Этот ваш Герчиков помер до момента изобретения мобильных интернетов, кредитных карт и маркетплейсов С тех пор структура мотивации поменялась несколько раз и совершенно неведомым ему в 60х станкостроительных годах образом
Вайб-кодинг появился в 1947 году с изобретением ассемблера, который позволил не вбивать цифрами машинные коды, а писать на языке, напоминающим естественный - буквально отдавая машине команды сложить числа, записать их в стек или вызвать процедуру. Программисты ликовали, так как это экономило им тысячи часов времени, потраченных на программирование и исправление ошибок в потоке цифр!😍
Браво, очень глубокое объяснение! BWT встречается часто, но объясняют его, обычно, плохо. Хотя, возможно, это особо и не требуется - работает и ладно 😁
А объяснение его логики через цепи Маркова вы сами вывели или взяли откуда-то? Я как-то не встречал его даже в тематической литературе - и правда очень редкая тема
Одна из наиболее частых причин, по которой 0x02 или другие непечатаемые символы могут попасть в текстовый файл, — это копирование текста из программ с расширенным форматированием (например, Microsoft Word) и вставка его в обычный текстовый редактор или поле ввода. При таком копировании могут "захватываться" скрытые символы форматирования, которые затем отображаются как 0x02 или другие управляющие символы, если их кодировка совпадает.
@Frankenstineпогуглил и обнаружил, что этот радар и ДАЖЕ ФОТКИ в этой статье тупо стырены из шведской статьи трёхлетней давности о разработке в Швеции радара с аналогичным названием! 🤦♂️
Если зайти на сайт разработчика, то там написано:
ELVA-1 also serves the global millimeter wave market as an Original Equipment Manufacturer (OEM) component supplier.
Ну то есть они тупо купили у вендора железку по ОЕМ, написали кириллицей название и выдают за свою разработку!
Блин, а я даже пораловался поначалу, что наши "учёные" хоть что-то могут разработать. Оказывается зря.🤦♂️
Хорошая статья, спасибо! Прям не хватает такого материала - именно с практическими обьяснениями того, зачем это всё считать и что на эти параметры может влиять. Просто обычному человеку неочевидно, например, что результаты теста могут быть случайными или на трафик может повлиять внешний фактор - или что данных теста мало, хотя вы проводили его целый месяц. Такую информацию очень сложно получать из перемудреных учебников статистики.
Что-то вам карму сильно зарубили какие-то хейтеры. Накинул вам плюсик за хороший материал!😎
Прежде всего – 58.3 Гб освобождённого пространства! Больше всего «мусора» оказалось среди RAW-файлов с фотоаппарата (целых 41 Гб – там дублировались целые серии). На всё про всё ушло около 6 часов
58 гигабайт очистили?😬 По нынешним меркам это даже не сезон сериала в хорошем качестве не хватит 😁
Я тоже в какой-то момент забил возиться с визуальными дублями. Потому таких дублей крайне малый процент, обычно дубли - это фотки, которые ты скинул с карточки фотика на комп отредактировать, потом ещё на телефон, чтобы перед сном полистать и ещё на бэкапный диск на всякий случай. И это всё лежит слоями в DCIM, DCIM1 и т.п.
На такой случай есть самый простой режим дедубликатора - он сравнивает размер и дату файлов и если они совпадают бит в бит - он проходит по ним быстрым хэшем. Это занимает минуты даже на сотнях гигабайт, а неправильные срабатывания исключены. Никаких 6 часов на 50 гигов.
Плюс сейчас очень много видео снимается на телефоны - и очень часто, по дефолту в 4к и с битрейтом под 50М. Но оказывается, что если такие видео системно пережать в 1080р с битрейтом 9к, то потерю качества вы не заметите - т.к. если видео не снято на Ксяоми, а не на Алексу, то оно по умолчанию такого качества, что вы на глаз не отличите 100к от 10к.
А вот перекодировка видео позволило лично мне из 2 Тб поездки в Патагонию сделать 700 Гб для архива. Вот это стоящая экономия, на мой взгляд, практически второй новый HDD освободился
Обычный радар с обычной схемой. Ну да, другая частота и низкие температуры. Но это всё хорошо изучено, даже на уровне вузов. Ну да, никто такие радары не выпускает - так потому что оно просто никому не нужны, ни у кого в мире нет такого ледокольного флота.
Короче - круто, что хоть что-то делается. Я, как радиотехник по образованию, очень расстраиваюсь, когда вижу, как эта отрасль в России загибается. Но всё же не стоит подавать это как прорыв и #будущеездесь - потому что это далеко не так.
Ну, тот факт, что нейросети видят невидимые паттерны известен ещё с момента их изобретения. А тот факт, что они классифицируют их "по-человечески" типа "еда" и "животные" вовсе ни о чем не говорит. Типичный классификатор в диффузной сетке типа StableDiffusion увидит типа кошку на полностью зашумленной картинке с вероятностью 10% - ну и для классификации просто будет выбран этот первый, самый вероятный вариант. Плюс нейросеть ничего не знает об объектах реального мира - она просто сопоставляет набор пикселей с известными ей паттернами.
Поэтому нельзя работу vision-сеток сравнивать с бинокулярным человеческим зрением, которое видит глубину и понимает суть объектов через другие органы чувств в том числе.
Интересно было бы воспроизвести аналогичный эксперимент на людях - показывать им рандомные абстрактные наборы пятен, типа тестов Роршаха - чтобы люди не могли их узнать напрямую, а просто анализировали бы визуальные паттерны. И потом сравнить результаты с ответами ИИ.
Этот ваш Герчиков помер до момента изобретения мобильных интернетов, кредитных карт и маркетплейсов С тех пор структура мотивации поменялась несколько раз и совершенно неведомым ему в 60х станкостроительных годах образом
Копайте глубже.
Вайб-кодинг появился в 1947 году с изобретением ассемблера, который позволил не вбивать цифрами машинные коды, а писать на языке, напоминающим естественный - буквально отдавая машине команды сложить числа, записать их в стек или вызвать процедуру. Программисты ликовали, так как это экономило им тысячи часов времени, потраченных на программирование и исправление ошибок в потоке цифр!😍
Браво, очень глубокое объяснение! BWT встречается часто, но объясняют его, обычно, плохо. Хотя, возможно, это особо и не требуется - работает и ладно 😁
А объяснение его логики через цепи Маркова вы сами вывели или взяли откуда-то? Я как-то не встречал его даже в тематической литературе - и правда очень редкая тема
Придумать стратегию несложно, это можно даже и без консультанта сделать.
Самое сложное - это её исполнять. Вот на это уже неспособна основная часть руководителей
Республиканский бот из республики Таджикистан у моего брата украл дрель
Это вы ещё не видели MSB и LSB, а также десяток видов букв "с" или "е" в юникоде - или разные виды m-dash и т.п
ШтаФетника.
Пешите правельно, а то все примут вас за нейросеть! 😁
Именно. Так её и находят все сопроматные программы для любой дикий фигуры или объёма.
Разве триангуляция Делоне не проще и быстрее?
Зачем в интегралах пишут dx?
Интересно, а добыча топлива из воздуха требует уплаты НДПИ?
RAAS-D вам в помощь, а не нацистские подходы
Одна из наиболее частых причин, по которой 0x02 или другие непечатаемые символы могут попасть в текстовый файл, — это копирование текста из программ с расширенным форматированием (например, Microsoft Word) и вставка его в обычный текстовый редактор или поле ввода. При таком копировании могут "захватываться" скрытые символы форматирования, которые затем отображаются как 0x02 или другие управляющие символы, если их кодировка совпадает.
Прекрасный коммент, спасибо 😍
Omg, какой же ėбåный стыд!
