Закрытая запись, не предназначенная для публичного просмотра

---

Закрытая запись, не предназначенная для публичного просмотра

---

Разгадки фокусов моих весьма банальны. Мушкета с порохом и смерти - всё реально. (с)

В начале октября я заказала себе игрушку. Фетрового монстра. Увидела, что в группе доставка за счёт владелицы "просто потому что", увидела монстра, который "позвал", и написала. В нагрузку решила 5 свечей ещё заказать (эфирные масла веселее жечь с чем-то).

Недавно оно пришло, попутешествовав по Сибири немного.

Почта России проделала огромный путь, с мурыжения посылки месяц до проёбанного на 3 дня ориентировочного срока доставки.

Я долго не могла выпустить монстра из рук. Смотрела на него, смотрела на фотку, которую мне отправляли, потом снова на него. Ощущала фетр и уверенную твёрдость в своих руках. Полагаю, я не могла поверить, что монстр на фотке и монстр в руках - это одно и то же.

Наверное, долгие годы рассматривания чего-то в сети и осознания того, что этого в твоих руках не будет и вообще не существует, дают о себе знать.

Ощущение, как будто кто-то материализовал мои мысли и образ монстра.

Хотя такое ощущение возникает у меня всегда, когда я что-то заказываю, будь то монстр или толстовка. С чаем такое не работает.

@темы: мысли вслух, жизненное, ужасные мерзости

---

ора ор

Мой ор.

Признаюсь, я давно думала над ночником от одной конторы. Но что-то как-то руки не доходили. А потом бац - и распродажа наличия. И я подумала: вот он, мой шанс! Посидев-подумав-посмотрев, я показала пальцем на Плейону фиолетовую. Думала над Сириусом, но у нас есть сотрудники, которые там работают, и решила не повторять.

Вот, думаю, будет у меня собственная Звезда, которая осветит мой путь. Она пришла, закутанная с той же бережностью, с которой картриджи для принтеров запаковывают. Я посмотрела - да, это она, освещающая мой путь Звезда.

Но всё изменилось, когда пришла темнота, и Звезда показала свою истинную суть.

Это не просто Звезда.

Это Стар Платинум.

А вообще я синий ночник искала, чтобы суицидальные мысли прогнать. Но получила нечто большее.

Ора.

@темы: мысли вслух, жизненное, ужасные мерзости

---

Закрытая запись, не предназначенная для публичного просмотра

---

Закрытая запись, не предназначенная для публичного просмотра

---

Закрытая запись, не предназначенная для публичного просмотра

---

Закрытая запись, не предназначенная для публичного просмотра

---

Пришло время раскрыть некоторые карты челленджа. Темы постов.

по дням

Первый день - дорога, жизненный момент, когда ты сделал шаг из зоны комфорта и пошёл навстречу переменам ИЛИ упущенная возможность из-за страха рисков. Рассказ про некоего Идальго, которому предложили переехать в Рэдгрейв-сити, он отказался, потом там пророс Клипот и Идальго не пожалел об отказе. В аттаче картинка, где красной краской, имитирующей кровь, неровными линиями написано КЛАЦ.

Второй день - катаклизм, когда вся жизнь летит щенячьими деньками, потом на руинах ты построил нечто превосходящее что у тебя было до этого ИЛИ когда хотел но не получалось выйти из замкнутого круга, потом обстоятельства разрушали всё и освободили тебя. Если бы я проходила Deus Ex HR, я бы пересказала жизнь Дженсена со стороны и у меня было бы полное право везде впихивать i never asked for this. Пришлось просто его упомянуть. История про ремонтника-хакера Джину, на которую обманом повесили огромный долг какой-то мафии, потом взрыв уничтожил всю банду кроме неё. В аттаче кадр из Бегущего по лезвию с Гослингом, где он снизу вверх в неоновом розовом свете стоит.

Третий день - битва, случай из твоей жизни, когда ты шёл напролом несмотря ни на что и когда в тебя никто не верил, и в итоге совершил невозможное. Я кратко пересказала сюжет второго эффекта массы в сеттинге полого рыцаря по крайней мере, жуков и мотылька я представляла оттуда. В аттаче Отряд самоубийц ака второй масс эффект. Потом поняла, что слишком грубо, надо было что-то менее палевное поставить но никто не догадался вроде.

Четвёртый день - берёза, воспоминание из детства, которое позволяет тебе продержаться на плаву когда вокруг холод и мрак и погибель ИЛИ когда ты удержался от конфликта и пошёл на компромисс. История про колдуна, выращивающего травы и вспоминающего, как он этому научился. Вместо заглавия цитата из пословиц ада. В аттаче Wardruna Laukr. мои воспоминания из детства слишком стрёмные, и непонятно, как я оттуда выбралась живой, но зато понятно, откуда столько загонов

Пятый день - нужда, трудные времена, терпеть ограничения долго и творить несмотря на, ИЛИ когда ограничения были знаком того, что на данный момент тебе нужно не это. Я процитировала в конце рассказа слова Мордина об ограничениях (когда вы Коллекционеров обсуждаете). Рассказ о покорителе далёких миров на ранних этапах колонизации планет, с юмором и без нытья. В аттаче музыка из лифтов из первого эффекта массы.

Вторая часть - пересказать стих/песню/рассказ изменив место действия и/или пол действующих лиц. Чаще всего переделывали басню Стрекоза и Муравей, в одном случае видела шикарно переписанную песню Ели Мясо Мужики. Я пересказала Дерево яда Блейка выпендрилась, да. В аттаче "ловите наркомана!", где сидит мужик с башкой крокодила Гены.

Шестой день - подарок, когда ты отпустил кого-то действовать по своему усмотрению и по итогу получил больше, чем если бы контролировал каждый шаг ИЛИ когда вовсю манипулировал и к чему это привело. Рассказ про мага, чудище и семена. Вместо заглавия цитата из пословиц ада. В аттаче Heilung Norupo.

Седьмой день - богатство. С этого дня начались сложности, потому что надо было писать про себя. Надо придумать, как потратить внезапно свалившееся богатство так, чтобы оно принесло пользу или приумножилось. Вспомнила игру "распили мильён", сама сыграла кто-то даже оценил необычную подачу материала. В аттаче кадр из золотой антилопы, где раджа в горе золота лежит.

Восьмой день - преображение, история о твоих действиях во власти повторяющихся сценариев, когда наступаешь на одни и те же грабли ИЛИ когда вышел за рамки привычных шаблонов поведения и к чему это привело. Опять писать про себя. Процитировала Вааса с его "что такое безумие", пространные размышления о том, что запускать один и тот же скрипт на одних и тех же данных, когда до эти же действия приводили к одной ошибке в консоли - безумие. В аттаче гифка "в его словах есть буквы". Большая часть других участников активно эксплуатировала тему именно граблей.

Девятый день - препятствие, история когда продвижение казалось замороженным как бы ты ни бился, ИЛИ когда это торможение это знак того, что впереди ждёт что-то вкусное. Опять про себя писать. Пустилась в пространные размышления, что некоторые двери закрыты не для того, чтобы никого не впускать, а чтобы никто не вышел, потому что за дверью что-то опасное. В аттаче гифка с виталиком, который сидит на стуле спиной ко всем и надпись "my honest reaction".

Десятый день - победа, когда чувствовал в себе силу менять мир и как будто сама Вселенная помогала тебе, когда получилось что-то казавшееся невозможным. Потом была формулировка типа если вдруг у тебя не было такой ситуации хаха, то представь, что бы ты сделал. Самое тяжёлое, потому что писать абсолютно не о чем, поэтому снова пространные рассуждения про этот писательский челлендж, потому что никто не верил и не ожидал, что я вообще постить начну. в аттаче самая странная гифка, которую смогла у себя раскопать.

Второй аспект челленджа - писательские приёмы. Раскрывать не стану из уважения к автору.


