Раз тут такая тема, можете объяснить, почему Яндекс Музыка на запрос oEmbed возвращает капчу? Например, по этому адресу. Через браузер все нормально, через curl — нормально, программно на Go — капча. Это же JSON API, туда и должны идти только автоматические запросы. Или он какой-то секретный?
Я про это и говорю. Я могу создать какой-нибудь свой класс MyVariantMap и потом добавить конвертер через QMetaType::registerConverter<MyVariantMap, QVariantMap>(). Тогда вызов QVariant::fromValue(MyVariantMap{}).canConvert(QVariant::Map) будет возвращать истину, хотя внутри лежит не QVariantMap. Поэтому метод canConvert() для этой цели использовать нельзя.
Но это если вы всегда храните значения только по такой структуре дерева.
Также у вас будет неопределенное поведение, если в значении лежит не QpMap<QString,QVariant>, а другой тип, который может конвертироваться в него. Лучше смотреть, какой конкретно тип лежит в QVariant, используя QVariant::userType() или схожие методы.
Цвета в мультфильме такие, какими их задумали художники. Не думаю, что им было бы затратно подкрутить насыщенность и контраст, если бы это способствовало воплощению замысла. Я не смотрел "Дитя погоды", но, вероятно, такие относительно блеклые цвета создают настроение и атмосферу.
Возможно, такой фильтр был бы полезен для старых или низкобюджетных фильмов, которые не было возможности выпустить сразу в хорошем цвете. Но я за то, что пользоваться им должны создатели фильма. Или там, где весь смысл видео только в сообщенной информации, а не в художественной части. Иначе можно дойти до того, что сделать цвет кожи жителей Пандоры оранжевым, потому что мне так больше нравится. Но это будет уже другой фильм.
Желаю скорейшего и полного восстановления здоровья.
Правило 1: успешный успех не сделает вас счастливыми. Вся остальная статья: как правильно добиться успешного успеха. Я потерял логику.
Я не делаю один единственный выбор, и на данный момент не вижу в этом проблемы. С 8 до 17 я работаю разработчиком, а вечером и в выходные могу рисовать наброски, фотографировать птиц, писать пет-проекты, ходить на какие-нибудь курсы актерского мастерства. Сегодня мне интересно делать одно, а через месяц будет интересно другое. Это еще у меня семьи нет, а так на нее будет уходить время, а не на достижение своих целей.
Лично мне нравится идея, что надо не ставить цели, а выбирать направления. Движение по выбранному направлению — это то, на что уходит большая часть жизни, а само достижение цели кратковременно. При этом направлений может быть сколько угодно много. У меня нет цели стать очень успешным разработчиком, но мне нравится развиваться как разработчик. У меня нет цели продавать свои картины на выставках за большие деньги, мне просто нравится рисовать.
Лучше я через десять лет оглянусь назад и скажу: "Я сделал очень много интересного, это были счастливые десять лет", чем "Да, это были полные боли и страданий годы, но зато теперь я больше зарабатываю". Я и так зарабатываю сильно больше.
Также практически теряет смысл сравнение себя с другими. Если кто-то достиг большего успеха, чем я, то практически всегда это результат одной из двух причин. У него изначально могли быть лучшие возможности. Но от меня не зависело, где родиться или какие иметь врожденные способности. Либо он ради достижения своей цели отказался от чего-то другого, что было у меня. Если так, то тут уже вопрос, кто в своей жизни сделал лучший выбор.
Тут еще, кстати, получается проблема, что темы статей за эти годы частично сместились. Может получиться, что всем статьям про нейросети, например, будет выдаваться высокий процент генеративности. Просто потому что в 2020 году нейросети обсуждали намного реже
Есть много признаков, которые выдают сгенерированный ИИ контент. Например, частое использование литературных слов и оборотов вроде "однако", тогда как на Хабре принят разговорный стиль. Деепричастные обороты в истории от первого лица. Калька речевых оборотов с английского, например "Я и коллега сделали" вместо "Мы с коллегой сделали". Идеальная расстановка запятых. Про слишком обобщенные фразы без конкретики уже говорили.
С другой стороны, есть куча признаков, которые скорее свойственны именно текстам от живых авторов на Хабре. Использование просторечий. Использование любых слов, образованных от названия сайта, типа хабрапользователи, хабрапост. И разные популярные фразочки, которые нейросеть вряд ли станет использовать, вроде:
Как-то сумбурно получилось.
От слова «совсем».
Поясню.
Еще раз.
Простите, накипело.
Ничтоже сумняшеся
Это мои наблюдения, не утверждаю, что я точно прав. Никакой пункт в отдельности ничего не гарантирует, но повышает вероятность. Ожидал увидеть в статье исследование, а не просто подсчет двоеточий и звездочек.
Было бы интересно взять хотя бы по несколько сотен точно авторских и точно искусственных статей и обучить на них нейросеть для классификации. Или хотя бы использовать TF-IDF. Или что-то другое из машинного обучения. А потом ждем расширение для браузера, которое будет делать пометки к статьям.
Где взять точно авторские статьи — отобрать вручную из популярных постов или просто взять посты, написанные несколько лет назад. Где взять точно сгенерированные статьи — отобрать вручную или просто сгенерировать свои.
Бывший Vscale — это сейчас VDS Selectel. Минимальный тариф — 1 ядро, 512 Мб за 200 рублей. 2 ядра, 2 Гб стоят 800 рублей. Из плюсов — почасовая оплата. Пользуюсь семь лет. Даже цены за это время не менялись.
А то что сейчас гуглится по Vscale — это что-то новое. Но судя по информации на сайте тоже связано с Selectel. Хотя найти контакты было сложно, так что выглядит подозрительно
Открытые модели есть. Mistral 7B, Mixtral 8x7B и Mixtral 8x22B доступны под лицензией Apache 2.0. Llama-3 вышла в апреле. Полгода назад писали про вторую версию, видимо. У Llama лицензия вроде бы требует только указывать использование и добавлять название в дообученные модели, а так особых ограничений тоже нет. А пост, очевидно, написан ради рекламы канала
Цензура и системные требования зависят от модели. Здесь только интерфейс.
Модель Llama-3-8b отвечает лучше, чем ChatGPT-3.5, и квантизированная версия хорошо работает на процессоре. Я обычно использую квантизацию в 5 бит. На моем Ryzen 5800H выдает около 6-7 токенов в секунду. Если брать 4-битную, то можно получить до 12 токенов в секунду. Качество при это падает незначительно.
Так ведь формат PNG использует тот же алгоритм сжатия Deflate, что и ZIP. То есть по сути можно было просто записать текст в семибитной кодировке как битовый массив, а потом сжать обычным архиватором. И так размер должен получиться еще немного меньше, так как не потребуется заголовок PNG. Разве нет?
То, что уже давно нативно реализовано в браузерах и удобно работало, теперь переписывают с нуля на JS. Еще больше не люблю, когда простым нажатием "Назад" вообще невозможно вернуться на предыдущую страницу. Так как сколько раз ни нажимай, сразу же происходит перенаправление обратно вперед. Выход только — искать нужную страницу по истории.
В Opera есть сохранение для просмотра в оффлайне и экспорт в PDF.
Здесь ведь на 250% быстрее. 6 км/ч — это 100%. Прибавляем 250%, получаем 350%. То есть в 3,5 раза быстрее. А 15 км/ч — это 6 км/ч умножить на 2,5. То есть 250% от 6 км/ч. Или на 150% быстрее.
При (прямо скажем, довольно быстрых) шести километрах в час вам нужно 10 минут, чтобы пройти километр. Но Moonwalkers могут увеличить скорость ходьбы до пятнадцати километров в час.
Это в 2,5 раза (или на 150%) быстрее.
Где-то здесь ошибка. Мне кажется, проще писать "в Х раз быстрее", чтобы никто не путался. Но почему-то во многих статьях модно формулировать именно как "на 100500% круче", хотя для лучшего понимания это все равно в голове приходится пересчитывать.
Хабраэффекта уже не должно быть, так что могу выложить открыто. Только ссылки на свои проекты ведь по правилам нельзя? Лучше просто название? Партнерство, возможно, будет интересно. Но только некоммерческое, естественно.
