Герой третьего выпуска #memorandum — Евгений Вышенков, фигура по-своему культовая: питерский журналист, зам. главы Агентства журналистских расследований, зам. главного редактора #Фонтанка.ru, а в прошлом спортсмен, милиционер, рэкетир и зэк. Евгений Владимирович – носитель памяти о переломе в Новой российской истории. Поэтому и интервью мы назвали «Ленинград-Петербург». Интервью получилось большим, так что публикуем его мы в двух частях.
В Части 2 Евгений Владимирович рассказывает об уходе из органов внутренних дел, попадании в тюрьму, начале работы в Агентстве Журналистских Расследований, своём участии в деле питерских националистов и делится мнением о современных проблемах Петербурга.
В этом выпуске вы узнаете, как получают алюминий из глинозёма, что такое электролизёр и как выглядит анод, увидите процесс выливки металла в чушки. А также узнаете, где Русал строит новый город и как компания зарабатывает на очистке воздуха.
Автор и ведущий: Евгений Мит
Видеосъёмка: Дмитрий Арно
Место съемки:
Иркустский алюминиевый завод (г. Шелехов, Иркутская область)
Богучанский алюминевый завод (пгт. Таёжный, Красноярский край)
2020 год.
Соцсети:
Typo correction: At 14 minutes 45 seconds, the last index on the bias vector is n, when its supposed to in fact be a k. Thanks for the sharp eyes that caught that!
For those who want to learn more, I highly recommend the book by Michael Nielsen introducing neural networks and deep learning: goo.gl/Zmczdy
There are two neat things about this book. First, its available for free, so consider joining me in making a donation Nielsens way if you get something out of it. And second, its centered around walking through some code and data which you can download yourself, and which covers the same example that I introduce in this video. Yay for active learning! github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
For those of you looking to go *even* deeper, check out the text «Deep Learning» by Goodfellow, Bengio, and Courville.
Also, the publication Distill is just utterly beautiful: distill.pub/
Lion photo by Kevin Pluck
— Timeline:
0:00 — Introduction example
1:07 — Series preview
2:42 — What are neurons?
3:35 — Introducing layers
5:31 — Why layers?
8:38 — Edge detection example
11:34 — Counting weights and biases
12:30 — How learning relates
13:26 — Notation and linear algebra
15:17 — Recap
16:27 — Some final words
17:03 — ReLU vs Sigmoid
— Animations largely made using manim, a scrappy open source python library. github.com/3b1b/manim
If you want to check it out, I feel compelled to warn you that its not the most well-documented tool, and has many other quirks you might expect in a library someone wrote with only their own use in mind.
If you want to contribute translated subtitles or to help review those that have already been made by others and need approval, you can click the gear icon in the video and go to subtitles/cc, then «add subtitles/cc». I really appreciate those who do this, as it helps make the lessons accessible to more people.
— 3blue1brown is a channel about animating math, in all senses of the word animate. And you know the drill with YouTube, if you want to stay posted on new videos, subscribe, and click the bell to receive notifications (if youre into that).
If you are new to this channel and want to see more, a good place to start is this playlist: 3b1b.co/recommended
Blockchain, the key technology behind Bitcoin, is a new network that helps decentralize trade, and allows for more peer-to-peer transactions. WIRED challenged political scientist and blockchain researcher Bettina Warburg to explain blockchain technology to 5 different people; a child, a teen, a college student, a grad student, and an expert.
Get more incredible stories on science and tech with our daily newsletter: wrd.cm/DailyYT
Also, check out the free WIRED channel on Roku, Apple TV, Amazon Fire TV, and Android TV. Here you can find your favorite WIRED shows and new episodes of our latest hit series Tradecraft.
ABOUT WIRED
WIRED is where tomorrow is realized. Through thought-provoking stories and videos, WIRED explores the future of business, innovation, and culture.
Blockchain Expert Explains One Concept in 5 Levels of Difficulty | WIRED
Чем занимался Путин до того, как стать президентом? Сегодня поговорим о Путине и о начале его профессиональной деятельности, о том, как он служил в КГБ, чем занимался в Петербурге, как попал во власть и почему за него проголосовали на первых выборах. Заодно разберём популярную конспирологическую теорию «Рязанский сахар» — о том, что якобы ФСБ совершало в России теракты чтобы привести Путина к власти.
Законы древней Спарты были суровы: выживал сильнейший! Специальный агент секретной правительственной службы Скотт тому же самому учил рекрутов, которые хотели стать бойцами спецназа, — выживает сильнейший! Выживает тот, кто не раздумывает, когда надо нажать на спусковой крючок, и тот, кто выполняет приказ, не обсуждая его…
Скотт — лучший кандидат для выполнения опаснейшего задания: он должен найти пропавшую девушку Лору Ньютон раньше, чем ее похитители поймут, что у них в руках — не просто студентка Гарвардского университета, а дочь видного американского политика. Скотт идет по следу преступников, однако в срок не укладывается, и пронырливые журналисты оповещают общественность, что студентка, известная всей стране, не появилась на лекции в университете… А через несколько часов теленовости рассказывают о найденной в океане утонувшей Лоре Ньютон…
В главных ролях:
Вэл Килмер
Дерек Люк
Уильям Х. Мэйси
Тиа Техада
Джереми Кэмпбелл
Боб Дженнингс
Лайонел Марк Смит
Джонни Месснер
Крис ЛаЦентра
Ренато Мано