Итого. Сначала было весело дурить людям головы. Потом стало просто весело. Под конец стало совсем не весело, но я решила: позориться - так до конца.

В общем и целом, чувствовала себя кожаной косухой в заклёпках среди кружевных панталон и юбок из дорогих тканей, расшитых бисером.

@темы: мысли вслух, жизненное, ужасные мерзости

---

челлендж день 9

"Умный в гору не пойдёт, умный гору обойдёт" - думал муравей подходя к жд переезду.

Вот у Вас бывало такое, что вы пытаетесь растопить лёд Сердца вашей половинки? А он(а) как был холоден, так и остаётся. Конечно же вы слышали про "не сдаваться" и "любовь преодолевает все преграды". И Вы всё равно пытаетесь, измором или попыткой изменить что-то в себе. А потом Вы думаете передохнуть, остановиться на некоторое время. И Половинка потом приходит сам(а), потому что ему(ей) не нравятся настырные. И всё у Вас хорошо потом. Бывало?

Вот и у меня нет.

Иногда бывает, что человек долго-долго штурмует некий замок, или захватывает некий корабль, или взламывает какую-то дверь, поломав тонну отмычек и отказавшись от кучи ключей, а потом оказывается, что замок - это лаборатория маньяка-мясника, на корабле призраки пиратов, которые делают человека частью-команды-частью-корабля, а за дверью ждёт Тиран Х-100. И всё, хана.

Когда работа над тем же текстом не идёт, надо отойти от текста, остыть от него, не думать о нём вовсе. И потом, на холодную трезвую голову, ты сможешь продолжить. Применимо почти ко всем сферам.

Некоторые задачи с наскока не решить, там думать надо. Не идёт метод - остановись, подумай, не куйню ли ты куёшь, сверься с методикой, загугли, в конце концов, но не спеши. Спешка нужна при ловле блох (с).

ПыСы. В аттач запихнула гифку, где Виталик на стуле сидит спиной ко всем.

челлендж день 10

Твоё упорство приведёт тебя только к разочарованию.

И всё же ты настаиваешь?

Ну что ж, продолжай читать.

Отбрось эмоции как жука-палочника. Потому что кринж нужно принимать без отторжения и без влечения.

Промотай стену вниз и узри.

Вот этот писательский челлендж. Я пишу не оглядываясь на "а что скажут соседи". Все _уже_ охренели от повышенной концентрации кринжа в своей ленте, потому что никто не ждал, что я каждый день начну постить что-то кроме репостов.

Я просто делаю, не понимая а как, не понимая а зачем, не понимая а что дальше. Потому что это эмоции, а на эмоциях я делаю ещё более лютую дичь.

Я вроде была готова писать, настроена писать. Потом начались какие-то совсем странные темы, которые мне совсем не аллё.

Мне хотелось пару раз пропустить дедлайн и выбыть потому что "да и ипись оно верблюдом". Потом я ловила себя на мысли "а слабо продержаться и нести знамя кринжа до победного?", и идеи приходили без приглашения, сами.

Почему то иногда (а у меня всегда), следуя инструкции, получаешь какаху, когда согласно этой самой инструкции должен получиться шедевр.

А сделанное на коленке второпях без соблюдения всех правил вдруг оказывается эталоном и "вот сразу нельзя было так сделать?".

Если отбросить эмоции, желания и вообще забить на достижение цели, цель обидится, придёт сама и скажет, а не охренел ли ты?

Слабо ли мне будет не профакапиться?

Посмотрим.

ПыСы. В аттач добавила максимально странную гифку IMHO.

@темы: жизненное, ужасные мерзости

---

челлендж день 8

Повторяющийся негативный сценарий? Не, не слышал

Я тебе говорил, что такое безумие? Безумие - это повторение одного и того же действия, раз за разом, в надежде получить другой результат. (с) В. Монтенегро. Или кто это там сказал.

Потому что если ты лажаешь, то всегда по разному. В рисовании, писательстве, постановке лабораторного метода, избиении сложного босса в компьютерной игрульке (привет, Лучезарность/Вергилий/Маления/сенатор/подставь_своего) - не важно. Сделал один раз - лажанул - оценил, где и что ты сделал не так - поменял что-то в своей стратегии - применил - опять лажанул, но уже по другому - и так, пока не получится.

Это не замкнутый круг, нет, ты пытаешься разбить стену чередой ора-ора-ора с разных сторон. Всегда делаешь следующую лажу не так, как предыдущую. ПЦРка не прошла, стекло не покрасилось, корешки не выросли, скрипт не компилится - смотришь, как ты всё сделал, меняешь условия, среду, концентрацию антител или антитела вообще, гуглишь ошибки из консольки. Всякий раз ты будешь делать что-то по другому.

И в конце концов ты понимаешь, _как_ это работает, пишешь однозначно_работающую_методику или однозначно_работающий_скрипт и работаешь в соответствии с.

Сложный Босс тебя бьёт - всякий раз он убивает твоего аватара на разных этапах, всякий раз, подступаясь к нему, ты знаешь больше, всякий раз твой аватар умирает по новому. 20 траев не приговор (с) Квен. Во всём остальном решает твои и только твои реакция и скиллы. Если не можешь - гит гут, казул. Лично я Лучезарность месила долго пока не поняла как правильно её месить (да и всех богов, по большому счёту), и постоянно эту фразу себе говорю.

Применять один и тот же скрипт, который много раз выдавал одну и ту же ошибку, в надежде, что "А вдруг что-то без меня поменяется и будет работать" - вот это и правда безумие, как по мне. Прав был Ваас. Ну или кто это сказал.

ПыСы. В аттач добавила гифку "в его словах есть буквы".

@темы: жизненное, ужасные мерзости

---

челлендж день 7

Чем дальше в лес, тем злее дятлы.

Просмотр спама в почте иногда просто отвал жеппы. Прекрасные письма вида "наследство американского дядюшки" это просто атас, круче всяких нигерийский принцев.

И вспомнилась игра, которую я видела где-то. Называется "распили мильён". Автор (кажется, ТамарСанна aka Одоната, которая какого хрена?), разбиравшая эту гипотетическую ситуацию, столкнулась с проблемой: непонятно, как этот мильён пилить. Если вложения - то куда? Если инвестиции - то во что? Как быстро это принесёт доход и принесёт ли? Собсно, вот он, этот пост (правда, там кроме "распили мильён" есть и другие интересные мысли): vk.com/wall-92307020_141385.

Теперь представь себе, женщина, что тебе на голову с громким звоном упал этот самый мильён (предположим, этот мешок тебе ещё и шею в процессе не сломал). И голос сверху приказал "Иоанн, иди и исполни волю мою" так это не то "иди и потрать на благие дела".

А теперь вопрос. А какие дела считать благими?

Самый первый вариант, который приходит на ум, это всякие фонды типа "ааа помогите ребёнок_name умирает" со всякими стоковыми фоточками истыканного трубками человеческого детёныша.

В этом случае:

1) не факт, что этот детёныш существует;

2) не факт, что лечение поможет вылечить, а не продлит страдания детёныша;

3) непонятно, в кого этот самый детёныш вырастет. Может в долгосрочной перспективе это будет самым невыгодным вложением (гуглите проблему пересадки сердца, там где гипотетическое универсальное сердце можно пересадить только кому-то одному).

Второй вариант - фонды облагораживания окружающей среды инфраструктуры эт цетера. Не смешите мои потроха, до фонда дойдёт в лучшем случае 70%, да и внутри фонда эта цифра размажется тонким слоем и не факт, что до дела хоть капля дойдёт. Может на самом деле дела обстоят лучше. Но кого я пытаюсь обмануть.

Третий - вся окружающая среда. Есть же стартапы по очистке океанов от мусора или от нефтяных пятен или создание заказников для краснокнижных видов или ещё что-то. Скорее всего, я бы влила этот мильён туда.

Частная проблема, вытекающая отсюда - какой конкретно стартап. Реальность полна разочарований и какой-то из этих стартапов может оказаться "фирмой-однодневкой". Так что тут писят-на-писят.

Также есть реальная проблема наткнуться на разного рода скам, который будет рад прибрать к рукам любые денежки.

*Но, несмотря на наверняка возникший бы соблазн, у себя этот мильён я бы не оставила точно, а то бы это вызвало определённый интерес со стороны как минимум налоговой. Так что данунах.*

Много мыслей моих про мильён. Но неистовство налоговой надёжнее некуда.

@темы: жизненное, ужасные мерзости

---

Я сейчас в прекрасном состоянии. С одной стороны, мне надо искать информацию по статье и писать введение. С другой стороны, я хочу узнать, как работать в р. И, узнавая о том, как работать в р, мне стыдно за то, что я не пишу статью. Я вроде бы работаю, но работаю не то. Лол.

челлендж день 6

Во время посева учись, в жатву учи, зимой веселись.

Тёмные своды пещеры покрывали трещины, через которые брезжил свет. Журчание ручья и завывания ветра были единственной музыкой и отражались от сводов. Перед алтарём в центре пещеры стоял ученик в начертанном им защитном круге.

Принцип равноценного обмена: если ты хочешь что-то выпросить у камня, то должен предложить что-то взамен. Ученик вспомнил жуткую историю, как какие-то послушники пытались выпросить то ли чью-то жизнь, то ли кого-то воскресить. Зачем они это сделали, почему не рассчитали всех рисков - загадка. В итоге один погиб, второй остался без чуть ли не всех конечностей. И в конце ритуала камень им выдал нечто ужасное.

Ученик внутренне содрогнулся и отогнал от себя кошмарные образы. Ему нужно было сосредоточиться на своём ритуале. Тем более, что наставник не привык ждать.

Наставником была огромная чешуйчатая тварь. Вопреки своему обыкновению, в этот раз он не отсчитывал хвостом время, оставшееся до конца испытания умений. Все прошлые ученики сильно нервничали и в итоге пару раз всё чуть не закончилось катастрофой.

Ученик стоял в круге, бесшумно читал призыв, размахивал руками под пристальным взором "наставника". Круг засветился, ученик закрыл глаза руками, наставник прикрыл свои глаза третьим веком. Яркая вспышка - и в центре круга лежит мешочек. Ученик не верил своим глазам. Этого ли от него требовал наставник?

Чешуйчатый разглядывал мешочек. Внутри были семена и ученику предстоит усвоить тот урок, на который у самого чешуйчатого потребовалось больше времени - пять человеческих жизней. "Этот точно управится за пару-тройку сезонов". Дай толчок к развитию, отпусти - и оно вырастет во что-то, что удивит тебя самого.

- А теперь бери семена и взрасти их. Как ты это сделаешь - бросая их на произвол судьбы или контролируя каждый шаг - неважно. Чтобы через пять лет урожай сюда принёс.

***

Чешуйчатый дремал рядом со входом пещеры, как вдруг его по носу ударило что-то плоское.

- Просыпайся, старый!

Чешуйчатый приоткрыл один глаз. Кто посмел нарушить его дрёму? Перед ним стоял молодой маг, в котором угадывались черты того ученика. У алтаря стояло два мешка и букет. Чешуйчатый открыл оба глаза и с интересом разглядывал гостя и его подношение.

- Вот что я вырастил.

Одним взмахом маг открыл мешки - и оттуда посыпались сочные плоды.

- Ты серьёзно хотел, чтобы я фермером стал?

Чешуйчатый вздохнул. *Отправить его странствовать восемь лет или не надо?*

-Расскажи, что ты выяснил, человек.

-Значит, по пунктам. Первое: семена нельзя торопить всходить, или они не приживутся. Второе: если дать им развиваться самим - урожая будет больше, чем если на них смотреть каждые три дня. Третье: если отбирать только самые сочные плоды и растить их на обильной почве, то семена этих плодов дадут растения с такими же сочными плодами.

-Это всё?

*Кажется, урок он не усвоил.* Под пристальным взглядом твари маг подумал.

- Давая чему-то полную свободу, ты получаешь гораздо больше, чем даёшь. Но не всегда это применимо к людям.

Чудище прикрыло глаза хвостом. Ну хоть кто-то понял.

ПыСы. Здесь снова в заглавии Блейк.

@темы: жизненное, ужасные мерзости

---

ррррр

18.07
С уже известными функциями можно творить форменную дичь. Лектор предлагает замахнуться на моделирование случайного процесса. *в консольке лектора многоуровневое if страшнаа* Приложение данного метода - физика элементарных частиц. есть у нас одномерное пространство от -10 до 10, частица свободно прыгает и с некоторой вероятностью п может поглотиться. общее количество переходов ограничим 200 шагами. внутренности функции. Берём стартовую позицию частицы в центре обозначенного нами интервала. рассчитывае вероятность поглощения. Если оно произошло, то симуляция заканчивается. Если нет, делаем один случайный переход. Выход вправо или влево - это преодоление установленного нами барьера и на этом симуляция также заканчивается. Если это переход привёл к выходу в одну сторону, то пишется одно уведомление, если в другую, то другим. Так как нас интересуют несколько показателей, то результатом будет список, в котором будет строка статус (поглощение, выход влево или вправо), позиция частицы и шаг, на котором произошло событие. Если за максимальное количество шагов поглощения не произошло, то выводим отдельное сообщение. то есть выходов из симуляции 4 штуки.

22.07
р это живой и динамичный язык, который стараниями табунов разрабов постоянно обновляется. Лектор хочет рассмотреть связку, которую он назвал самой современной tidyr dplyr.
Концепция "tidy data" (вольный перевод - опрятные данные). В статистике форма записи данных в табличном виде отражает две идеи: столбец - переменная (фактор), строка - наблюдение (значение фактора). форма удобная для стат данных потому что р разрабатывался на статистику, р может датафреймы векторизировать (использовать свои мощности на дф с учётом векторизации). не во всех областях анализа данных это удобно и применимо. tidyr отвечает за "опрятность" данных. ggvis ggplot2 dplyr пера того же человека, что создал tidyr.
Возможности tidyr.
рассматривать будем на простейшем наборе данных (можно создать самому, если скучно), под этим подразумевается простой воображаемый эксперимент. группе людей предлагается два типа лекарств в разные временные точки. так вот, такие данные не являются tidy, здесь в одной и той же переменной неявным образом спрятаны тип лекарства и время их приёма, что противоречит концепции tidy data. юзаем пакет tidyr для вычёсывания полученного датафрейма. первая связка - скомкать и разбросать (gather-spread). или из широкого формата в длинный (оба названия должны быть в кавычках) (wide to long). вторая команда используется реже, поэтому про неё лектор говорить ничего не будет. результат выполнения gather похож на таблицу с описательной статистикой в STATISTICA. Вторая связка - разделить и объединить (separate-unite). сепаратор встречается чаще. разделяет переменную, в которой содержатся два фактора, на две. в аргументах: датафрейм для надругательства, название переменной, вектор значений, которыми обзывать, разделитель (пробел, нижнее подчёркивание, или что там у тебя). Полученный датафрейм и есть tidy data и с ними будет работать следующий пакет.
dplyr. куча всего, которые могут преобразовывать данные как угодно (наверное). функция select - выбор данных из дф по столбцам. первый аргумент - дф, следующие - могут воспроизводиться без кавычек. вместо названия переменных можно вносить номера столбцов, можно использовать регулярные выражения (starts_with, contains), можно делать отрицательную индексацию. filter устроена похоже, разница в действии: селект действует по столбцам, фильтр по строками. в базовом р есть функция subset, которая принимает условия либо на строки либо на столбцы. функция arrange. сортирует дф по нескольким переменным. сортировку можно делать как по возрастанию, так и по убыванию (литера -), а ещё по нескольким переменным. функция mutate. создание или изменение переменных. связка функций group by и summarise. создаёт новую переменную на основе аргументов. Всё что выше можно сделать и на основе базы, прелесть данных пакетов в единообразии вывода. аналог dplyr это data.table.

