Pull to refresh
2
0

Исследователь багов

Send message

Справочник начинающего подкастера

Reading time30 min
Views51K

Эта статья — краткое руководство для тех, кто хочет запустить свой собственный подкаст. Когда я вместе с моим нынешним соведущим год назад запускал подкаст “В бесконечность и далее”, я не смог найти ни одной по-настоящему всеобъемлющей статьи. Поэтому я решил попытаться заполнить этот пробел и написать руководство для себя из прошлого.


Немного о структуре — это руководство содержит 4 статьи:


  1. Общая философия
    1.1. Зачем делать подкаст?
    1.2. Целевая аудитория
    1.3. Выбор жанра
    1.4. Формат
  2. Технический базис
    2.1. Что такое подкаст с технической точки зрения
    2.2. Аудио-формат
    2.3. Про динамики, наушники и ламповый звук
    2.4. Про тихое помещение
  3. Делаем покупки
    3.1. Покупаем микрофон
    3.2. Выбираем аудиоредактор
    3.3. Выбираем программу для записи звука
    3.4. Выбираем хостинг подкаста
    3.5. Сайт-визитка
  4. Записываем и выпускаем
    4.1. Запись выпуска
    4.2. Редактирование выпуска
    4.3. Про джинглы и звуковые схемы
    4.4. Про фоновый шум
    4.5. Про фильтры
    4.6. Про Show Notes, а также про то, зачем слушать свой подкаст
    4.7. Публикация подкаста
    4.8. Монетизация
    4.9. Темы, которые есть, но о которых мы не говорили

Каждый раздел статьи содержит три блока


  • Суть раздела — основная мысль, изложенная тезисно
  • Детальное описание “что, зачем и почему”. Обычно — много букв, которые поясняют основную мысль, и находятся они в скрытой секции “Дополнительная информация”
  • Ответ, который нашли мы

Интересно — читайте все. Нет времени — читайте первый и последний абзац.



1. Общая философия


1.1. Зачем делать подкаст?


Ответ может быть любым, но только не “потом посмотрим”, ”ещё не думал” или “не знаю”. Если ответа нет, весьма высока вероятность что

Читать дальше →
Total votes 95: ↑91 and ↓4+87
Comments33

Создание нейронной сети Хопфилда на JavaScript

Reading time8 min
Views16K

Столкнувшись в университете с нейронными сетями, одной из любимых для меня стала именно сеть Хопфилда. Удивительно, что она оказалась последней в списке лабораторных, ведь ее работу можно наглядно продемонстрировать при помощи изображений и она не так сложна в реализации.

В этой статье при помощи нейросети Хопфилда будем решать задачу восстановления искаженных изображений. Нейросеть предварительно обучим на эталонных изображениях.

Пошагово напишем программу, позволяющую прямо в браузере поиграть с нейросетью, обучить ее на собственноручно нарисованных образах и проверить работу на искаженных образах.

Читать много кода
Total votes 15: ↑15 and ↓0+15
Comments2

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity