В условии задачи одно определение E(x,M), а потом вы нигде к нему не возвращаетесь. В этом определении возникают вопросы относительно "...1/2, при x=M… " — есть ли смысл сравнивать два вещественных числа?
Как по мне, это очень странный тренд затыкать уши затычками во время уличных активностей. Обычные наушники-вкладыши дают отличное качество взвука и при этом совсем не изолируют улицу (ну разве что чуть приглушают). Из-за этого тренда, 80-90% «спортивных» наушников на полках магазинов — затычки, зато потом другая крайность преподносится как прорыв. Я остановил свой выбор на спортивных проводных вкладышах от Samsung. Просто и надежно.
Ну а любой другой мобильный оператор чем не устраивает, что аж целую статью про Yota написали? Не вижу принципиальной разницы. У нас интернет отрубают периодически, достаточно любой смартфон перевестии в режим модема и раздать интернет по вай-фай. Дорого, но для временного резервного канала подходит: почту проверить, мессенджеры, к серверам подключиться.
Был подобный, только с камерой. Позволял делать все то же, что и современные смартфоны — аудикниги, музыка, фильмы, интернет, навигация, фотки. Только не так удобно и быстро, как сейчас. Но на то время это был предел мечтаний.
Ясно, что он лицо заинтересованное, но факты есть факты. Загадочность и хайп покруг компании действительно предполагали нечто революционное. Я уж, затаив дыхание, ждал появление настоящих дисплеев светового поля. А тут всего лишь бифокальная проекционная плоскоть… скукота. С учетом кривого трекпада (и правда, ну нафига было вписываться в эту магнитную технологию с кучей физических ограничений), его придирки обоснованы.
Если вспомнить Нидерланды, то там вся страна ниже уровня моря и есть места ниже на 6 метров. Но они борятся с этим очень давно и очень успешно, к примеру выкапывая осушительные каналы, увеличили плодородность своих полей. Так что ничего страшного в том, что город на 2 метра ниже уровня, я не вижу. Укрепляем дамбы и резервируем насосную систему, и можно спокйно дальше погружаться. Тем более в будущем это ждет все прибрежные города, если климатологи не врут.
Круто, понемногу, но улучшают, при этом цена не улетает за облака. Самый главный вопрос — насколько стали лучше камеры. В первом Мавике качество картинки и оптики было посредственное, явно не для про-съемки. Насколько тут приставка «Pro» будет оправдана, покажут реальные тесты.
Вы вот даже не подумали, что есть изоляция и ее нарушение при дожде также сильно влияет на сигнал, как и отсутвие меди. А провайдер ответил корректно: «провода уже стали неспособны обеспечивать», про испарение меди это вы сами сочинили.
По ходу чтения статьи хотел задать этот очевидный вопрос: а почему бы не поставить энкодер и не мучаться с наблюдателями (с заведением кучи параметров и отладкой) и с хитрыми алгоритмами PID? Есть же энкодеры на любой вкус, от 8 до 24! бит, можете получить высококачественную обратную связь для PID.
просто нужно вводить производтсвенную практику, чтобы не только тупо теорию учить, не понимаю а зачем оно надо, но и ходить на завод и наблюдать за реальной работой команды разработчиков, ну и помогать по мелочи «принеси-подай».
Отличий от часов много. Для начала — удобное управление медиацентром. Не зря выход на ТВ сделали. В будущем — управление умным домом, один из ключевых элементов интерфейса к нему. Умные дома — еще один тренд который пока не стартовал как следует, но есть все шансы.
У колонок потенциал побольше, но пока технологии не готовы. Если ИИ будет достаточно умным, польза от такого помощника будет. Пока же эти помощники не понимают смысла элементарных запросов, есть только несколько хорошо проработанных тематик, которые и качают маркетологи. Развитие идет очень быстро. так что это задел на будущее. Застолбить нишу, а не срубить бабла на пару лет как с 3D телевизорами и смарт-часами.
Это вы лет на 30 назад заглянули. Тогда были персептроны и примерно такое «на пальцах» примитивное понимание. Примерно как «вот компьютер, там микросхемы, сигналы 0/1 бегают, в байты собираются. Главный принцип такой, в дальше все просто, сами разберетесь».
Можно энергию запасать увеличением высоты, скажем на 5 км, а за ночь сбрасывать. Я так понимаю, планеры очень эффективны в плане потери высоты за единицу времени.
Добавлю что парусное судно может идти под углом к ветру быстрее, чем дует сам ветер — эффект сдавливания арбузной косточки между пальцами. Но нужны две силы во встречных направлениях. В дирижабле их нет, вернее сила винтов есть но она энерго-затратна, и ветер использовать не получится.
Качество видео — это все второстепенно. На Pro оно низкое, но на это не обращаещь особого внимания при любительской съемке. Гораздо важнее надежность, дальность и время полета, удобство и точность управления, действия автопилота в критических ситуациях. Уже то, что удалось хоть что-то снять и не потерять дрон, обычно радует. А жуткие артефакты компрессии, оверсэмплинг, неестественные цвета и плохая автоэкспозиция, засветки от солнца, уже не очень парят :)
Вообще я так подозреваю что такая техника давно применяется и гораздо глубже прорабатывается в задаче распознавания рукописного текста. Еще в 2000 году, когда я писал диплом, встречал нечто похожее — использование взаимосвязи векторов для понижения размерности пространства.
Выделить контрастами вектора из картинки, снизить размерность и найти ближайшую точку к образцу в новом пространстве — это в принципе все тривиально, и достаточно прозрачно, как и хотел автор.
Сильная идея — это кластеры, т.е. использование фрактального разбиения. Жаль что нет подробностей. И еще нет подробностей, как устраняются инвариантность к базовым преобразованиям картинки: вращениям (в том числе взаимным между кластерами), масштабу, взаимному расстоянию, параллаксу и т.д. Тут нейросети хорошо справляются, но и чисто математические решения, думаю, есть.
Выделить контрастами вектора из картинки, снизить размерность и найти ближайшую точку к образцу в новом пространстве — это в принципе все тривиально, и достаточно прозрачно, как и хотел автор.
Сильная идея — это кластеры, т.е. использование фрактального разбиения. Жаль что нет подробностей. И еще нет подробностей, как устраняются инвариантность к базовым преобразованиям картинки: вращениям (в том числе взаимным между кластерами), масштабу, взаимному расстоянию, параллаксу и т.д. Тут нейросети хорошо справляются, но и чисто математические решения, думаю, есть.