25.07
Конвейерная форма записи (связано с dplyr) с использованием %>% вот такой срани. вопрос стиля, нежели чего-то ещё. поясним на примерах. есть у нас датафрейм с двумя переменными тип и значение. нам надо просуммировать значения в зависимости от типа и отсортировать по убыванию. если хотим использовать dplyr, юзаем три вложенных вызова (arrange -> summarise -> group_by). последний вызов в этой связке выполняется первым, что немного странно для восприятия. аргумент последней функции находится далеко от неё самой, что тоже странно. Второй вариант в этом случае - в котором мы будет создавать новый дф на каждом шаге (или его перезапись). но в этом случае мы плодим море сущностей или портим дф (особенно стрёмно когда бекапов не делаешь). а теперь возникает конвейер. у каждой функции свои родные аргументы, функции расположены в том порядке, в котором применяются, дф не переписывается, сущности не плодятся, дф упоминается один раз и всё. красота.
Эквивалентная запись. x %>% f = f(x). x %>% f(y) = f(x, y). x %>% f(y, param = .) = f(y, param = x) (в последнем случае точка обозначает место, куда х надо подсунуть, в остальных х стоит первым)
и снова птички! всё, что мы делали средствами базового р переделаем под dplyr. (использовать или нет все эти пакеты - дело вкуса) это можно делать многими разными путями, не плодя ненужных сущностей.

Ключевые объекты и понятия. Переменные, окружения, операторы, справка. Управляющие конструкции и пакеты. Векторы, типы векторов, правила переписывания, векторизация. Матрицы, списки, дата фреймы. Семейсвто apply. Типичные этапы предобработки данных. Факторы, строки, регулярные выражения. Функции, разбор аргументов, эллипс (...), generic функции. Концепция tidy data (причёсанные?).
А что дальше? оттачивать навыки. Можно визуализировать (базовый р, гыгыплот2, латекс), методы и алгоритмы в разных областях, разработка и поддержка пакетов, параллельные алгоритмы и визуализация кода (не для твоего скудного умишки). Ну и плюс книга Advanced r.

ВСЁ

ррррр_стат

19.07
Корреляция.
будем работать с тачками. cor.test корреляция, аргументы: достаточно два вектора с количественными аргументами. корреляция пирсонова, есть значения критерия, степени свободы, значение п, доверительный интервал, и собственно коэф корр. если считаешь, что нужно непараметрику использовать, в аргументе method можно отдельно прописать либо кендалла, либо спирмена (аналог пирсона). в справке много интересного. если надо записать формулу, то пиши тильда аргумент1 плюс аргумент2, и откуда брать аргументы.
статистика статистикой, но безликие цифры не скажут ничего про тип зависимости, потому что в реале всё может быть не так, как ожидаешь. поэтому бахаем плоты. корреляционные плеяды, метод, к которому лектор относится скептически, но для общего развития расскажет. Это корреляция между тремя и более переменными.
для начала посравниваем попарно все количественные переменные. команда pairs, в аргументах датафрейм и на выходе диаграммы рассеяния для всех возможных комбинаций. для корреляции функция cor, которая только коэф кор считает, но ей можно скормить набор данных. лектор назвал это "варварский анализ". если считать значимость, то нужно поправку на множественное сравнение учитывать. в пакете psych есть corr.test (не забудь этот пакет включить; написание похоже на функцию из базовых статистик в р). аргументы: датафрейм с данными и всё. на выходе будут ккор для всех комбинаций и отдельно п уровни значимости уже с поправкой (все параметры настраиваемы, если это необходимо).

25.07
Работаем с тачками. строим простенькую регрессионную модель lm (linear model а не цыгарки такие). аргументы: формула, в которую запишем линейную модель, данные и всё. если эту модель вывести, то выйдет минимум информации: формула, интерсепт и коэф при переменной. не густо. для детального описания юзаем саммари и получаем боле привычную картину. Если есть регрессия, то должна быть линия тренда. её делаем гыгыплотом. (важное замечание по поводу ggplot и aes. в скобочках последнего первый аргумент это ось х (независимая переменная), по оси у - то, что мы исследуем (зависимая)). геом smooth делает линию тренда, без аргументов делает что-то нелинейное, но подходящее графику. аргументом можно любые методы использовать, но надо их в кавычки засунуть. дов интервал тоже можно убирать. как и всё в ггплот очень настраиваемое.
Так как это регрессионная модель, то мы можем предсказывать значения. в той модели, которую уже сделали, есть графа под это, можно сбацать датафрейм в котором будут реальные значения и предсказанные, а потом сравнить.
предсказывать можно что угодно, поэтому бацнем новый дф, в который засунем значения, не вошедшие в основную модель. функция predict, аргументы построенная модель и данные, по которым делать предсказания. если захотим запихнуть в старый датафрейм новые значения, то создаёшь новую переменную и засовываешь в неё результат выполнения предсказания.
В примерах выше предиктор (независимая переменная) был независимой переменной. в линейной регрессии можно предиктором и номинативную переменную сделать. На примере машинок. Сначала мы засунули в модель изменение потребления топлива в зависимости от количества цилиндров. получили, что зависимость достоверная есть, на графике получили, что значения распределены в пределах трёх числовых уровней, что довольно странно. меняем цифры в количестве цилиндров на буквы, получаем чуть более осмысленный результат, смотрим на саммари. там есть интерсепт, там есть коэф для группы с 6 и 8 цилиндрами. А гьде 4 цилиндра? (а гьде гималайский?). Если мы посчитаем средние значения для трёх групп, то увидим, что интерсепт равен среднему для группы 4 цилиндра. Это значение принимается по умолчанию как базовое. А два последующих коэф показывают, насколько среднее изменилось в других группах (в данном конкретном случае коэф отрицательные ровно настолько, насколько они разнятся со средним для группы 4 цил.). как видно, линейная регрессия прекрасно работает и с номинативной переменной.

