Pull to refresh
0
0
Send message
Спасибо.

Я думал о шифровании, но о каких бы алгоритмах не шла речь, сохраняется трейдофф между скоростью шифрования/расшифровки с одной стороны и устойчивостью ко взломам с другой.

Мне представляется что низкоуровневое проектирование контроллера все же могло бы включать эффективный режим тотальной очистки, но пока проектирование и реверс-инжиниринг чипов мало кому доступны, похоже, придется обкладывать драгоценную инфу термитом, как Мэлу Гибсону в «Теории заговора»
Очень забавная трата денег, конечно.

Но даже интересно стало: а что насчет старого доброго «програмно-магнитного», что ли, подхода? «Перезаписывать каждый бит на диске нулями и единицами по очереди столько раз, сколько успеем»?

В чем проблема с этим? Как я понимаю (поправьте меня), восстановить данные после такого совершенно невозможно. Это медленно? Думаю, по крайней мере в случае SSD приемлемо. Нужен источник бесперебойного питания, на случай захвата спецназом? Да, но и ядерным этим бомбам питание тоже нужно!
Векторная репрезентация слов в некотором смысле читает между строк
Еще одна большая фича нового iOS — дополненная реальность. Вероятно, для этого и предназначен «диплинкинг» — наводишь камеру на код, кликаешь, и в приложении-вьюере видишь висящий над ним… Например, план пожарной эвакуации. Или покемона. Или мало ли.
Например, вот сами Мобилай рассказывают https://www.youtube.com/watch?v=QK0LxA8FWq4

Принцип обучения по данным от живых водителей излагал даже сам Маск в презентации селфдрайва

А про гугломобили я слушал в известных лекциях для начинающих Эндрю Ына на Курсере :)

Насколько я понимаю, «делай как я» это вообще сегодня единственный подход к обучению автомобильных автопилотов.

Тут в комментах толкуют о наличии нескольких методов, но вот где почитать-послушать о таковых я не знаю
Да не. Я вот тоже думал, что у них «какой-то другой» автопилот, пока не вникал в суть дела.

На самом деле и у Теслы, и у Гугла — то же самое, «apprenticeship learning» (PDF), попросту, машина ездит с живым водителем, сеть анализирует данные с датчиков и камер и потом старается «делать так же».

Тесла, причем, собирает данные со всех, кто приобрел их машины
Тут сеть ищет и подчеркивает образы животных в видео с девушкой… а можно было бы наоборот, чтобы искала фигуры девушек… ну, скажем, в брызгах водопада!

Вполне себе искусство выйдет, кстати. Надо сделать.)

В статье же, на которую я дал ссылку, другая фишка — подбираем картинку, которую довольно незадачливая распознавалка посчитает автомобилем или там гитарой. Своего рода иероглиф.

Человек их не узнает, но ассоциация, в общем, возникает. Так что тоже любопытно.
Сдается мне, из этой сетки, применяемой «наоборот» («чтобы картинка больше походила на порнографию») получится успешный самостоятельный продукт, типа «остограма»

Фильтр в фотошопе там…
Когда читал эту статью: www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Nguyen_Deep_Neural_Networks_2015_CVPR_paper.pdf

… задумался именно о таком применении

На самом деле, получаться скорее всего гротескные мультики.

Однако возможны более интересные результаты. Мне запомнилась чья-то мысль — не помню чья — что например религиозная архитектура производит завораживающее впечатление из-за какого-то неясного сходства этих арок и куполов с человеческими формами.

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity