Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 2262 сообщений
Cообщения с меткой

дзен - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
Tatusssy

Без заголовка

Среда, 31 Августа 2016 г. 16:55 (ссылка)

Это цитата сообщения Сияние_Розы_Жизни Оригинальное сообщение

10 принципов Дзен, которые заставят тебя меняться




1. Если ты любишь человека, ты не будешь вмешиваться в его личную жизнь. Ты не посмеешь нарушать границы его внутреннего мира.

2. Перестань думать, как бы получить любовь, и начинай отдавать. Отдавая, ты получаешь. Иного пути нет.

3. Начни жить. Не начинай готовиться к жизни, которая будет в будущем.



4. Все страдания в мире происходят от того, что ты полностью забыл, что нужно жить, ты стал заниматься деятельностью, которая не имеет никакого отношения к жизни.



5d393b600a83



 



Читать далее

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Any_Parcker

Странности

Понедельник, 15 Августа 2016 г. 15:14 (ссылка)

Я тут короче недавно "дзен" познала. Что-то странное происходит в моей голове последнее время. Мне начинает нравиться то, что раньше никогда не нравилось, я начинаю делать то, что раньше никогда даже и не думала делать.
Сперва мне начинают нравиться те мужчины, с типажом, на который раньше я бы и внимания не обратила. Всегда любила высоких и накачанных, а тут...странное то-то происходит.
Я НИКОГДА первая не проявляла чувств в отношении особей противоположного пола. Это может прозвучать смешно, но буквально сегодня мне снится сон, в котором я открываюсь одному очень очень очень привлекательному мужчине. К сожалению женатому и с ребенком, но неважно. Я очень хорошо запомнила, как я, глядя на него снизу вверх, держа его за лицо, говорю ему: "You are so beatiful, you are perfect. I like you so much." Да, да, на английском. Сама в шоке. Я во сне в этот момент даже думала на английском. Классно так. И несмотря на то, что это был всего лишь сон, мое подсознание говорит со мной, и ничего подобного я даже во сне никогда не делала.
Короче, для меня все происходящее очень ново и интересно. Единственное, что я была бы этому гораздо больше рада, если бы подобного рода перемены начали происходить со мной лет на 5 пораньше.

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
veritayna

Мусин — состояние в котором человек наконец понимает бесполезность техник и может начать по-настоящему свободно двигаться

Суббота, 30 Июля 2016 г. 08:59 (ссылка)

Мусин (яп. 無心?) — это состояние ума, в котором (по их словам) пребывают мастера боевых искусств во время боя. Также они практикуют это состояние и во время обычный ежедневных упражнений. Термин мусин — сокращение от мусин но син (яп. 無心の心?), выражения из дзена переводящегося как ум без ума. Это значит, что ум не занят ни мыслями, ни эмоциями, и, таким образом, открыт для всего.

Мусин достигается, когда разум человека свободен от злости и ярости, страха или мыслей о самом себе. Отсутствуют пустые рассуждения и сравнения, так что человек становится способен действовать и отвечать оппоненту без сомнений и задержек. В таком состоянии в основу действий ложатся не размышление, а инстинкты и рефлексы и интуиция. Однако, это не расслабленное, полусонное состояние. Можно сказать, что разум в этот момент работает на очень большой скорости, но без направления или плана.

По словам некоторых мастеров, мусин — состояние в котором человек наконец понимает бесполезность техник и может начать по-настоящему свободно двигаться. Такие люди больше не рассматривают себя как бойцов, а просто как живых существ, двигающихся сквозь пространство.

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
prozrachnyi

Притча. Два раба

Суббота, 09 Июля 2016 г. 08:01 (ссылка)
semiznanie.ru/art/stories/5...0-03-59-57

Центр СемиЗнание. Притча два раба.
Притчи. Каоны. Намекалки. Палец на луну. Палец в носу. Палец в ………взрослый пластелин…
тот, кто держит в узде трех рабов: гнев, желание и самомнение, владеет собой, а владея собой, управляешь миром.
Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Юлия_Лучкина

ДЖАДЗЕН

Среда, 06 Июля 2016 г. 22:04 (ссылка)


http://luchkina9.wix.com/yulialuchkina 

Отрицая нечто 

ты признаешь 

его право 

быть /Джадзен/

бумага/ смешанная техника, коллаж

36*36 см

2016



3642333_IMG_9919 (700x699, 577Kb)



С уважением, Я.