26.07
Множественная регрессия. похожа на многофакторную анову. как её считать, как интерпретировать результаты, как визуализировать. регрессия позволяет предсказывать значения в отличие от ановы.
переменные по которым предсказывать рождаемость в разных областях страны. swiss встроенный датасет. разумеется, его надо проверить. посмотреть на структуру (датафрейм с 2 целочисленными переменными и 4 типа num), построить график распределения зависимой переменной, вот это вот всё.
Теперь время предсказаний. предсказываем рождаемость в зависимости от подготовки к службе и религиозных убеждений. lm в аргументах формула как для дисперсионного анализа с двумя предикторами (допускается написание df$col1 вместо названия столбцов и дф отдельно, р поймёт). итого используя саммари можно посмотреть, что там у тебя. удивительное дело: чем выше подготовка к службе, тем ниже рождаемость (с поля боя не возвращаются и не оставляют потомков?), а от религии мало что зависит.
Взаимодействие переменных. Как и в дисперсионном анализе, переменные в лр могут взаимодействовать. формульная запись аналогична. вывод также аналогичен. что значит взаимодействие факторов в лр: в зависимости от одного фактора другой фактор начинает сильнее влиять на зависимую переменную.
Доверительные интервалы. тоже важная штука. функция confint и в аргументах созданная тобой модель.
время линейной регрессии с категориальными предикторами. Если таких нет, то надо создать. в данных, с которым работаем, есть такая переменная, как католики, там есть много и мало, то есть провинции в которых католиков много и провинции в которых католиков мало. Это дело можно заменить на собственно много или мало, если процент католиков больше 60%. делаем модель с новой переменной и в результатах видим странное: интерсепт, коэф для подготовки и коэф для "много" (а гьде остальные?). теперь в интерсепте хранится среднее предсказанное значение для первого уровня категориальной переменной при остальных переменных равных 0. в нашем случае первый уровень это "мало", для него в интерсепте и хранится средняя рождаемость. следующий показатель показывает, насколько меняется рождаемость в зависимости от физической подготовки в провинциях, где католиков мало. изменение предсказанного значения зависимой переменной при переходе от провинций с малым количеством католиков к провинциям, где католиков много. изменение в большую сторону, стандартная ошибка относительно небольшая, предиктор значимый.
самое мясо начинается при взаимодействии непрерывных и категориальных переменных. что означают результаты. теперь в интерсепте также хранится средняя предсказанная рождаемость для провинций где католиков мало, физ подготовка не учитывается. следующий показатель для этих же провинций но с учётом физ подготовки. третий показатель для провинций где католиков много, коэф отрицательный и не значимый. однако есть взаимодействие факторов, которое значимо на уровне тенденции. этот коэф показывает, насколько меняется рождаемость в провинциях где много католиков при условии физической подготовки. итого что мы видим. в провинциях в зависимости от количества католиков рождаемость меняется по разному. в этом и прикол взаимодействия факторов.
интерпретировать результаты с категориальными переменными может быть трудно. стоит отметить, что коэф выводятся в зависимости от того, как ты переменные в линейной модели расположил. если переменные поменять местами, то это может облегчить интерпретацию результатов. если категориальную переменную поставить вперёд, то по порядку идут провинции где католиков мало и много, можно сразу сравнивать. потом физ подготовка там где католиков мало, и где их много.
теперь можно и линию тренда оценивать. чёткая отрицательная линия тренда, небольшой доверительный интервал. А теперь добавим религиозность и видим, что график развалился на две половины: высокая рождаемость, низкая физ подготовка и много католиков, и обратная ситуация, разделение очень чёткое. делаем линию тренда и получаем странный тренд для "много" (для "мало" всё прилично). зависимость как будто не линейная, но это мы бахнули сглаживание по умолчанию. добавим линейную модель и странный тренд стал немножко положительный тренд, но широкий доверительный интервал показывает, что достоверности ждать не нужно, не найдёшь.
Если ещё не понятно, то строить графики при построении модели - идея годная. В данном конкретном случае видно, как физ подготовка разделила данные на два кластера, в области с "много" линейный тренд как будто не наблюдается, но там просто закономерностей выраженных нет. хотя наименьшие квадраты щедры и показывают некоторую зависимость. хотя палиться с такими данными не стоит.
а теперь рассмотрим графики с одной кат и несколькими непр переменными чтобы понять во что мы такое ввязались. добавим детскую смертность. вывод результатов выглядит страшно, но попытаемся разобраться. интерсепт как всегда средня рождаемость для "мало", потом для "много" (изменение большое, но станд ош тоже), потом коэф насколько детская смертность влияет на рождаемость и потом физ подготовка, оба два относятся к "мало". потом они же два для "много", потом взаимодействие их двоих (непрерывных факторов) для "мало" потом для "много". И ни один из факторов не достоверен.

27.07
теперь строим оптимальную регрессионную модель.
когда мы получаем какие-то данные, мы можем использовать всю доступную информацию для предсказания интересующих нас значений. подобная практика чревата бесполезной тратой нашего времени и ресурсов компуктеров. также есть разница между предсказанием значений и разбором закономерностей в данных. Не все данные одинаково полезны. для более полного понимания что происходит надо строить разные модели и сравнивать их.
как это происходит в р. сначала приведём данные по швейцарам в исходный вид (лектор удалил набор данных и присвоил заново, а можно было просто занулить созданную переменную). потом. если в формуле с моделью на месте предикторов поставить точку, то зависимая переменная (в нашем случае рождаемость) будет предсказываться от всех предикторов в наборе данных (но не от их взаимодействий). получаем, что значимыми оказываются все предикторы кроме подготовки (хотя в предыдущем примере он был значимым). Теперь бахнем модель без одного предиктора (без доли людей, занятых на сельхоз работах; названия из вывода р копипастить можно). подготовка всё также не значима, другие предикторы немного поменяли значимость, но не растеряли ея. теперь сравним рквадрат. в первом случае он 0,7 и 0,67 во втором 0,66 и 0,63. у нас есть две модели. чтобы понять, насколько значимо различается доля дисперсии, которая объясняется обеими моделями, можно бахнуть дисперсионный анализ. anova в аргументах обе наши модели, в выводе описание обеих моделей. ф значение достаточно велико, п меньше 0,05. результат показывает, что доля дисперсии в полной модели значимо больше чем в урезанной модели.
теперь сделаем ещё одну урезанную модель, только теперь уберём подготовку. по итогу все предикторы значимы. теперь сравним полную модель с новой урезанной. ф значение 1, п сильно больше 0,05. сие значит, что обе модели одинаково объясняют долю дисперсии.
сравнение полной и урезанной модели - стандартный способ отбора предикторах в линейной регрессии. мы могли бы перебрать все предикторы, сравнить оптимальная модель - это которая объясняет максимальное количество дисперсии минимальным набором предикторов. можно вручную перебирать предикторы, но это долго. в р есть функция, которая увеличивает количество предикторов, убавляет или сразу оценивает обе стороны. и сравнивает полученную долю дисперсии, конечно. step функция, в аргументах модель со всеми предикторами, второй аргумент направление. в нашем случае направление обратное, потому что на входе модель со всеми предикторами. итак, что делает функция: показывает, какую модель использовали, оценивает сумму квадратов и сумму остатков, потом убирает предиктор, который объясняет самую малую долю дисперсии, сравнивает оставшиеся предикторы и у нас останавливается, потому что дальше будет скорее всего хуже. работа функции step неизбежно будет показана в консоли. summary для такой модели будет похож на стандартный вывод линейной регрессии только со всеми значимыми предикторами.

Теперь время диагностировать модель (что бы это ни значило). оценка можно ли на имеющихся у нас данных строить нужные нам модели. проверка данных на основе списка требований к ним. какие-то правила нарушать можно, какие-то лучше не надо. поглядим на список допущений, покажут как оценивать данные графиками, функциями р и функциями нашего пера.
знакомиться с диагностикой будем опять на швейцарцах, делаем быстрый взгляд на попарные сравнения (pairs), и нас допустим интересует связь между образованием и подготовкой. делаем гыгыплот, видим не сильно линейную связь. Сначала посмотрим на выбросы, которые сильно отклоняются от общего тренда взаимосвязи. а нормально ли переменные распределены? подготовка относительно нормально распределена, а образование скошено влево. Что делать? Не использовать переменную для анализа. А если сильно надо, то преобразовать. варианты: логарифм, квадратный корень или что-то ещё.

28.07
допущение о линейности взаимосвязи. если в аргументах сглаживания не указывать метод, то связь между подготовкой и образованием будет нелинейная, будет плавная кривая. теперь делаем модель, по подготовке предскажем образование. подготовка оказывается хорошим предиктором, модель описывает около половины изменчивости. смотрим на график внимательно, кажется что связь больше квадратическая чем линейная, пробуем биномиальную модель бахнуть. создаём в датасете новую переменную, в которой будет квадрат переменной "физ подготовка". делаем модель по двум предикторам: подготовка и квадарт ея. по итогу подготовка перестала быть значимым предиктором, квадрат её - значим, модель описывает около 60% изменчивости (вспоминаем, что было в прошлый раз и делаем выводы). сравним это дело ановой, разница между моделями значима.
Для дальнейшей диагностики добавим новых переменных. добавим предсказанных значений и остатков из двух моделей. бахнем графики и посмотрим что у нас там происходит. в диаграмму рассеяния можно добавить линии предсказанных значений. помним, что первая модель была линейно вторая нет, линии также по разному отражают предсказания. следующий шаг по оси х предсказанные значения по у остатки. сначала увидели, что остатки распределены как бы по синусоиде, во второй модели остатки относительно равномерно распределены.
допущение о независимости остаков. это значит, что остатки не сгруппированы по категориям. наблюдения взяты из двух разных исследований, использование не усреднённых данных по испытуемым. Как выяснять. строим график по х номера по у остатки. в идеале должна быть прямая линия вокруг которой примерно равномерно распределен остатки. для обеих случаев картина похожая, но во втором немного сглаженнее.
гомоскедастиность (вспомнить бы ещё что это). изменчивость остатков должна быть одинаковой на разных уровнях независимой переменной. расшифровываю. разброс остатков должен быть одинаковый на всём протяжении моделируемого вектора. строим графики, в первом случае разброс небольшой в начале и большой в конце, во втором распределение остатков смещено к началу, но оно равномерное.
допущение о нормальности распределения остатков. строим гистограмки. в первой модели распределении немного скошено влево. можно поюзать кукуплот и увидеть что распределение остатков не очень нормальное. тест шапиро уилка тоже показывает что распределение не нормально. для второй модели на первый взгляд распределение выглядит нормально, но шапиро уилк говорят, что оно не нормальное. верим им.

