ века физики стали рассматривать время как равноправное измерение наряду с тремя уже известными: вверх-вниз, направо-налево и вперед-назад. В результате в науке появилось представление о пространственно-временном континууме и сформировался другой взгляд на законы природы — специальная и общая теории относительности (СТО и ОТО). СТО рассматривала только прямолинейно и равномерно движущиеся объекты, ОТО — ситуации, когда тела ускорялись или сворачивали в сторону. Именно для ОТО в 1915 году Эйнштейн и математик Гильберт вывели систему уравнений гравитационного поля, связывающую пространство-время со свойствами заполняющей его материи. Тридцать лет спустя Гедель решил эти уравнения, представив материю в виде однородно распределенных вращающихся частиц пыли. Когда же в качестве этих частиц он предложил рассматривать галактики, получилась модель вращающейся Вселенной. В ней свет вовлечен во вращательное движение, а значит, объекты способны двигаться по траекториям, замкнутым не только в пространстве, но и во времени. Иными словами, путешествуя по Вселенной, можно вернуться в прошлое. Вероятность существования таких траекторий (их называют замкнутыми времениподобными кривыми) определяется другими вариантами решений уравнений гравитационного поля — «цилиндром Типлера», полученным в 1974 году, и «проходимыми кротовыми норами». Сквозь пространство и времяБританский физик Роджер Пенроуз <a href=»https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10701-008-9254-9″ target=»_blank»>предполагал</a>, что замкнутые времениподобные кривые должны пересекать горизонт событий — воображаемую границу в пространстве-времени. С одной стороны границы остаются точки пространства-времени, про которые что-то можно узнать, с другой — ничего неизвестно. Человек находится вне этого горизонта событий. Потому он не в состоянии заметить нарушение принципа причинности в замкнутых времениподобных кривых. По мнению Стивена Хокинга, попытка создания таких кривых должна обязательно заканчиваться возникновением черной дыры. В итоге для наблюдателя голая сингулярность — точка, в которой видно бесконечно удаленное будущее или прошлое, оказывается закрыта горизонтом событий черных дыр. Даже если какой-то человек попадает в эту точку, он не сможет никому об этом рассказать. Для этого надо выбраться из черной дыры, что совершенно исключено. Однако ученые нашли способ, пока теоретический, обойти эти ограничения. Американские и канадские физики <a href=»https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6382/aa6549/meta» target=»_blank»>разработали</a> математическую модель машины времени, позволяющую двигаться вдоль замкнутых времениподобных кривых со сверхсветовой скоростью. Причем в поисках этих кривых необязательно забираться внутрь черных дыр, отмечают авторы работы.Направление времени на поверхности пространства-времени выглядит как искривление, которое усиливается при приближении к черной дыре, — есть данные, что время в непосредственной близости от нее замедляется. Ученые описали возможность искривления в форме круга для пассажиров машины времени за пределами черной дыры. Этот круг и отправляет их в прошлое. Сама машина времени представляет собой пузырь. Люди, оказавшиеся внутри него, перемещаются в прошлое и будущее вдоль полученной замкнутой кривой, а затем возвращаются в исходную точку. При этом внешний наблюдатель будет видеть две версии пассажиров: для одной время течет нормально, а для другой — в обратном направлении. Правда, пока такая машина времени — чисто умозрительный конструкт. Материал, из которого она могла бы быть сделана, еще не изобрели. На долю секунды назадВ марте этого года ученые из России, США и Швейцарии <a href=»https://arxiv.org/pdf/1712.10057.pdf» target=»_blank»>продемонстрировали</a>, что путешествия во времени возможны на практике, но только на квантовом уровне. Они создали такое состояние системы, которое само развивалось в обратную сторону — от хаоса к порядку, то есть нарушало второй закон термодинамики, гласящий, что со временем хаотичность Вселенной (по-научному — энтропия) неуклонно растет, а значит, время движется только в одном направлении: из прошлого в будущее. Сначала физики теоретически показали, что электрон, находящийся в пустом пространстве, способен спонтанно переместиться в прошлое, то есть вернуться в то состояние, в котором находился несколько мгновений назад. Однако такое событие, по расчетам, может произойти лишь раз за все время существования Вселенной. При этом вернуться назад удастся всего на 0,06 наносекунды. Затем попытались провести эту операцию в эксперименте с помощью облачного квантового компьютера. В одном случае объединили два, в другом три кубита — элементарные вычислительные модули и ячейки памяти квантовых машин. Заполнили их некоторым набором чисел и начали манипулировать содержимым так, чтобы уровень хаоса в этой квантовой системе быстро рос. Когда энтропия достигла определенного уровня, управление кубитами взяла на себя другая программа и перевела их в такое состояние, что дальнейшая эволюция пошла в сторону не хаоса, а порядка. В результате кубиты на мгновение оказались в исходном состоянии. Иными словами, вернулись в прошлое.Однако этот фокус удавался не всегда: примерно в 80 процентах случаев с двумя кубитами и только в половине с тремя. По мнению авторов исследования, неудачи связаны с ошибками в работе самого квантового компьютера, а не с какими-то необъяснимыми причинами. Значит, можно создать более эффективные алгоритмы путешествий в прошлое.