@Frankenstineпогуглил и обнаружил, что этот радар и ДАЖЕ ФОТКИ в этой статье тупо стырены из шведской статьи трёхлетней давности о разработке в Швеции радара с аналогичным названием! 🤦♂️
Если зайти на сайт разработчика, то там написано:
Ну то есть они тупо купили у вендора железку по ОЕМ, написали кириллицей название и выдают за свою разработку!
Блин, а я даже пораловался поначалу, что наши "учёные" хоть что-то могут разработать. Оказывается зря.🤦♂️
Хорошая статья, спасибо! Прям не хватает такого материала - именно с практическими обьяснениями того, зачем это всё считать и что на эти параметры может влиять. Просто обычному человеку неочевидно, например, что результаты теста могут быть случайными или на трафик может повлиять внешний фактор - или что данных теста мало, хотя вы проводили его целый месяц. Такую информацию очень сложно получать из перемудреных учебников статистики.
Что-то вам карму сильно зарубили какие-то хейтеры. Накинул вам плюсик за хороший материал!😎
58 гигабайт очистили?😬 По нынешним меркам это даже не сезон сериала в хорошем качестве не хватит 😁
Я тоже в какой-то момент забил возиться с визуальными дублями. Потому таких дублей крайне малый процент, обычно дубли - это фотки, которые ты скинул с карточки фотика на комп отредактировать, потом ещё на телефон, чтобы перед сном полистать и ещё на бэкапный диск на всякий случай. И это всё лежит слоями в DCIM, DCIM1 и т.п.
На такой случай есть самый простой режим дедубликатора - он сравнивает размер и дату файлов и если они совпадают бит в бит - он проходит по ним быстрым хэшем. Это занимает минуты даже на сотнях гигабайт, а неправильные срабатывания исключены. Никаких 6 часов на 50 гигов.
Плюс сейчас очень много видео снимается на телефоны - и очень часто, по дефолту в 4к и с битрейтом под 50М. Но оказывается, что если такие видео системно пережать в 1080р с битрейтом 9к, то потерю качества вы не заметите - т.к. если видео не снято на Ксяоми, а не на Алексу, то оно по умолчанию такого качества, что вы на глаз не отличите 100к от 10к.
А вот перекодировка видео позволило лично мне из 2 Тб поездки в Патагонию сделать 700 Гб для архива. Вот это стоящая экономия, на мой взгляд, практически второй новый HDD освободился
Чот не очень понятно, в чем прорывность.
Обычный радар с обычной схемой. Ну да, другая частота и низкие температуры. Но это всё хорошо изучено, даже на уровне вузов. Ну да, никто такие радары не выпускает - так потому что оно просто никому не нужны, ни у кого в мире нет такого ледокольного флота.
Короче - круто, что хоть что-то делается. Я, как радиотехник по образованию, очень расстраиваюсь, когда вижу, как эта отрасль в России загибается. Но всё же не стоит подавать это как прорыв и #будущеездесь - потому что это далеко не так.
Ну, тот факт, что нейросети видят невидимые паттерны известен ещё с момента их изобретения. А тот факт, что они классифицируют их "по-человечески" типа "еда" и "животные" вовсе ни о чем не говорит. Типичный классификатор в диффузной сетке типа StableDiffusion увидит типа кошку на полностью зашумленной картинке с вероятностью 10% - ну и для классификации просто будет выбран этот первый, самый вероятный вариант. Плюс нейросеть ничего не знает об объектах реального мира - она просто сопоставляет набор пикселей с известными ей паттернами.
Поэтому нельзя работу vision-сеток сравнивать с бинокулярным человеческим зрением, которое видит глубину и понимает суть объектов через другие органы чувств в том числе.
Интересно было бы воспроизвести аналогичный эксперимент на людях - показывать им рандомные абстрактные наборы пятен, типа тестов Роршаха - чтобы люди не могли их узнать напрямую, а просто анализировали бы визуальные паттерны. И потом сравнить результаты с ответами ИИ.
Конечно, это и делает полярная система координат. Модуль числа - скаляр, угол поворота - вектор.
В математике это альтернативная форма выражения комплексных чисел как A•exp(jΩ)