29.07
Логистическая регрессия.
Основное свойство линейных регрессионных моделей - зависимая переменная должна быть количественной. логистическая регрессия позволяет оценить влияние предикторов на номинативную переменную (у которой есть две градации). сначала будет идея метода (который сложен по своей мат природе) а потом будем выяснять как оно работает в р.
в чём суть метода. как разные предикторы влияют на номинативную переменную с двумя градациями (самый простой вариант: событие либо случится, либо нет). пройду ли я этот курс с отличием или нет и какие факторы повлияют на исход. факторы: сон на учёбе, тусы, ботать. чего мы хотим от логистической регрессии: хотим рассчитать вероятность благоприятного исхода. в правой части уравнения стандартный джентельменский набор переменных. коэффициенты показывают, с какой "силой" переменные влияют на исход. в чём проблема. Например, х1 (тяга человека к математике) может принимать значения от отрицательной до положительной бесконечностей, а вероятность принимает значения от 0 до 1. в правой части разные количественные показатели с огромным зачастую размахом, а в левой диапазон значений ограничен.
из таких ситуаций помогает выйти возведение экспоненты в степень, которая равна показателю правой части уравнения. итого вероятность примет вид: числитель - экспонента в степени, знаменатель - 1 минус эта экспонента. преобразование значения вероятности таким образом, чтобы она также принимала значения от отрицательной до положительной бесконечностей, как и потенциальная правая часть уравнения.
рассчитываем odds, это отношения вероятности успеха (1) к вероятности неудачи (0). если нам известна вероятность успеха (0,2) то вероятность неудачи будет 1-0,2 (0,8), делим 0,2 на 0,8, получаем odds. чем выше вероятность успеха, тем выше odds. а теперь возьмём и возьмём натуральный логарифм от odds. что произойдёт. если значение меньше 1, то значение натлог будет меньше 0. чем выше вероятность удачного исхода, чем выше odds, тем больше значение натлог от odds. вероятность удачи 0.5 - это odds 1, и натлог 0 (надеюсь понятно). Теперь мы готовы смотреть на итоговую картину, которая есть отношение между вероятностью и натлог от odds. чем больше последнее, тем ближе первое к 1. в левой части будет уже не вероятность, а натлог от odds. называется всё это логит преобразование.
теперь можно правильно интерпретировать кофэ логрегр. как это работает в р. у нас есть набор данных, в котором есть информация о поле ученика, успеваемости по различным предметам, и окончание школы с отличием или нет. Задача: предсказать на основе пола и успеваемости исход "с отличием" или "не с отличием". Сначала ограничимся этим количеством переменных, потом будем думать, как включать неограниченное количество предикторов.
оценим на графике, как на медальность влияют баллы по чтению и математике и пол учащегося. на графике видно, что среди не получивших медаль больше мальчиков это таки раз, корреляцию мжду чтением и матаном это таки два, среди медалистов почти нет тех, кто получил меньше 50 баллов это таки три. и ещё среди медалистов больше девок (они старательнее). А теперь модель, которая всё это опишет. делаем формулу. функция glm (обобщённая линейная модель), сначала зависимая переменная, потом независимые, потом откуда берём все, потом в аргументе family пишем binomial. разберём простой вариант без взаимодействий. интерсепт это показатель рассчитываемый для девок при условии нулевых показателей по чтению и математике. этот интерсепт это значение логарифма odds, и он очень небольшой. как интерпретировать. вероятность получить медаль при нулевых баллах по чтению и математике КРАЙНЕ МАЛА. теперь. интерпретировать коэф для следующей переменной. если испытуемый девка, и если у неё баллы по математике фиксированы и не изменяются, то с единичным увеличением балла по чтению значение логарифма odds (вероятность получить медаль) будут увеличиваться на 0,066. интерпретация коэф переменной матан. если испытуемый девка и при неизменных баллах по чтению, то с единичным увеличением баллов по математике шансы получить медаль возрастают на 0,14 единиц. Из всего этого видно, что баллы по матану больше влияют на получение медали. Третий коэф. Если баллы по чтению и матану не меняются, то сам факт изменения положения в номинативной переменной ("смена пола") будет снижать вероятность получения медали. (лектор упомянул odds ratio и сказал, что про это можно почитать отдельно. хм.)
Что теперь делать с предсказанными значениями? в линейной регрессии точки можно спроецировать на регрессионную прямую и оценить предсказанное значение. Можно ли сделать что-то такое в логистической регрессии? усли бахнуть predict, то он даст логарифм от odds. результаты в таком случае удобнее получать в виде вероятности, для этого в predict нужно указать аргумент type = response. получится в итоге вероятность получить медаль, которая высчитывается на основании регрессионной модели. в датафрейм можно внести новую переменную с предсказанными значениям.
Вот мы получили вероятности а что с ними делать? можно придумать порог, который будет "отсекать" вероятности и мы сможем решать, состоится или нет событие.
так называемые рок-кривые? пакет rocr. есть две функции prediction и performance. первая функция сравнивает предсказанные и экспериментальные значения. второй показывает ошибки первого рода? там очень сложная для меня система пока. в зависимости от показателя у нас есть разная вероятность неправильного предсказания. теперь время выставлять пороги отсечения. с какого значения мы скажем, что событие произойдёт, с какого - что не произойдёт.
специфичность и чувствительность классификатора. создадим переменную, в которую вгоним отношение между порогом и специфичностью, потом переменную с порогом и чувствительностью. Специфичность - показатель, который говорит, насколько хорошо мы предсказываем отрицательный исход событий. Чувствительность - насколько хорошо мы предсказываем положительный исход событий. чем жёстче порог, тем ниже чувствительность. добавляем отношение между значением порога и общей эффективностью классификатора, строим график и видим точку пересечения трёх показателей. это значение и будет порог.
теперь создаём новую переменную, где будет храниться не просто вероятность исхода а реальное значение: да или нет. и можно создать новую переменную, где запишем правильно или нет предсказали.

как красиво вывести результаты. пакеты xtable и stargazer. делаем линейную регрессию с двумя количественными предикторами. потом анову с взаимодействием двух факторов. теперь можем посмотреть саммари данных, там есть таблица с коэффициентами. если надо конкретно эту таблицу скопировать. xtable на вход принимает модель, сохраняет это дело. потом функция print. аргументы что сохраняем, в каком формате, название файла куда сохранять. на примере наших данных сохранили в хтмл, и в браузере открывается таблица, пригодная к копипасту. А если хочешь сохранить свои данные красиво. для этого stargazer. работает с данными, которые мы получаем при использовании регрессионных моделей. аргументы модель, тип документа, что будет зависимой, а что независимой переменной, и какой аутпут. И таблица уже сильно красивше, её можно даже впихнуть куда-нибудь.

ВСЁ!