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Холистика (Автор -Хиллит)

Как научиться медитировать в любое время в любом месте

Воскресенье, 03 Июля 2016 г. 17:25 (ссылка)



 


Знаете ли вы, что проще всего самостоятельно научиться медитировать, валяясь утром в постели? Перед сном также полезно сосредоточиться на созерцании природы ума, а не телевизора. А короткие дневные медитации — лучший предохранитель от сгорания на работе. Вот вам инструкция на каждое время суток.


 






Утренняя медитация




© Corbis/Fotosa.ru



Сразу после пробуждения тело расслаблено, а ум не успел сфокусироваться на проблемах предстоящего дня. Для того чтобы достичь такой релаксации в другое время суток, требуется множество подготовительных упражнений. Только утром мы можем сразу и легко начать медитировать. 

Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Юлия_Лучкина

ДЖАДЗЕН

Среда, 29 Июня 2016 г. 22:59 (ссылка)


http://luchkina9.wix.com/yulialuchkina 

Время всегда опаздывает /Джадзен/

бумага/ смешанная техника, коллаж

36*36 см

2016





3642333_IMG_9746 (691x700, 563Kb)



С уважением, Я.


Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Dangma

Дзен никак.

Четверг, 16 Июня 2016 г. 12:06 (ссылка)


"Принятие это основная функция женщины, которая делает ее счастливой." Торсунов.



Вот еще одна моя личная собака. Наши советские мамы не учили нас принятию. Нам показывали лишь одно, если ты не таков, каким надо быть, мы не принимаем это. 



По факту получается мало у кого из нашего поколения были счастливые мамы. И как  женщина не в счастье может показать своей дочери, что есть счастье?



Никак. Подсознание коварная вещь. Оттуда всплывают порой уродливые создания.



Это одно из них. Непринятие. 



Ситуации, человека с его характером, себя, наконец. Все это непринятие.



Истинное ощущение счастья внутрь приходит лишь только после принятия.



Не желании изменить, сбежать, а разрешить этому быть в таком виде, в котором оно сейчас есть.



Принять. Допустить существование того, что не является частью тебя. Оно просто есть. Где- то там вне тебя. И от этого тебе должно быть никак. Вот с этим никак и есть самое сложное. Но это важно. Принять.



Становится легче, когда никак появляется. Ты не тратишь свои эмоции на то, что сейчас не в силах изменить. Ты просто допускаешь, что и такое возможно в этом мире и спишь спокойно. 



Никаковский дзен выходит))



Он легок в отношении далеких вещей, людей и ситуаций. Но сложен в ближайшем окружении. От того и так важен именно здесь.



 



Uuz19dUepMw (341x455, 39Kb)
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Будущее браузеров и искусственный интеллект. Дзен в Яндекс.Браузере

Среда, 08 Июня 2016 г. 13:00 (ссылка)

В будущем, как нам кажется, все популярные браузеры выйдут за рамки программ для открытия веб-страниц и научатся лучше понимать людей, которые ими пользуются. Сегодня я расскажу вам, каким мы видим это будущее на примере персональной ленты Дзен в Яндекс.Браузере, которая теперь доступна пользователям Windows, Android и iOS.







Несмотря на кажущуюся простоту, в основе Дзена лежат довольно сложные технологии. Я расскажу немного о том, как это реализовано у нас, где и почему мы использовали традиционное машинное обучение, а где — нейронные сети и искусственный интеллект, и буду благодарен за ваше мнение об этом подходе.



Рекомендации хорошо знакомы всем, кто активно пользуется сетью. Интернет-магазины предлагают схожие товары. Онлайн-кинотеатры советуют фильмы. Музыка, книги, игры, приложения — в любой нише можно найти примеры подобных решений. В современном мире, где количество информации растет в геометрической прогрессии, рекомендации помогают людям найти что-то новое и интересное.