Раз тут такая тема, можете объяснить, почему Яндекс Музыка на запрос oEmbed возвращает капчу? Например, по этому адресу. Через браузер все нормально, через curl — нормально, программно на Go — капча. Это же JSON API, туда и должны идти только автоматические запросы. Или он какой-то секретный?
Я про это и говорю. Я могу создать какой-нибудь свой класс MyVariantMap и потом добавить конвертер через
QMetaType::registerConverter<MyVariantMap, QVariantMap>(). Тогда вызовQVariant::fromValue(MyVariantMap{}).canConvert(QVariant::Map)будет возвращать истину, хотя внутри лежит не QVariantMap. Поэтому метод canConvert() для этой цели использовать нельзя.Давно не писал на Qt, но вроде проблема из-за использования именно класса QVariantMap. Вот так должно работать:
Но это если вы всегда храните значения только по такой структуре дерева.
Также у вас будет неопределенное поведение, если в значении лежит не QpMap<QString,QVariant>, а другой тип, который может конвертироваться в него. Лучше смотреть, какой конкретно тип лежит в QVariant, используя QVariant::userType() или схожие методы.
Цвета в мультфильме такие, какими их задумали художники. Не думаю, что им было бы затратно подкрутить насыщенность и контраст, если бы это способствовало воплощению замысла. Я не смотрел "Дитя погоды", но, вероятно, такие относительно блеклые цвета создают настроение и атмосферу.
Возможно, такой фильтр был бы полезен для старых или низкобюджетных фильмов, которые не было возможности выпустить сразу в хорошем цвете. Но я за то, что пользоваться им должны создатели фильма. Или там, где весь смысл видео только в сообщенной информации, а не в художественной части. Иначе можно дойти до того, что сделать цвет кожи жителей Пандоры оранжевым, потому что мне так больше нравится. Но это будет уже другой фильм.
Желаю скорейшего и полного восстановления здоровья.
Правило 1: успешный успех не сделает вас счастливыми. Вся остальная статья: как правильно добиться успешного успеха. Я потерял логику.
Я не делаю один единственный выбор, и на данный момент не вижу в этом проблемы. С 8 до 17 я работаю разработчиком, а вечером и в выходные могу рисовать наброски, фотографировать птиц, писать пет-проекты, ходить на какие-нибудь курсы актерского мастерства. Сегодня мне интересно делать одно, а через месяц будет интересно другое. Это еще у меня семьи нет, а так на нее будет уходить время, а не на достижение своих целей.
Лично мне нравится идея, что надо не ставить цели, а выбирать направления. Движение по выбранному направлению — это то, на что уходит большая часть жизни, а само достижение цели кратковременно. При этом направлений может быть сколько угодно много. У меня нет цели стать очень успешным разработчиком, но мне нравится развиваться как разработчик. У меня нет цели продавать свои картины на выставках за большие деньги, мне просто нравится рисовать.
Лучше я через десять лет оглянусь назад и скажу: "Я сделал очень много интересного, это были счастливые десять лет", чем "Да, это были полные боли и страданий годы, но зато теперь я больше зарабатываю". Я и так зарабатываю сильно больше.
Также практически теряет смысл сравнение себя с другими. Если кто-то достиг большего успеха, чем я, то практически всегда это результат одной из двух причин. У него изначально могли быть лучшие возможности. Но от меня не зависело, где родиться или какие иметь врожденные способности. Либо он ради достижения своей цели отказался от чего-то другого, что было у меня. Если так, то тут уже вопрос, кто в своей жизни сделал лучший выбор.
Тут еще, кстати, получается проблема, что темы статей за эти годы частично сместились. Может получиться, что всем статьям про нейросети, например, будет выдаваться высокий процент генеративности. Просто потому что в 2020 году нейросети обсуждали намного реже
Есть много признаков, которые выдают сгенерированный ИИ контент. Например, частое использование литературных слов и оборотов вроде "однако", тогда как на Хабре принят разговорный стиль. Деепричастные обороты в истории от первого лица. Калька речевых оборотов с английского, например "Я и коллега сделали" вместо "Мы с коллегой сделали". Идеальная расстановка запятых. Про слишком обобщенные фразы без конкретики уже говорили.
С другой стороны, есть куча признаков, которые скорее свойственны именно текстам от живых авторов на Хабре. Использование просторечий. Использование любых слов, образованных от названия сайта, типа хабрапользователи, хабрапост. И разные популярные фразочки, которые нейросеть вряд ли станет использовать, вроде:
Как-то сумбурно получилось.
От слова «совсем».
Поясню.
Еще раз.
Простите, накипело.
Ничтоже сумняшеся
Это мои наблюдения, не утверждаю, что я точно прав. Никакой пункт в отдельности ничего не гарантирует, но повышает вероятность. Ожидал увидеть в статье исследование, а не просто подсчет двоеточий и звездочек.
Было бы интересно взять хотя бы по несколько сотен точно авторских и точно искусственных статей и обучить на них нейросеть для классификации. Или хотя бы использовать TF-IDF. Или что-то другое из машинного обучения. А потом ждем расширение для браузера, которое будет делать пометки к статьям.
Где взять точно авторские статьи — отобрать вручную из популярных постов или просто взять посты, написанные несколько лет назад. Где взять точно сгенерированные статьи — отобрать вручную или просто сгенерировать свои.
Бывший Vscale — это сейчас VDS Selectel. Минимальный тариф — 1 ядро, 512 Мб за 200 рублей. 2 ядра, 2 Гб стоят 800 рублей. Из плюсов — почасовая оплата. Пользуюсь семь лет. Даже цены за это время не менялись.
А то что сейчас гуглится по Vscale — это что-то новое. Но судя по информации на сайте тоже связано с Selectel. Хотя найти контакты было сложно, так что выглядит подозрительно
Открытые модели есть. Mistral 7B, Mixtral 8x7B и Mixtral 8x22B доступны под лицензией Apache 2.0.
Llama-3 вышла в апреле. Полгода назад писали про вторую версию, видимо. У Llama лицензия вроде бы требует только указывать использование и добавлять название в дообученные модели, а так особых ограничений тоже нет.
А пост, очевидно, написан ради рекламы канала
Цензура и системные требования зависят от модели. Здесь только интерфейс.
Модель Llama-3-8b отвечает лучше, чем ChatGPT-3.5, и квантизированная версия хорошо работает на процессоре. Я обычно использую квантизацию в 5 бит. На моем Ryzen 5800H выдает около 6-7 токенов в секунду. Если брать 4-битную, то можно получить до 12 токенов в секунду. Качество при это падает незначительно.
Для Fitbit аналогично есть SDK на JS для приложений и циферблатов, а еще Web API.
Так ведь формат PNG использует тот же алгоритм сжатия Deflate, что и ZIP. То есть по сути можно было просто записать текст в семибитной кодировке как битовый массив, а потом сжать обычным архиватором. И так размер должен получиться еще немного меньше, так как не потребуется заголовок PNG. Разве нет?
То, что уже давно нативно реализовано в браузерах и удобно работало, теперь переписывают с нуля на JS. Еще больше не люблю, когда простым нажатием "Назад" вообще невозможно вернуться на предыдущую страницу. Так как сколько раз ни нажимай, сразу же происходит перенаправление обратно вперед. Выход только — искать нужную страницу по истории.
В Opera есть сохранение для просмотра в оффлайне и экспорт в PDF.
Блин, точно.
Последнее решение не сработает, если массив не является связным списком. Простейший пример: [0, 1, 1]. Функция выдаст ответ 0, верный ответ — 1.
Здесь ведь на 250% быстрее. 6 км/ч — это 100%. Прибавляем 250%, получаем 350%. То есть в 3,5 раза быстрее.
А 15 км/ч — это 6 км/ч умножить на 2,5. То есть 250% от 6 км/ч. Или на 150% быстрее.
Это в 3,5 раза быстрее.
Это в 2,5 раза (или на 150%) быстрее.
Где-то здесь ошибка. Мне кажется, проще писать "в Х раз быстрее", чтобы никто не путался. Но почему-то во многих статьях модно формулировать именно как "на 100500% круче", хотя для лучшего понимания это все равно в голове приходится пересчитывать.
Чуть выше
Хорошо, тогда вот: https://mindwell.win/
Хабраэффекта уже не должно быть, так что могу выложить открыто. Только ссылки на свои проекты ведь по правилам нельзя? Лучше просто название?
Партнерство, возможно, будет интересно. Но только некоммерческое, естественно.