Так, с проганием в р закончили, анализ данных первая часть тоже, пора продолжать. На очереди вторая часть основ статистики и анализа данных в р. оба курса друг на друга ссылаются, можно запаралелить.

@темы: мысли вслух, жизненное, ужасные мерзости

---

челлендж день 5. часть1

Через трудности к новым мирам.

*далёкое будущее с межпланетными перелётами*

Грохот буровой машины рассыпался в разреженной атмосфере, но вибрации отдавали по ногам и давали примерное представление, на что наткнулось сверло.

Когда я записывалась в первопроходцы, я представляла романтику дальних миров, бескрайний космос вокруг, преодоление тягот и невзгод, а не монотонное бурение породы, чтобы добыть оттуда хоть каплю металла.

-На самом деле всё просто, -говорил мне наставник. -Слушай сверло, и оно тебя приведёт к нужной породе.

Сдаётся мне, старый хрыч врал. Или это профдеформация. Или без шлема в токсичной атмосфере часто ходил. Оп-оп-оп, датчики на панели бура запищали - порода стала твёрже. Неуж-то разведчики не ошиблись и на этой точке есть хоть что-то ценное? Да, наконец-то, хоть капельку урана сегодня достану.

Вспоминаю, как работала на сборке домов, когда только начинали.

-Хорошо, давай так. Чего у нас сейчас не на исходе?

-Говна и палок.

-Вот из них и построим.

-Зато по госту!

-Какой в жопу гост вдали от родного мира?

-Иди и делай, задолбал ныть!

Руководил нами тогда военный, рассказывал, как он один раз бомбу на соплях сделал из двигателя разбившегося корабля. Бомбануло тогда на славу.

Самое стрёмное, когда заканчиваются медикаменты, потому что их нам всё ещё привозят. Сейчас пока запасы есть, можно не беспокоиться. А вот стены для сборных домов делали из того, что выкопаем на месте. Первым делом ставили жилые помещения, параллельно гидропонику (кушать-то что-то надо), а потом и до остального дойдём.

Надо будет в следующий раз в теплицы записаться. Соскучилась по жизни. Да и весело у них там.

ПыСы. Не можешь нети груз - изобрети колесо. Не можешь поймать добычу - изобрети копьё. Ограничения! Нет ограничений - нет прогресса, нет прогресса - культура гниёт! (с)

Отметила, что описание разного рода страданий приходится клещами вытягивать, а всякое весёленькое и описание чего-то обыденного льётся ручейком.

челлендж день 5. часть

Здесь я загадала стишок. Маленький. Он достаточно очевиден.

Как-то я был на грани полного расторжения договоров с одним хорошим партнёром. Решение поорать вне стен переговорных кабинетов оказалось удачным, личное выговори и никто больше не в обиде.

Один акционер как-то нелестно отозвался о наших рабочих местах. Хотелось ему литсо разбить, но тогда нас точно закроют.

Компания задала инженерам и разработчикам задачу улучшить наши конвейеры, чтобы улучшить качество продукта. Этот самый акционер постоянно высказывал, что "бесполезно", "у вас ничего не получится", "нельзя улучшить то что уже идеальное", но наше упрямство не сломить. В итоге мы улучшили показатели на 15 процентов.

Вы только посмотрите. Кто сначала говорил, что проект ни о чём? А теперь слюной исходит. Говорит, продай да продай. На моё "нет" скорчил елейные щщи, согласился с отказом и ушёл. Потом я узнаю, что кто-то пытается выкупить у сотрудников данные по частям. Люди мои грамотные и немного злопамятные (не виню, сам такой же). Через месяц я обнаруживаю у себя в кабинете следы взлома на дверях и никаких других повреждений. И компьютер я точно помню отключал. Штош.

А через две недели я вижу в новостях, что сборочные линии одного завода остановились, вследствие чего здание взорвалось (хорошо хоть без жертв обошлось). И по несчастной случайности угадайте кто был его владельцем? Ха. Не я. Поделом.

@темы: жизненное, ужасные мерзости

---

челлендж день 4

Благодарность приносит обильный урожай.

Хорошо жить рядом с людьми, разделяющими твои увлечения. Выращивать разные травы с одной стороны серьёзное занятие, с другой - отдых от книг и постижения тайн бытия. Колдун смешивал удобрение для своих трав: весной они особенно требовательны к подкормке.

От стекла множества оранжерей отражались лучи весеннего солнца. Небольшое поселение магов располагалось у горного хребта рядом со старым сосновым бором. Небольшой домик, который стоит ближе всего к лесу, стал для колдуна пристанищем.

На раме окошка висела привезённая с дальних земель "музыка ветра". Из чего сделана - колдун не знал, но её звон успокаивал беспокойную душу любого заблудшего путника. Свет отражался от склянок и играл в гранях камней на полках, ветер с гор приносил ароматы ранних цветов и свежесть древнего нетающего снега. В чугунном горшке колдун помешивал смесь болотного цвета (то самое удобрение), в бору пели птицы, под окном дремала ручная рысь. Чёрная птица сидела на подоконнике и внимательно разглядывала колдуна и его занятие: казалось, она следит, чтобы тот нигде ничего не напутал.

Порыв ветра раскачал музыку ветра. Звон, пение птиц и запах снега окунул колдуна в воспоминания об учёбе в Круге магов. Вот он пацаном с кучкой других воспитанников спалили два тренировочных манекена и взорвали хранилище с учебными материалами (на тот момент пустое). Вот они всей ватагой попались воспитателям. В качестве наказания их всех отправили постигать созидание в противовес тому разрушению, которое они учудили. Его отправили помогать пожилой ведьме, которая разводила травы.

Ведьма курила длинную изящную трубку, пристально глядела на всех уцелевшим глазом, и следила, чтобы молодой колдун соблюдал пропорции для смеси удобрений.

-Ростки можно вытащить из земли разными путями - говорила она. - Можно потянуть его и вырвать с корнем, но тогда ты останешься без ядов и лекарств. Можно подождать, пока он дорастёт сам. В этом случае ты получишь нужные тебе травы, но надо запастись терпением.

-Ждать долго и скучно - гундел ученик.

-Учись, студент.

Слова старой ведьмы всплывали в разуме колдуна всякий раз, когда ему нужно было ждать. Отработка за разрушения научила его усидчивости и терпению - очень полезный для всех магов навык. Терпение нужно было для разведения удобрений - порошок очень плохо растворяется в воде, поэтому нужно подождать минимум пять минут, чтобы он отдал все питательные вещества.

Колдун взял ковшик и не спеша начал разливать смесь по склянкам. Для всех его растений нужно разное количество подкорма. Да и маленькие склянки всяко сподручнее носить, чем тяжеленный чугунный котёл.

Колдун разглядывал свои посевы после полива. Где-то ростки только-только пробивались из земли, где-то стебли были ростом с его ладонь. Чтобы собрать обильный урожай, нужно время. Яды и лекарства в растениях накапливаются медленно. Эту мудрость он постигал очень долго.

пысы. Здесь в качестве заглавия цитата из Блейка.

@темы: жизненное, ужасные мерзости

---

челлендж день второй

Об этом ли я просила?

Джина, ремонтник по профессии, хакер поневоле, брела рядом с мужиком, у которого вместо лица когда-то было месиво, а сейчас металлическая пластина с большим количеством лампочек. Уровнем ниже шли бойцы, жаждущие крови и веселья. Им всем надо было проникнуть в центр управления, загрузить информацию и опционально устроить погром. Она бы с радостью сбежала, но сумма долга, который на неё повесили обманом, давил тяжким грузом и не давал уйти из этого синдиката (или её бы нашли раньше, чем она смогла бы создать новые доки и тогда не факт, что она выживет).

Карл (так звали "месиво-вместо-лица") подошёл к двери и вышиб её с ноги внутрь. Дверь скрывала маленькую каморку с окошком. В центре стояла искомая панель.

-Значит так. Двери открываются - и идём ломать и крушить всё. - даже по переговорнику был слышен радостный гомон.