Яндекс всегда специализировался на поиске. В широком смысле этого слова. Поиск ответов на свои вопросы. Поиск оптимального маршрута. И даже поиск свободного такси рядом с вами. Примерно два года назад у нас появилась еще одна идея. Научить машину искать в сети тот контент, который был бы интересен конкретному человеку. Персонализированный поиск, где в качестве запроса выступают не слова, а интересы. Из этой идеи и родилась лента рекомендованного контента Дзен.



Дзен



Дзен – это бесконечная лента контента, которая формируется исходя из интересов конкретного человека. Мы хотим помочь пользователям найти интересный контент, а издателям – целевой трафик (клик по рекомендациям открывает материал на сайте-первоисточнике). Обычно рассказы о новых продуктах начинают с описания идеологии и продуктовой стратегии, и здесь я рекомендую вам прочитать пост Романа kukutz Иванова в блоге Яндекса, а мы с вами сразу перейдем к самому важному для Хабра, к технологиям. Тем более, что именно они отличают Дзен в Яндекс.Браузере от любых других браузерных (и не только) аналогов.







Кстати, внимательный читатель может вспомнить, что первые эксперименты с Дзеном проводились в 2015 году на странице zen.yandex.ru. Почему теперь лента рекомендаций стала частью Браузера? На этот раз вопрос я обязательно отвечу чуть позже.



В основе Дзена лежит рекомендательная технология Диско, разработанная в Яндексе и уже нашедшая применение в Яндекс.Музыке и Яндекс.Маркете. Слово «диско» созвучно английскому слову discovery, которое означает «открытие нового» и хорошо описывает суть технологии.



Упрощенная логическая схема работы Диско в случае с Дзеном выглядит так:







Начнем с самого начала, с исходных данных, которым еще только предстоит как-то превратиться в факторы.



С чего начинаются рекомендации



Прежде чем что-либо советовать человеку, нужно понять его интересы и предпочтения. Дзен для этого использует знания Яндекса о посещаемых людьми сайтах. Благодаря этим знаниям многие новые пользователи Дзена смогут сразу увидеть ленту персональных рекомендаций без необходимости что-то настраивать. Но иногда их недостаточно. Можно было бы попробовать решить эту проблему с помощью ленты, ориентированной на среднестатистического человека. Но мы же знаем, что такого человека в реальности не существует (что хорошо было показано на примере американских военно-воздушных сил). Поэтому пошли другим путем и предложили людям самостоятельно ограничить круг своих интересов. У этих настроек нет своего названия, но внутри мы называем их «Онбордингом».







Важно понимать, что Онбординг – это не обязательный этап начальных настроек, а лишь резервный вариант для тех, кому точно нечего предложить. Лента рекомендаций сразу после прохождения Онбординга может достаточно сильно отличаться от подборок, формируемых через несколько недель активного использования Дзена. Эти настройки уже доступны пользователям Яндекс.Браузера для Android и iPhone. Для Windows станут доступны в ближайшее время (а пока можно воспользоваться временным решением).



Знания об интересах человека – это лишь половина необходимой информации. Для того чтобы что-то рекомендовать, нужно для начала это что-то найти. Обычно рекомендательные сервисы решают эту задачу примитивным способом – формируют ограниченный каталог RSS-лент по интересам. В случае с Дзеном таких ограничений нет. Поисковые роботы ищут любые материалы. Это могут быть как авторские публикации с популярных блогов, так и качественные истории с форумов или ролики с YouTube. Это то, что мы называем «диким вебом». Главное, чтобы сайт не был заброшен и на странице содержалось достаточное количество полезного контента.



Итак, с одной стороны у нас знания о любимых публикациях миллионов пользователей, с другой – вся мощь глобального поискового индекса Яндекса. Осталось самое «простое». Научить машину строить рекомендации.



Виды рекомендательных систем



В истории рекомендательных технологий хорошо известны два их основных вида: фильтрация по содержимому и коллаборативная фильтрация. Начнем с первого, который основан на сравнении содержимого рекомендуемых объектов. Для примера предлагаю рассмотреть фильмы. Если два фильма относятся к одному и тому же жанру, и пользователь уже высоко оценил один из них, то с определенной вероятностью можно посоветовать ему и второй. И здесь интересно вспомнить онлайн-кинотеатр Netflix, который увеличил количество жанров с нескольких сотен до десятков тысяч, среди которых можно найти даже «Культовые ужастики со злыми детьми». Большая часть из этих жанров скрыта от глаз зрителей и используется только для построения рекомендаций.







В нашем случае никаких жанров нет. Чтобы сделать вывод о соответствии веб-страницы интересам человека, нужно сравнить ее контент с известными образцами. Причем заниматься этим должен компьютер, которому нужно не просто прочитать материал, но и понять его смысл. И единственный способ решить эту задачу достаточно точно, это использовать опыт Яндекса в области искусственного интеллекта.



NLP + CV



Когда речь заходит об искусственном интеллекте, то многие пользователи представляют себе SkyNet, желающий поработить человечество. К счастью, будущее не предопределено и все в наших руках. Но а если серьезно, то наработки в области ИИ уже сейчас помогают нам решать сложные задачи. Способность машины читать, видеть и, что наиболее важно, понимать смысл открывает большие перспективы.



Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и компьютерное зрение (Computer Vision, CV) – два широко применяемых в Дзене направления из области искусственного интеллекта.







Когда мы говорим о рекомендациях, то подразумеваем себе материалы, которые были бы достаточно близки по своему смысловому наполнению к образцам пользователя. Иными словами, машина должна прочитать два текста и сделать вывод: близки ли они по смыслу или нет. Ровно это мы и учимся делать. Специально обученная нейронная сеть преобразует текст в вектор, в котором заключен смысл текста. Два текста могут быть написаны с использованием разных слов и даже на разных языках, но смысл у них будет один. Сравнивая эти векторы, мы можем с определенной вероятностью предсказать интерес человека к новому материалу. Кстати, если векторы почти совпадают, то это уже говорит о смысловом дубликате (рерайт текста или разные статьи об одном и том же событии), с которыми мы боремся в ленте.



Другой подход к NLP, над которым работает команда Дзена, это автоматическое присвоение меток для любого текста. Вспомните про пример с Netflix'ом и десятками тысяч жанров. Так и здесь. Классификация публикаций с помощью меток помогает повысить точность итоговых рекомендаций.



Работа с компьютерным зрением в целом похожа на NLP. Только вместо чтения текста машина учится «смотреть» и понимать смысл изображения. Помимо прямого применения в рекомендациях у компьютерного зрения есть и другие задачи в Дзене. Например, миниатюры картинок далеко не всегда удобно масштабируются, и их приходится обрезать, а компьютерное зрение помогает находить на картинках людей и спасает их от судьбы Нэда Старка из «Игры престолов».



Компьютерное зрение применяется и для нахождение текста на картинках. Некоторые сайты любят дублировать заголовок в виде изображения. В ленте это смотрится далеко не так красиво, поэтому подобные картинки выявляются и не используются в качестве миниатюр. Существует еще такое труднообъяснимое понятие, как «качество» картинки. Машина учится выбирать на сайте те изображения, которые больше нравятся людям, и использует их в качестве все тех же миниатюр.



SVD



Выше я рассказал вам о подходе к построению рекомендаций, который основан на фильтрации по содержимому объектов. Теперь пришло время вспомнить о коллаборативной фильтрации. В основе этого подхода лежит идея, что похожим людям нравятся похожие объекты. В этом случае вам не нужно знать свойства рекомендуемых объектов, достаточно собрать статистику о том, насколько они соответствуют интересам пользователей. На примере фильмов это может выглядеть так:







Опираясь на уже известные оценки, можно выявить закономерности в поведении разных людей и попробовать предсказать реакцию на новый фильм. На математическом уровне для применения коллаборативной фильтрации придуманы разные алгоритмы, о которых в свое время на Хабре хорошо рассказал мой коллега Михаил Ройзнер.