https://ria.ru/20180428/1519559203.html

https://ria.ru/20180613/1522605355.html

https://ria.ru/20190313/1551754789.html

РИА Новости

Россия, Москва, Зубовский бульвар, 4

7 495 645-6601


https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2019

РИА Новости

Россия, Москва, Зубовский бульвар, 4

7 495 645-6601


https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

Россия, Москва, Зубовский бульвар, 4

7 495 645-6601


https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn25.img.ria.ru/images/152990/76/1529907682_128:0:912:588_1400x0_80_0_0_5bb1017391f704e4c0b7c223d99ff10b.jpg

РИА Новости

Россия, Москва, Зубовский бульвар, 4

7 495 645-6601


https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

Россия, Москва, Зубовский бульвар, 4

7 495 645-6601


https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

черная дыра, стивен хокинг, космос — риа наука

МОСКВА, 11 окт — РИА Новости, Альфия Еникеева. В 1949 году немецкий математик Курт Гедель, решив полученные Эйнштейном уравнения гравитационного поля, теоретически доказал возможность путешествий во времени. Спустя почти семьдесят лет американские и канадские ученые построили для этого математическую модель. А минувшей весной квантовый компьютер вернулся на долю секунды назад.

Новое измерение — новые возможности

В начале ХХ века физики стали рассматривать время как равноправное измерение наряду с тремя уже известными: вверх-вниз, направо-налево и вперед-назад. В результате в науке появилось представление о пространственно-временном континууме и сформировался другой взгляд на законы природы — специальная и общая теории относительности (СТО и ОТО). СТО рассматривала только прямолинейно и равномерно движущиеся объекты, ОТО — ситуации, когда тела ускорялись или сворачивали в сторону.

Именно для ОТО в 1915 году Эйнштейн и математик Гильберт вывели систему уравнений гравитационного поля, связывающую пространство-время со свойствами заполняющей его материи. Тридцать лет спустя Гедель решил эти уравнения, представив материю в виде однородно распределенных вращающихся частиц пыли. Когда же в качестве этих частиц он предложил рассматривать галактики, получилась модель вращающейся Вселенной.

В ней свет вовлечен во вращательное движение, а значит, объекты способны двигаться по траекториям, замкнутым не только в пространстве, но и во времени. Иными словами, путешествуя по Вселенной, можно вернуться в прошлое. Вероятность существования таких траекторий (их называют замкнутыми времениподобными кривыми) определяется другими вариантами решений уравнений гравитационного поля — «цилиндром Типлера», полученным в 1974 году, и «проходимыми кротовыми норами».

28 апреля 2018, 08:00РИА НаукаГравитация: почему слияния черных дыр не помогут найти новые измерения

Сквозь пространство и время

Британский физик Роджер Пенроуз предполагал, что замкнутые времениподобные кривые должны пересекать горизонт событий — воображаемую границу в пространстве-времени. С одной стороны границы остаются точки пространства-времени, про которые что-то можно узнать, с другой — ничего неизвестно. Человек находится вне этого горизонта событий. Потому он не в состоянии заметить нарушение принципа причинности в замкнутых времениподобных кривых.

По мнению Стивена Хокинга, попытка создания таких кривых должна обязательно заканчиваться возникновением черной дыры. В итоге для наблюдателя голая сингулярность — точка, в которой видно бесконечно удаленное будущее или прошлое, оказывается закрыта горизонтом событий черных дыр. Даже если какой-то человек попадает в эту точку, он не сможет никому об этом рассказать. Для этого надо выбраться из черной дыры, что совершенно исключено.

Однако ученые нашли способ, пока теоретический, обойти эти ограничения. Американские и канадские физики разработали математическую модель машины времени, позволяющую двигаться вдоль замкнутых времениподобных кривых со сверхсветовой скоростью. Причем в поисках этих кривых необязательно забираться внутрь черных дыр, отмечают авторы работы.13 июня 2018, 11:27РИА НаукаОбсерватория LIGO могла найти не черные дыры, а «кротовые норы»

Направление времени на поверхности пространства-времени выглядит как искривление, которое усиливается при приближении к черной дыре, — есть данные, что время в непосредственной близости от нее замедляется. Ученые описали возможность искривления в форме круга для пассажиров машины времени за пределами черной дыры. Этот круг и отправляет их в прошлое.

Сама машина времени представляет собой пузырь. Люди, оказавшиеся внутри него, перемещаются в прошлое и будущее вдоль полученной замкнутой кривой, а затем возвращаются в исходную точку. При этом внешний наблюдатель будет видеть две версии пассажиров: для одной время течет нормально, а для другой — в обратном направлении.

Правда, пока такая машина времени — чисто умозрительный конструкт. Материал, из которого она могла бы быть сделана, еще не изобрели.

На долю секунды назад

В марте этого года ученые из России, США и Швейцарии продемонстрировали, что путешествия во времени возможны на практике, но только на квантовом уровне. Они создали такое состояние системы, которое само развивалось в обратную сторону — от хаоса к порядку, то есть нарушало второй закон термодинамики, гласящий, что со временем хаотичность Вселенной (по-научному — энтропия) неуклонно растет, а значит, время движется только в одном направлении: из прошлого в будущее.

Сначала физики теоретически показали, что электрон, находящийся в пустом пространстве, способен спонтанно переместиться в прошлое, то есть вернуться в то состояние, в котором находился несколько мгновений назад. Однако такое событие, по расчетам, может произойти лишь раз за все время существования Вселенной. При этом вернуться назад удастся всего на 0,06 наносекунды.