Джина подошла и склонилась над панелью. Индикаторы слабо светились - защита стоит надёжная.

-Нам нужно получить доступ к центру управления. Приступай. - Нетерпение Карл не скрывал.

Он навис над Джиной и вкрадчиво спросил:

-Или мне напомнить, сколько ты нам задолжала?

-Столько, что нужно на вас работать забесплатно 510 лет, да, помню - не поднимая головы, отмахнулась та. Не удовлетворившись её ответом, Карл скорчил раздасованную гримасу и отстал.

На экране, демонстрировавшем запись с камеры наблюдения, два бугая в нетерпении смотрели по сторонам. Бык явно жаждал крови и рвался в бой. Цвет на панели с красного сменился на зелёный, из динамиков раздался писк, дверь открылась и бугаи с радостным гиканьем рванули внутрь.

Джина облегчённо выдохнула. Не зря её натаскивали в своё время. Из динамиков послышались звуки выстрелов - Бык добрался до места. Карл оставался невозмутим, но начал вертеть в руках ствол. По цвету ламп, которые были вместо глаз, было сложно определить его настрой.

-Как думаешь, сколько они сопротивляться смогут? - Расчётливость этого человека поражала воображение.

-Их не тренировали для боя, так что недолго. - Джина старалась смотреть на панель, чтобы не выдать своего беспокойства.

Камеры отключались одна за другой, индикаторы на панели выстраивались в ровный ряд, система начала сдавать. Скоро они доберутся до центра и загрузят, что нужно. Карл поморщился от боли и потёр место соединения искусственной руки с живой плотью. В последнее время его импланты отторгаются всё чаще. Конец ли близок или брак попался, никому не ведомо, но его вроде всё устраивало.

-Ты же слышала историю про мужика с библейским именем, которому после взрыва конечности переделали? Хотя он не просил? - Вопрос был внезапен.

-Ай, да хорош заливать, люди с такими травмами не живут. - Джина отмахнулась. Она слышала, конечно, но считала не более чем странной байкой.

На панели высветилось предупреждение: центральное ядро близко к перегрузке. Карл с радостным видом подлетел к панели.

-Хочу посмотреть, как оно рванёт. - с довольным видом он потёр руки и уставился на экран.

-Не хотелось бы тебя разочаровывать, но если оно и рванёт, то без спецэффектов.

Она снова уставилась на экран, на котором индикаторы выстроились в ровные ряды. От созерцания огоньков Джину отвлёк странный гул, доносящийся со стороны окна. Она повернула голову в сторону источника звука, прислушалась, нахмурилась, кинула Карлу "я ща" и отошла от панели. Спонтанное решение, спасшее ей жизнь. Взрыв настиг их внезапно.

Джина очнулась на груде металла. Каждое движение давалось с трудом. Она повернула голову и встретилась со стеклянным взглядом Быка. Перевернувшись, Джина смогла встать. Представшее перед ней зрелище было красноречивее любых слов. Дым, обломки и торчащие из-под них конечности показывали: теперь она никому ничего не должна.

Джина подошла к тому, что осталось от панели, и увидела в пробоине чудом сохранившийся идентификационный модуль. При ближайшем рассмотрении он оказался чистым - можно создать новые доки и начать новую жизнь. Она выдохнула, взяла модуль и побрела отсюда.

Джина держала в руке её входной билет в новую жизнь и смотрела на рассвет, стараясь не обращать внимания на обломки, дым и боль в боку. Осталось только не просрать эту возможность.

пысы. когда я прочитала задание к этому дню, на периферии сознания всплыла фраза "i never asked for this"

челендж день 3

О чём могут поведать другие миры?

Ученики всех возрастов стекались со всех окрестных поселений в лесной курган: сегодня один из тех дней, когда Наставница, пожилой мотылёк-провидец, была готова слышать пение Души и рассказать историю.

Неважно, в далёкое ли будущее заглядывала Наставница, в глубокое прошлое, иль в иные миры, она всегда приносила ценные уроки для учеников. Так было и в этот раз.

Ученики как всегда расселись вокруг костра и притихли: Наставнице нужно время настроиться. Поленья в костре потрескивали, шаманы отбивали бубнами неторопливый ритм, ночные звери пели свои песни. Наставница сидела перед костром закрытыми глазами и слегка покачивалась.

Наконец она открыла глаза. Шаманы закончили бить в бубны, сложили инструменты и тоже сели: им всегда было интересно не меньше, чем ученикам.

-Я расскажу вам историю о бесстрашном пастухе. Начало его истории, от меня сокрытое, привело его к тому, что он погиб. Но смерть его не остановила. Его подняли с помощью руды, ракушек и силы Души, и отправили сделать то, что он должен был свершить.

Антенны и крылья учеников радостно подрагивали, они не моргая внимательно слушали Наставницу. Как и шаманы.

-Дело его жизни - остановить катаклизм, которого ещё никто не почувствовал. Жуки с разных королевств бесследно пропадали, и тех, кто это делал, нужно было остановить. Другие жуки решили, что это болезнь или шутки природы, и ничего не предпринимали, отдавая на откуп случаю свои судьбы.

Пастух собирал бригаду единомышленников, пока не пересёкся с нарушителями спокойствия. Узнав их силу, Пастух решил расширить бригаду.

Потом они выяснили, что логово вестников катаклизма находится там, откуда никто не вернулся. А чтобы туда лезть, вся команда должна отправиться туда с ясным умом и чистым сердцем. У каждого из жуков были свои тени за душой, Пастух помогал им преодолеть свои страхи.

Перед тем, как окончательно остановить катаклизм, бригада состояла из метких стрелков, оступившихся праведников, искусных убийц и даже жука, сотворённого лапами других жуков. Все их тени были развеяны, решимости их не было предела. Все они были готовы не оглядываясь идти за Пастухом. Жуки из других королевств всё это время пребывали в блаженном неверии. Всё, что они делали - не мешали Пастуху, и этого было достаточно.

Наставница остановилась перевести дух. Антенны всех присутствующих были направлены на неё - все ждали, чем всё закончится.

-Наконец, через жуткие тернии они прошли к источнику бедствий. Это был ужасный искажённый Улей - даже Мастера пути Души содрогнулись бы, узрев его порочное величие. Чтобы покончить с ними и принести миру покой, нужно было добраться до центра улья и уничтожить его.

Не останавливаясь, не оглядываясь, хитростью и отвагой и умениями, они добрались до порочного ядра, разрушили его и смогли уйти из разрушающегося улья, не потеряв ни жука. Их подвиг узнали все, и только тогда поверили его словам.

Наставница остановилась и обвела всех взглядом. Ученики и шаманы восторженно глядели на неё, лица их были полны раздумий.

-Итак, какой урок вы извлекли из моего рассказа?

Тишина прерывалась только треском поленьев, шелестом крыльев и пением ночных созданий. Наконец, один из учеников поднял длань и сказал:

-Не важно, верит ли кто-то в тебя. Даже если весь мир против тебя. Если тебя окружают те, кто верит тебе и в тебя, вместе вы залезете в пасть самому дьяволу, вырвете его золотые зубы, вернётесь невредимыми и расскажете всему миру о своём подвиге.

Остальные согласно закивали и зашевелили антеннами

Позже Наставница наблюдала за играющей молодёжью. Её антенны устало повисли: после рассказанных историй всегда так. Она размышляла над тем, что узнала сама. Даже если ты бесстрашен и окружён верными соратниками, остановить возвращение древних машинных демонов ты не в силах. Она качнула крыльями и отправилась в опочивальню. Завтра предстоит долгий день. Дорогой Король будет рад узнать, что молодёжь растёт достойная.

@темы: жизненное, ужасные мерзости

---

Закрытая запись, не предназначенная для публичного просмотра

---

Закрытая запись, не предназначенная для публичного просмотра

---

Закрытая запись, не предназначенная для публичного просмотра