Запустил из Калининградской области шар, наполненный гелием, с фотиком на борту, а он, такой-сякой, пролетел всю мою область, Литву и приземлился почти у границы с Латвией.
Его координаты: 55.83593 Latitude, 25.87795 Longitude.
Необходимо раньше, чем остальные забрать его оттуда. Награда — вы будете первыми, кто увидит фотки с него, но оборудование необходимо вернуть (там дорогие мне вещицы).

Искать надо, скорее всего, правее метров на 20, вот такой агрегат (первая картинка)
Конечно, в худшем варианте, контейнер возможно лопнул, и там только маячок валяется, он такой его размер с ладонь.
Вот усредненная координата www.maps.lt/map/?lang=lt#obj=617640;6190660;Pa%C5%BEym%C4%97tas%20ta%C5%A1kas;&xy=617723,6190645&z=2000&lrs=orthophoto,stops
Вот с учетом возможного смещения на северо-запад www.maps.lt/map/?lang=lt#obj=617678;6190709;Pa%C5%BEym%C4%97tas%20ta%C5%A1kas;&xy=617719,6190690&z=2000&lrs=orthophoto,stops

Доброго дня всем Хабравчанам и Хабравчанкам!

• Сделать портфолио в виде нескольких фотоальбомов и добавить контекст из соц сетей;
• Хотелось сделать что-то свое — я изначально не смотрел на готовые решения;
• В качестве хранилища фотографий сразу планировал использовать существующие сервисы фотохостинга с активным сообществом фотографов — у сервисов есть API, кроме того, фотографии публикуются для обратной связи, а получить ее можно, прежде всего, там;
• По той же причине, прикрутить к фотографиям кнопки Facebook и Twitter;
• Для просмотра фотографий планировалось обзавестись стильной галереей, которая будет хорошо выглядеть на планшетах;
• Ну и в завершении, хотелось все это выложить на оптимальный, с точки зрения соотношения стоимость/сервис, хостинг.

import CreateMLUI
let builder = MLImageClassifierBuilder()
builder.showInLiveView()

1. Данные – самая важная часть.
2. Удобный интерфейс(CoreML). Все просто работает и не очень хочется лезть в исходный код, чтобы разобраться в деталях. Машинное обучение доступно любому пользователю, но сложные подробности инженеры Apple постарались спрятать.
3. Модель это «черный ящик». Я не знаю правил по которым модель считает, что на фотографии два процента «кота».

Любите олдовые камеры Polaroid, окружающую среду и немного сэкономить? Тогда добро пожаловать. При помощи нехитрых компонентов старая камера превращается в такую же тёплую ламповую, но уже заряжаемую и использующую более дешёвые, безбатарейные картриджи.

В этой статье автор делится тем, что узнал сам, когда заинтересовался темой о калибровке монитора и создании его цветового профиля в домашних условиях. Автор применил свои знания при создании программы предназначенной для визуальной калибровки монитора написав её на Python.

В чём существенные отличия между профилированием и калибровкой? Доступны ли эти процедуры домашнему пользователю компьютера? Возможна ли программная реализация калибровки монитора не уступающая по качеству аппаратному профилированию?

Мой скромный опыт запуска нейросетей на ноутбуке для восстановления старых фотографий.

Расскажу как участвовал в фотоконкурсе для СНГ от Asus и занял 1 место.
В основном сейчас я снимаю видео, но когда-то очень давно я фотографировал свадьбы, так что опыт какой никакой имеется. Поэтому когда мне 4 раза подряд попалась в инстаграме реклама фотоконкурса, я все таки решил поучаствовать, хотя первые разы казалось что это какой-то развод, да и условия были не совсем простые для ленивого человека. Но на первый этап конкурса делать ничего не надо было, просто нужно отправить до трех работ на свободную тему, что я и сделал.