13 марта 2019, 13:19РИА НаукаФизики из МФТИ заставили время идти назад внутри квантового компьютера

Затем попытались провести эту операцию в эксперименте с помощью облачного квантового компьютера. В одном случае объединили два, в другом три кубита — элементарные вычислительные модули и ячейки памяти квантовых машин. Заполнили их некоторым набором чисел и начали манипулировать содержимым так, чтобы уровень хаоса в этой квантовой системе быстро рос. Когда энтропия достигла определенного уровня, управление кубитами взяла на себя другая программа и перевела их в такое состояние, что дальнейшая эволюция пошла в сторону не хаоса, а порядка. В результате кубиты на мгновение оказались в исходном состоянии. Иными словами, вернулись в прошлое.

Однако этот фокус удавался не всегда: примерно в 80 процентах случаев с двумя кубитами и только в половине с тремя. По мнению авторов исследования, неудачи связаны с ошибками в работе самого квантового компьютера, а не с какими-то необъяснимыми причинами. Значит, можно создать более эффективные алгоритмы путешествий в прошлое.

Time Machine Stuck On «Looking For Ba …

Привет .. Я читал и перечитывал ваш пост несколько раз … и я немного растерялся.

Позвольте мне прояснить пару вещей.

Я пытался избежать завершения установки обновления MacOS, поэтому я сделал резервную копию своего ноутбука, чтобы я мог откатить его, когда я перезапустил свой MacBook Pro.

Итак Вы запустили обновление и отменили его после начала установки? Это могло серьезно повредить вещи.

Ноутбук и MacBook Pro .. это одно и то же? Предложение выглядит так, будто это две отдельные машины, а не одна.

Я собираюсь прочитать, что это одно и то же .. Ноутбук = MBP уже работает под управлением High Sierra .. но 10.13.3, и вы хотите обновить его до 10.13.4, и обнаружили, что вашей Time Machine не удалось выполнить резервное копирование и пропустил две недели .. так что вы не можете откатиться назад, если захотите.

Откатить кстати из Time Machine крайне сложно.Хотя я немного устарел со снимками APFS и тем, что они собираются делать с вещами.

Всегда выгодно иметь актуальные резервные копии перед серьезным обновлением.

Вы действительно отменили обновление на полпути ?? (повторение вопроса выше). Это вызовет проблемы. Особенно, когда вы удалили все существующие резервные копии, что означает, что теперь вы идете по пропасти с привязанной к спине 50-фунтовой обезьяной, пытающейся убежать … и без рук. (Apple доказывает, что не может держаться за руки).

Я могу (теоретически) сделать резервную копию на внешний жесткий диск, который я купил временно, если он подключен напрямую к моему ноутбуку, но на нем недостаточно места.

Извините, но это кажется даже более странным, чем прекращение обновления … вы временно купили слишком маленький жесткий диск. ЗАЧЕМ?

Можно ли временно (или навсегда) купить достаточно большой внешний жесткий диск?

Внешний жесткий диск ОГРОМНО лучше, надежнее и быстрее, чем попытки делать резервные копии по сети.. плюс вы можете скачать инструмент .. например Carbon Copy Cloner … совершенно бесплатно в течение месяца … и создайте загрузочный клон вашего текущего внутреннего жесткого диска. Это означает, что вы можете в любой момент загрузить этот клон вместо внутреннего диска Mac и вернуться туда, где вы были точно в день создания клона. Разве это невозможно ?? Это, безусловно, лучший, самый простой и превосходный способ решения проблемы.

Time Capsule не отображается в Дисковой утилите.

Однако он ДЕЙСТВИТЕЛЬНО отображается в Finder как общий сетевой диск.Я могу получить доступ к файлам, которые я поместил туда вручную, а также перемещать их с помощью Finder.

Правильно .. Диск Time Capsule является сетевым диском. Дисковая утилита не может ничего делать с сетевыми дисками.

Это общий сетевой диск, поэтому в Finder он работает .. но High Sierra слишком тупой, чтобы использовать его (надежно .. как два дня подряд) для Time Machine. Это стандартный High Sierra.

Проверяла ли Apple у вас, установлено ли у вас какое-либо антивирусное программное обеспечение с дополнительными функциями безопасности.. или любое рекламное ПО .. любое из которых заблокирует доступ к машине времени с сетевого диска? Пожалуйста, полностью удалите любое из этих приложений, если вы их загрузили.

Внутренний диск Time Capsule дважды отображается на экране «Выбрать диск …» в системных настройках.

Это выглядит совершенно правильно .. он выбран и на дисках, которые можно выбрать. Мой идентичен.

Текущий выбранный резервный диск .. отображается также в списке Доступные диски.

Если Time Machine не может запуститься и падает при фактическом резервном копировании на диск, какое сообщение об ошибке вы получаете?

Вы открыли консоль и выполнили поиск резервной копии? Это даст вам дополнительную информацию о том, что Time Machine делает или не делает и почему.

Помимо программного обеспечения AV и т. Д. Мы обнаружили, что Time Machine иногда требует сброса … к сожалению, в Apple не встроен удобный простой переключатель сброса … поэтому вы должны делать это вручную.

Re: Time Capsule выполняет резервное копирование одного компьютера, но не другого.

Если это снова не поможет … я рекомендую использовать Carbon Copy Cloner … или альтернативное программное обеспечение для резервного копирования на постоянной основе .. TM сейчас слишком ненадежна .

Проблемы с High Sierra .. и бэкапом.. использование Time Machine хорошо известно.

https://www.macworld.com/article/3170844/macs/when-backups-go-bad-the-problem-wi th-using-network-drive-with-time-machin…

.

Доказательство путешествия во времени: путешественник во времени из 2020 года раскрывает точные даты будущих событий | Странно | Новости

Предполагаемый путешественник во времени, который называет себя Ной, сказал в 2018 году, что он застрял в нашем времени после того, как был отправлен сюда из будущего. Затем Ной раскрыл список будущих событий и предсказаний, которые, по его мнению, подтвердят его необычные заявления о путешествиях во времени. Выступая на YouTube-канале ApexTV, Ной сказал, что у него есть книжные страницы из будущего.

{% = o.title%}

Эти скомканные страницы, похожие на стандартную бумагу для принтера, якобы содержат «точные даты будущих событий».

Однако некоторые из этих событий уже должны были произойти в 2019 году, но так и не произошли.

Самая ранняя из этих дат указывает на увеличение числа наблюдений НЛО в январе 2019 года.

Предполагаемый путешественник во времени сказал: «Я здесь, чтобы рассказать вам, ребята, о будущем, потому что нас ждет много чего — пришельцев, глобальное потепление и война.

«В будущем инопланетяне прибудут в 2028 году. В 2028 году правительство также откроет публике путешествия во времени.

ПОДРОБНЕЕ: Конец света: когда произойдет Восхищение? Что говорит Библия?

Новости путешествий во времени: Путешественник во времени Ной утверждает, что у него есть список будущих событий (Изображение: APEXTV YOUTUBE)

Новости путешествий во времени: Ной утверждает, что застрял в этом году после путешествия из 2030 года (Изображение: APEXTV)

“ Вы не поверите, но это факты. Я их никак не меняю, так и будет в будущем.

«В будущем также встречаются пришельцы.Они разбиваются по всему миру, мы их обнаруживаем и мирно общаемся с инопланетянами.

«Инопланетяне — это то, что я не могу описать своими словами».

Затем Ной описал ряд прогнозов на будущее, таких как рост мирового правительства с искусственным интеллектом (ИИ), интеллектуальные чипы мозга и глобальный конфликт с Северной Кореей.

Все эти события были записаны на «страницах библиотеки» Ноя, которые он вытащил перед камерами в укромном месте.

Первый скомканный листок бумаги гласил: «Январь 2019 г .: всплеск наблюдений НЛО во всем мире.

«Февраль: самая большая и продолжительная метель обрушилась на Средний Запад.

Я здесь, чтобы рассказать вам о будущем, потому что нас ждет много нового.

Ной, предполагаемый путешественник во времени

«Апрель: выпущен первый коммерческий роботизированный глаз, позволяющий слепым людям видеть.

«Июнь: имплантированный чип позволил парализованным людям снова ходить.

«Январь 2020 года. Споры начались после выпуска A1 Machine Android, поскольку протестующие против новой технологии.

«3 ноября: президент Трамп переизбран».

НЕ ПРОПУСТИТЕ
Вспышка зомби: Коронавирус сообщает нам все, что нам нужно знать [АНАЛИЗ]
Лечение от коронавируса: Обнаружен странный источник антител [INSIGHT]
Источник коронавируса: Действительно ли возник COVID-19 на рынке в Ухане? [INSIGHT]

Путешественник во времени Ной: Встречи с инопланетянами резко возрастут в январе 2019 года (Изображение: APEXTV)

Новости путешествий во времени: многие зрители сказали, что страницы не похожи на настоящие книжные страницы (Изображение: APEXTV)

Вторая Список, датированный 2028-2029 годами, гласил: «Август 2028 года: технология путешествий во времени и существование разумной внеземной жизни были обнародованы.

«Ноябрь: Иоланда Рене Кинг была избрана президентом Соединенных Штатов всего в 20 лет.

«Февраль 2029 года: был выпущен имплантированный чип, известный как« The One », который позволяет людям платить, оставаться здоровыми и расширять свои естественные функции мозга».

Другой «большой кризис», не перечисленный на страницах Ноя, — это последствия глобального потепления на планете.

Он сказал: «Повсюду мусор. Загрязнение воздуха вызывает изменение климата.

«Везде лесные пожары.Нам нужно это остановить.

«Есть штаты, которые в основном покрыты водой до 2030 года. Это просто нужно прекратить».

Однако не всех убедил класс Ноя и предположил, что это артефакты из недалекого будущего.

Роберт Гэдлинг прокомментировал видео на YouTube: «Это не книжные страницы. Они четко напечатаны ».

Майкл Витито сказал: «Интересно, какие оправдания он придумает, когда ничего не произойдет?»

.

основ машинного обучения с алгоритмом K-ближайших соседей | Автор: Онель Харрисон.

Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) — это простой, легко реализуемый алгоритм контролируемого машинного обучения, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии. Пауза! Давайте распакуем это.

ABC. Мы делаем это очень просто!

Алгоритм машинного обучения с учителем (в отличие от алгоритма машинного обучения без учителя) — это алгоритм, который полагается на помеченные входные данные для изучения функции, которая производит соответствующий результат при получении новых немаркированных данных.