В случае с Дзеном мы используем коллаборативную фильтрацию (а точнее алгоритм SVD) для предсказания интереса человека к определенному сайту в целом. Эта информация дополняет рекомендации, построенные для отдельных материалов с помощью искусственного интеллекта (NLP+CV). Позволяет отсеять излишний шум и выявить нетривиальные закономерности (скажем, может выясниться, что люди, которые интересуются Хабром и историями с Пикабу, чаще других читают «N+1»).



Подытожим. Используя исходные данные о сайтах и пользователях, мы с помощью технологий обработки естественного языка, компьютерного зрения и алгоритма SVD формируем комплект различных факторов, которые характеризуют интересы человека к тем или иным сайтам/материалам.







Точность итоговых рекомендаций напрямую зависит от количества и разнообразия исходных данных, поэтому в качестве факторов используются и многие другие наши знания. Например, знания Яндекса о конкретном сайте или странице, информация о том, как человек использует Дзен, его обратная связь в виде кликов, «больше такого» и «меньше такого», местоположение и даже время суток. Общее количество отдельных факторов, которые мы закладываем в систему рекомендаций, исчисляется тысячами. Сложность системы достигает такого уровня, что одних алгоритмов уже мало. Нужна технология, которая будет сама вычислять идеальную формулу для построения итоговой ленты. И здесь нам пригодился опыт Яндекса в области машинного обучения.



Матрикснет



Термин «машинное обучение» появился еще в 50-х годах. Он обозначает попытку научить компьютер решать задачи, которые легко даются человеку, но формализовать путь их решения сложно. В результате машинного обучения компьютер может демонстрировать поведение, которое в него не было явно заложено.



Каждый день наша поисковая система отвечает на миллионы запросов, многие из которых — неповторяющиеся. Поэтому невозможно написать такую программу, в которой предусмотрен каждый запрос и для каждого запроса известен лучший ответ. Поисковая система должна уметь принимать решения самостоятельно, то есть сама выбирать из миллионов документов тот, который лучше всего отвечает пользователю. Для этого нужно научить ее обучаться.



С 2009 года поиск Яндекса использует собственный метод машинного обучения Матрикснет. С его помощью можно построить очень длинную и сложную формулу ранжирования, которая учитывает множество различных факторов и их комбинаций. Кроме того, Матрикснет сам определяет разную чувствительность для разных значений факторов ранжирования. Эта технология достаточно универсальна, поэтому впоследствии нашла применение не только в Яндексе, но и в Европейском Центре ядерных исследований.



Способность компьютера учитывать тысячи факторов и самостоятельно искать наилучшее решение – это то, без чего невозможно построить современную рекомендательную систему. Именно поэтому Матрикснет был взят за основу при создании собственной рекомендательной технологии.



Результат работы Матрикснета – это именно то, что пользователь и видит в ленте Дзен. Со стороны разработчиков не существует каких-либо правил вида «Если человек любит А, то рекомендуем ему Б». Все подобные закономерности рождаются и постоянно меняются внутри Матрикснета. И чем больше у него данных, тем точнее рекомендации. Именно поэтому Дзен – это часть Яндекс.Браузера, а не самостоятельный веб-сервис или приложение. Отдельному приложению сложнее понять интересы пользователя, который после двух-трех дней может просто перестать его запускать. Чтобы магия Дзена и машинного обучения вступила в полную силу, им нужно активно пользоваться или хотя бы регулярно проходить рядом. И браузер, как единая точка выхода в интернет, подходит для этого лучше всего. Само собой, любой пользователь может отказаться от использования Дзена в Браузере.



В этом посте я рассказал вам о том, как формируется лента персональных рекомендаций в Яндекс.Браузере, и почему Дзен – это не очередная «лента новостей», а результат работы серьезных технологий. Наработки из области искусственного интеллекта уже сейчас помогают машине понимать смысл контента и интересы человека. Но это лишь самое начало. Кто знает, может быть, однажды компьютеры будут понимать нас лучше, чем мы сами?

Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/302856/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<дзен - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda