Рядом Люксембургом в лесу построили водонапорную башню с интегрированными гнёздами для птиц и летучих мышей. Архитекторы бюро Temperaturas Extremas Arquitectos + Adelino Magalhães Asociados работали совместно с орнитологами и экологами: https://www.architectatwork.com/de/insights/inspiration/1887438
Приятная архитектура.
Мой телеграм-канал: https://t.me/antonsamorukov/
#биоразнообразие_в_городе
В Германии с 2026-го года упразднят специальность «чертила» «чертёжник». Так что ожидается дефицит людей, которые знают, какой толщины должны быть линии на чертеже, какие штриховки накладывать, под каким углом падают тени на фасадах, и какой длинны чертить засечки на размерах.
Источник: https://www.digitalzentrumbau.de/kos/WNetz?art=Appointment.show&id=1279
Мой телеграм-канал: https://t.me/antonsamorukov/
#архитектурные_истории
Оказывается, гравийная засыпка по периметру здания, которая стала в последние десятилетия стандартом, может быть контрпродуктивной при водоотведении в зоне фундамента. Исследования выявили, что если засыпка забьётся, то она скорее усиливает водяное давление на стену, а не снижает.
Вот статья с обзоров немецких стандартов по гидроизоляции DIN 18533-1 и DIN 4095-1: https://www.dabonline.de/bautechnik/feuchteschaeden-vermeiden-abdichtung-norm/?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=
Мой телеграм-канал: https://t.me/antonsamorukov/
#нормы_в_архитектуре, #технологии
Вот некоторые причисляют к своим недостаткам перфекционизм. А когда их спрашивают, как они с ним справляются, отвечают: «Научился делать так, чтобы результат работы соответствовал минимально достаточному уровню», — и прямо вот уважение сразу к такому человеку.
Почему-то с пофигизмом так не работает. Нельзя сказать: «Мой недостаток — пофигизм, но я научился дотягивать результат работы до минимально достаточного уровня», — и все такие зауважали сразу.
Мой телеграм-канал: https://t.me/antonsamorukov/1474
Вообще, я 10 лет назад завёл блог (https://antonsamorukov.blogspot.com/), а потом и канал в телеге для того, чтобы рефлексировать входящую информацию и собирать свою базу знаний.
Тогда я ещё не знал про метод «Zettelkasten» — метод карточек с перекрёстными ссылками, который изобрёл немецкий социолог Никлас Луманн (Niklas Luhmann) в 50-х годах. Но интуитивно я себе свой блог именно как-то так и представлял, поэтому завёл в нём систему хэштегов.
Пару лет назад я узнал про Obsidian (https://obsidian.md/) и подумал, что стоит как-то связать его с моим каналом. Ещё захотел прикрутить к этому какого-нибудь ИИ-агента, чтобы моей базой знаний было удобно пользоваться.
Сейчас у Google появилось приложение, которое, кажется, объединяет нужные мне функции — NotebookLM (https://notebooklm.google/).
Вот думаю, начать им пользоваться.
Быстрый тест показал, что связка Telegram + NotebookLM не работает, потому что NotebookLM не понимает ссылки на сообщения в телеге. Он видит только описание в шапке канала, которое я сам написал.
А даже если дать ссылки на конкретные посты, то он думает, что ссылки пустые.
В итоге по запросу обзорной инфографики по моему каналу NotebookLM выдал мне максимально тупую картинку :)
Ну и похоже, что если дать NotebookLM ссылку на сайт, он видит только стартовую страницу и не лезет во вкладки и по приведённым на странице ссылкам к другим ресурсам.
А как вы организуете свою базу знаний? Используете NotebookLM? Поделитесь, пожалуйста, своими кейсами!
Мой телеграм-канал: https://t.me/antonsamorukov/1474
#технологии
На заметку: во Франции построили школу с внешними стенами из утрамбованной местной земли, которую привезли из земельного месторождения в 50 километрах от стройплощадки.
Но несущие конструкции таки из железобетона.
Источник: https://www.dezeen.com/2025/02/28/ntsa-architectes-rammed-earth-school-extension/
Мой телеграм-канал: https://t.me/antonsamorukov/1474
#технологии
Почему лучше обучаться на примерах, а не изучая правила?
Потому что освоение множества примеров — этот и есть обучение.
И так устроен наш мозг, что во множестве примеров он находит закономерности (правила).
Поэтому нам часто значение даже бытовых слов проще объяснить на примере, а не сформулировать дефиницию этого слова.
А ещё вот, по своей сути классические компьютерные программы «обучены» выполнять правила, которые в них заложены. И поэтому спектр задач, которые они могут решать, довольно узок.
А вот нейросетевые программы обучаются на множестве примеров, находя в них закономерности. И они способны сильно на большее, чем классические компьютерные программы.
Мой телеграм-канал: https://t.me/antonsamorukov/
#технологии