Представьте, что компьютер — это ребенок, мы — его руководитель (например, родитель, опекун или учитель), и мы хотим, чтобы ребенок (компьютер) узнал, как выглядит свинья. Мы покажем ребенку несколько разных картинок, некоторые из которых — это свиньи, а остальные могут быть изображениями чего угодно (кошек, собак и т. Д.).

Когда мы видим свинью, мы кричим «свинья!» Когда это не свинья, мы кричим: «Нет, не свинья!» Проделав это с ребенком несколько раз, мы показываем ему картинку и спрашиваем: «Свинья?» и они будут правильно (в большинстве случаев) сказать «свинья!» или «нет, не свинья!» в зависимости от того, что на картинке.Это машинное обучение с учителем.

«Свинья!»

Алгоритмы машинного обучения с учителем используются для решения задач классификации или регрессии.

Задача классификации имеет дискретное значение на выходе. Например, «любит ананас на пицце» и «не любит ананас на пицце» дискретны. Там нет никакого среднего. Вышеупомянутая аналогия с обучением ребенка распознавать свинью — еще один пример проблемы классификации.

Изображение, показывающее случайно сгенерированные данные

На этом изображении показан базовый пример того, как могут выглядеть данные классификации.У нас есть предиктор (или набор предикторов) и метка. На изображении мы, возможно, пытаемся предсказать, любит ли кто-то ананас (1) в пицце или нет (0), в зависимости от его возраста (предсказатель).

Стандартной практикой является представление вывода (метки) алгоритма классификации в виде целого числа, такого как 1, -1 или 0. В этом случае эти числа являются чисто репрезентативными. Математические операции над ними не должны выполняться, потому что это было бы бессмысленно. Задумайтесь на минутку.Что значит «любит ананас» + «не любит ананас»? Именно. Мы не можем добавлять их, поэтому мы не должны добавлять их числовые представления.

Задача регрессии имеет действительное число (число с десятичной точкой) в качестве выходных данных. Например, мы могли бы использовать данные в таблице ниже, чтобы оценить вес человека с учетом его роста.

Изображение, показывающее часть набора данных высоты и весов SOCR.

Данные, используемые в регрессионном анализе, будут похожи на данные, показанные на изображении выше.У нас есть независимая переменная (или набор независимых переменных) и зависимая переменная (то, что мы пытаемся угадать с учетом наших независимых переменных). Например, мы могли бы сказать, что рост является независимой переменной, а вес — зависимой переменной.

Кроме того, каждая строка обычно называется примером , наблюдением или точкой данных , а каждый столбец (не включая метку / зависимую переменную) часто называется предиктором , измерением, независимой переменной или характеристикой.

Алгоритм машинного обучения без учителя использует входные данные без каких-либо меток — другими словами, учитель (метка) не сообщает ребенку (компьютеру), когда он прав или когда он сделал ошибку, чтобы он мог сам -верный.

В отличие от обучения с учителем, которое пытается изучить функцию, которая позволит нам делать прогнозы на основе некоторых новых немаркированных данных, обучение без учителя пытается изучить базовую структуру данных, чтобы дать нам более глубокое понимание данных.

Алгоритм KNN предполагает, что похожие объекты существуют в непосредственной близости. Другими словами, похожие вещи находятся рядом друг с другом.

«Птицы стая падают вместе».

Изображение, показывающее, как похожие точки данных обычно существуют близко друг к другу.

Обратите внимание на изображение выше, что большую часть времени похожие точки данных расположены близко друг к другу. Алгоритм KNN зависит от того, насколько верно это предположение, чтобы алгоритм был полезен. KNN улавливает идею сходства (иногда называемого расстоянием, близостью или близостью) с некоторой математикой, которую мы, возможно, усвоили в детстве, — вычислением расстояния между точками на графике.

Примечание: Прежде чем двигаться дальше, необходимо понять, как мы рассчитываем расстояние между точками на графике. Если вы не знакомы с этим расчетом или нуждаетесь в нем заново, полностью прочтите « Расстояние между 2 точками » и сразу же вернитесь.

Есть и другие способы расчета расстояния, и один из них может быть предпочтительнее в зависимости от решаемой проблемы. Однако расстояние по прямой (также называемое евклидовым расстоянием) — популярный и знакомый выбор.

Алгоритм KNN

1. Загрузить данные
2. Инициализировать K для выбранного количества соседей

3. Для каждого примера в данных

3.1 Вычислить расстояние между примером запроса и текущим примером по данным.

3.2 Добавьте расстояние и индекс примера в упорядоченную коллекцию

4. Отсортируйте упорядоченную совокупность расстояний и индексов от наименьшего к наибольшему (в порядке возрастания) по расстояниям

5.Выберите первые K записей из отсортированной коллекции

6. Получите метки выбранных K записей

7. В случае регрессии верните среднее значение K меток

8. При классификации верните режим K меток

Реализация KNN (с нуля)

Выбор правильного значения для K

Чтобы выбрать K, который подходит для ваших данных, мы запускаем алгоритм KNN несколько раз с разными значениями K и выбираем K, который уменьшает количество ошибок с которыми мы сталкиваемся, сохраняя способность алгоритма точно делать прогнозы, когда ему предоставляются данные, которых он раньше не видел.

Вот некоторые вещи, о которых следует помнить:

1. По мере того, как мы уменьшаем значение K до 1, наши прогнозы становятся менее стабильными. Подумайте на минуту, представьте, что K = 1 и у нас есть точка запроса, окруженная несколькими красными и одним зеленым (я думаю о верхнем левом углу цветного графика выше), но зеленый — единственный ближайший сосед. Разумно, мы могли бы подумать, что точка запроса, скорее всего, красная, но поскольку K = 1, KNN неправильно предсказывает, что точка запроса зеленая.
2. И наоборот, когда мы увеличиваем значение K, наши прогнозы становятся более стабильными из-за большинства голосов / усреднения и, следовательно, с большей вероятностью будут делать более точные прогнозы (до определенного момента).В конце концов, мы начинаем замечать все большее количество ошибок. Именно в этот момент мы знаем, что зашли слишком далеко в значении K.
3. В тех случаях, когда мы принимаем большинство голосов (например, выбираем режим в задаче классификации) среди меток, мы обычно делаем K нечетным числом, чтобы иметь возможность разрешения конфликтов.

Преимущества

1. Алгоритм прост и удобен в реализации.
2. Нет необходимости строить модель, настраивать несколько параметров или делать дополнительные предположения.
3. Алгоритм универсален. Его можно использовать для классификации, регрессии и поиска (как мы увидим в следующем разделе).

Недостатки

1. Алгоритм становится значительно медленнее по мере увеличения количества примеров и / или предикторов / независимых переменных.

Основной недостаток KNN в том, что он становится значительно медленнее по мере увеличения объема данных, что делает его непрактичным выбором в средах, где необходимо делать прогнозы быстро.Более того, существуют более быстрые алгоритмы, которые могут дать более точные результаты классификации и регрессии.

Однако при условии, что у вас достаточно вычислительных ресурсов для быстрой обработки данных, которые вы используете для прогнозирования, KNN все еще может быть полезен при решении проблем, решения которых зависят от идентификации похожих объектов. Примером этого является использование алгоритма KNN в рекомендательных системах, приложение KNN-поиска.

Рекомендательные системы

В масштабе это выглядело бы как рекомендация продуктов на Amazon, статей на Medium, фильмов на Netflix или видео на YouTube.Хотя мы можем быть уверены, что все они используют более эффективные способы предоставления рекомендаций из-за огромного объема данных, которые они обрабатывают.

Однако мы могли бы воспроизвести одну из этих рекомендательных систем в меньшем масштабе, используя то, что мы узнали здесь, в этой статье. Построим ядро ​​рекомендательной системы фильмов.

На какой вопрос мы пытаемся ответить?

Учитывая наш набор данных о фильмах, какие 5 фильмов наиболее похожи на запрос фильма?

Сбор данных о фильмах

Если бы мы работали в Netflix, Hulu или IMDb, мы могли бы получить данные из их хранилищ данных.Поскольку мы не работаем ни в одной из этих компаний, нам приходится получать наши данные другими способами. Мы могли бы использовать некоторые данные фильмов из репозитория машинного обучения UCI, набор данных IMDb или кропотливо создать свои собственные.

Изучить, очистить и подготовить данные

Где бы мы ни получали наши данные, в них могут быть некоторые ошибки, которые нам необходимо исправить, чтобы подготовить их для алгоритма KNN. Например, данные могут быть не в том формате, который ожидает алгоритм, или могут отсутствовать значения, которые мы должны заполнить или удалить из данных, прежде чем передавать их в алгоритм.

Наша реализация KNN, описанная выше, основана на структурированных данных. Он должен быть в виде таблицы. Кроме того, реализация предполагает, что все столбцы содержат числовые данные и что последний столбец наших данных имеет метки, с которыми мы можем выполнять некоторые функции. Итак, откуда бы мы ни брали данные, нам нужно привести их в соответствие этим ограничениям.

Приведенные ниже данные являются примером того, на что могут быть похожи наши очищенные данные. Данные содержат тридцать фильмов, включая данные по каждому фильму семи жанров и их рейтинги IMDB.В столбце ярлыков все нули, потому что мы не используем этот набор данных для классификации или регрессии.

Набор данных рекомендаций по самодельным фильмам

Кроме того, существуют отношения между фильмами, которые не будут учитываться (например, актеры, режиссеры и темы) при использовании алгоритма KNN просто потому, что данные, которые фиксируют эти отношения, отсутствуют в данных устанавливать. Следовательно, когда мы запускаем алгоритм KNN на наших данных, сходство будет основываться исключительно на включенных жанрах и рейтингах фильмов на IMDB.

Используйте алгоритм

Представьте себе на мгновение. Мы просматриваем веб-сайт MoviesXb, вымышленное дочернее предприятие IMDb, и находим The Post . Мы не уверены, что хотим его смотреть, но нас заинтриговали его жанры; нам интересно узнать о других подобных фильмах. Мы прокручиваем вниз до раздела «Еще как это», чтобы увидеть, какие рекомендации сделает MoviesXb, и алгоритмические механизмы начинают вращаться.

Веб-сайт MoviesXb отправляет запрос на сервер для 5 фильмов, наиболее похожих на The Post .На сервере есть набор данных рекомендаций, точно такой же, как у нас. Он начинается с создания представления строки (более известного как вектор функций ) для The Post , затем запускается программа, аналогичная приведенной ниже, для поиска 5 фильмов, наиболее похожих на The Post , и наконец, отправляет результаты обратно на сайт MoviesXb.

Когда мы запускаем эту программу, мы видим, что MoviesXb рекомендует 12 Years A Slave , Hacksaw Ridge , Queen of Katwe , The Wind Rises и A Beautiful Mind .Теперь, когда мы полностью понимаем, как работает алгоритм KNN, мы можем точно объяснить, как алгоритм KNN дал эти рекомендации. Поздравляю!

Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) — это простой алгоритм машинного обучения с учителем, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии. Его легко реализовать и понять, но у него есть серьезный недостаток: он значительно замедляется по мере роста размера используемых данных.

KNN работает, находя расстояния между запросом и всеми примерами в данных, выбирая указанное число примеров (K), ближайших к запросу, затем голосует за наиболее частую метку (в случае классификации) или усредняет метки (в случае регресса).

В случае классификации и регрессии мы увидели, что выбор правильного K для наших данных осуществляется путем проверки нескольких K и выбора того, который работает лучше всего.

Наконец, мы рассмотрели пример того, как алгоритм KNN может быть использован в рекомендательных системах, приложение KNN-поиска.

.

Что такое кодирование и как оно работает?

MakeUseOf — Политика конфиденциальности

Мы уважаем вашу конфиденциальность и обязуемся защищать вашу конфиденциальность во время работы в сети на нашем сайт. Ниже раскрываются методы сбора и распространения информации для этой сети. сайт.

Последний раз политика конфиденциальности обновлялась 10 мая 2018 г.

Право собственности

MakeUseOf («Веб-сайт») принадлежит и управляется Valnet inc.(«Нас» или «мы»), корпорация зарегистрирован в соответствии с законодательством Канады, с головным офисом по адресу 7405 Transcanada Highway, Люкс 100, Сен-Лоран, Квебек h5T 1Z2.

Собранные персональные данные

Когда вы посещаете наш веб-сайт, мы собираем определенную информацию, относящуюся к вашему устройству, например, ваше IP-адрес, какие страницы вы посещаете на нашем веб-сайте, ссылались ли вы на другие веб-сайт, и в какое время вы заходили на наш веб-сайт.

Мы не собираем никаких других персональных данных.Если вы заходите на наш сайт через учетной записи в социальной сети, пожалуйста, обратитесь к политике конфиденциальности поставщика социальных сетей для получения информации относительно их сбора данных.

Файлы журнала

Как и большинство стандартных серверов веб-сайтов, мы используем файлы журналов. Это включает интернет-протокол (IP) адреса, тип браузера, интернет-провайдер (ISP), страницы перехода / выхода, тип платформы, дата / время и количество кликов для анализа тенденций, администрирования сайта, отслеживания пользователей движение в совокупности и собирать широкую демографическую информацию для совокупного использования.

Файлы cookie

Файл cookie — это фрагмент данных, хранящийся на компьютере пользователя, связанный с информацией о пользователе. Мы и некоторые из наших деловых партнеров (например, рекламодатели) используем файлы cookie на нашем веб-сайте. Эти файлы cookie отслеживают использование сайта в целях безопасности, аналитики и целевой рекламы.

Мы используем следующие типы файлов cookie:

• Основные файлы cookie: эти файлы cookie необходимы для работы нашего веб-сайта.
• Функциональные cookie-файлы: эти cookie-файлы помогают нам запоминать выбор, который вы сделали на нашем веб-сайте, запоминать ваши предпочтения и персонализировать ваш опыт работы с сайтом.
• Аналитические и рабочие файлы cookie: эти файлы cookie помогают нам собирать статистические и аналитические данные об использовании веб-сайта.
• Файлы cookie социальных сетей: эти файлы cookie позволяют вам взаимодействовать с контентом на определенных платформах социальных сетей, например, «лайкать» наши статьи. В зависимости от ваших социальных сетей настройки, сеть социальных сетей будет записывать это и может отображать ваше имя или идентификатор в связи с этим действием.
• Рекламные и таргетированные рекламные файлы cookie: эти файлы cookie отслеживают ваши привычки просмотра и местоположение, чтобы предоставить вам рекламу в соответствии с вашими интересами. См. Подробности в разделе «Рекламодатели» ниже.

Если вы хотите отключить файлы cookie, вы можете сделать это в настройках вашего браузера. Для получения дополнительной информации о файлах cookie и способах управления ими, см. http://www.allaboutcookies.org/.

Пиксельные теги

Мы используем пиксельные теги, которые представляют собой небольшие графические файлы, которые позволяют нам и нашим доверенным сторонним партнерам отслеживать использование вашего веб-сайта и собирать данные об использовании, включая количество страниц, которые вы посещаете, время, которое вы проводите на каждой странице, то, что вы нажимаете дальше, и другую информацию о посещении вашего веб-сайта.

Рекламодатели

Мы пользуемся услугами сторонних рекламных компаний для показа рекламы, когда вы посещаете наш веб-сайт. Эти компании могут использовать информацию (не включая ваше имя, адрес, адрес электронной почты или номер телефона) о ваших посещениях этого и других веб-сайтов для размещения рекламы товаров и услуг, представляющих для вас интерес. Если вы хотите получить дополнительную информацию об этой практике и узнать, как можно отказаться от использования этой информации этими компаниями, щелкните здесь.

Рекламодатели, как сторонние поставщики, используют файлы cookie для сбора данных об использовании и демографических данных для показа рекламы на нашем сайте. Например, использование Google Файлы cookie DART позволяют показывать рекламу нашим пользователям на основе их посещения наших сайтов и других сайтов в Интернете. Пользователи могут отказаться от использования DART cookie, посетив политику конфиденциальности Google для рекламы и содержательной сети.

Мы проверили все политики наших рекламных партнеров, чтобы убедиться, что они соответствуют всем применимым законам о конфиденциальности данных и рекомендуемым методам защиты данных.

Мы используем следующих рекламодателей:

Ссылки на другие веб-сайты

Этот сайт содержит ссылки на другие сайты. Помните, что мы не несем ответственности за политика конфиденциальности таких других сайтов. Мы призываем наших пользователей знать, когда они покидают нашу сайт, и прочитать заявления о конфиденциальности каждого веб-сайта, который собирает лично идентифицируемая информация. Это заявление о конфиденциальности применяется исключительно к информации, собираемой этим Интернет сайт.

Цель сбора данных

Мы используем информацию, которую собираем, чтобы:

• Администрирование нашего веб-сайта, включая устранение неполадок, а также статистический анализ или анализ данных;
• Для улучшения нашего Веб-сайта и повышения качества обслуживания пользователей, обеспечивая вам доступ к персонализированному контенту в соответствии с вашими интересами;
• Анализируйте использование пользователями и оптимизируйте наши услуги.
• Для обеспечения безопасности нашего веб-сайта и защиты от взлома или мошенничества.
• Делитесь информацией с нашими партнерами для предоставления таргетированной рекламы и функций социальных сетей.

Данные, передаваемые третьим лицам

Мы не продаем и не сдаем в аренду ваши личные данные третьим лицам. Однако наши партнеры, в том числе рекламные партнеры, может собирать данные об использовании вашего веб-сайта, как описано в настоящем документе. См. Подробности в разделе «Рекламодатели» выше.

Как хранятся ваши данные

Все данные, собранные через наш Веб-сайт, хранятся на серверах, расположенных в США.Наши серверы сертифицированы в соответствии с Соглашением о защите конфиденциальности между ЕС и США.

IP-адрес и строковые данные пользовательского агента от всех посетителей хранятся в ротационных файлах журнала на Amazon. сервера на срок до 7 дней. Все наши сотрудники, агенты и партнеры стремятся сохранить ваши данные конфиденциальны.

Мы проверили политику конфиденциальности наших партнеров, чтобы убедиться, что они соответствуют аналогичным политикам. для обеспечения безопасности ваших данных.

Согласие в соответствии с действующим законодательством

Если вы проживаете в Европейской экономической зоне («ЕЭЗ»), окно согласия появится, когда доступ к этому сайту.Если вы нажали «да», ваше согласие будет храниться на наших серверах в течение двенадцать (12) месяцев, и ваши данные будут обработаны в соответствии с настоящей политикой конфиденциальности. После двенадцати месяцев, вас снова попросят дать согласие.

Мы соблюдаем принципы прозрачности и согласия IAB Europe.

Вы можете отозвать согласие в любое время. Отзыв согласия может ограничить вашу возможность доступа к определенным услугам и не позволит нам обеспечить персонализированный опыт работы с сайтом.

Безопасность данных

Наши серверы соответствуют ISO 27018, сводам правил, направленных на защиту личных данных. данные в облаке. Мы соблюдаем все разумные меры предосторожности, чтобы гарантировать, что ваши данные безопасность.

В случае, если нам станет известно о любом нарушении безопасности данных, изменении, несанкционированном доступе или раскрытие каких-либо личных данных, мы примем все разумные меры предосторожности для защиты ваших данных и уведомит вас в соответствии с требованиями всех применимых законов.

Доступ, изменение и удаление ваших данных

Вы имеете право запросить информацию о данных, которые у нас есть для вас, чтобы запросить исправление и / или удаление вашей личной информации. пожалуйста, свяжитесь с нами в [email protected] или по указанному выше почтовому адресу, внимание: Отдел соблюдения требований данных.

Возраст

Этот веб-сайт не предназначен для лиц младше 16 лет. Посещая этот веб-сайт. Вы настоящим гарантируете, что вам исполнилось 16 лет или вы посещаете Веб-сайт под присмотром родителей. надзор.

Заявление об отказе от ответственности

Хотя мы прилагаем все усилия для сохранения конфиденциальности пользователей, нам может потребоваться раскрыть личную информацию, когда требуется по закону, когда мы добросовестно полагаем, что такие действия необходимы для соблюдения действующего судебное разбирательство, постановление суда или судебный процесс, обслуживаемый на любом из наших сайтов.

Уведомление об изменениях

Каждый раз, когда мы изменяем нашу политику конфиденциальности, мы будем публиковать эти изменения на этой странице Политики конфиденциальности и других места, которые мы считаем подходящими, чтобы наши пользователи всегда знали, какую информацию мы собираем, как мы ее используем, и при каких обстоятельствах, если таковые имеются, мы ее раскрываем.

Контактная информация

Если у пользователей есть какие-либо вопросы или предложения относительно нашей политики конфиденциальности, свяжитесь с нами по адресу [email protected] или по почте на указанный выше почтовый адрес, внимание: Департамент соответствия данных.

.