Ни для кого не секрет, что в марте 2022 года был подписан приказ, согласно которому для безопасности и технологической независимости требуется перейти на отечественное ПО, в частности операционные системы. Мне стало интересно, если я переведу домашний ПК на AstraLinux, смогу ли продолжить полноценно заниматься хобби по созданию различных устройств? С одной стороны преграды нет, с другой стороны - установятся ли все нужные пакеты?

С данной статьей будет полезно ознакомиться, если вы хотите попробовать или на вашем предприятии происходит переход на новую ОС, а понимания будет ли работать то или иное приложение нет. Также, здесь есть полезные заметки по установке приложений (python, kicad), на которые можно опираться при самостоятельной установке приложений.

С Новым Годом уважаемые читатели! Год назад я публиковал подборку из 150-ти книг для тех, кто делает игры и в ней я обещал, что буду постоянно обновлять ее и добавлять в нее новые книги. Время не заставило себя ждать и количество книг в подборке увеличилось в двое и если вы ищите что почитать, то заходите или добавляйте в закладки!

Безумие — это точное повторение одного и того же действия, раз за разом, в надежде на изменение

Команда проекта "Восток" снова на связи и привезла вам парочку космических видосов! В этот раз мы почти ничего не меняли по технической части, так что сосредоточимся на результатах и поисках. Думаю после всего того, что мы натворили, мы, как минимум, можем считаться крупнейшими поставщиками 4k-контента из стратосферы на территории РФ. Приготовьте свои интернет каналы, будет много фото и видео.

Далеко не самый удачный пост, вышедший практически только что, вызвал много удивления при прочтении. В комментариях к нему хорошо прошлись по разным косякам, которые были озвучены. В подкасте, наверное, их ещё больше. И это, с одной стороны, странно — действительно, даже при тестировании на 4-ю категорию нужно отвечать на ряд базовых вопросов. С другой, вопросы в тестах простейшие и в этом конкретном случае их будет всего‑то 20 и допускается 5 ошибок. На этом уровне даже элементарные схемотехнические знания не проверяются. Поэтому захотелось сделать короткую выжимку из действующих регламентов и заодно, куда ж без этого, тоже коротко привести свой опыт.

(Там немножко фотографий под спойлерами)

Приветствую, моё имя Назар. Я композитор и аранжировщик. Сочиняю музыку для игр и фильмов. Портфолио можно посмотреть здесь. Сотрудничаю с несколькими инди-проектами: Dictator Glory Fatherland, Sumo tatami и Артур и Шестая эпоха

Эта статья полезна для тех, кто ищет композитора, и для самих композиторов.

Время от времени мне в личку присылают посты с телеграм-каналов, специализирующихся на "ИИ" хайпе. Обычно такие посты сопровождаются весьма сомнительного качества журналистикой, мол задача X теперь уже решена и мы были облагодетельствованы.

В этот раз мне прислали ссылку на репозиторий Bark, который является некой интерпретацией статьи VALL-E от известной корпорации добра. В частности их репозиторий обещает:

• Синтез на всех популярных языках от английского до китайского;

• Возможность GPT-style управления выдаваемым аудио;

• Возможность дикторов "говорить" на иностранных языках;

• Войс-клонинг "этичненько" залочен;

• Всё это в высоком качестве как у современного нейросетевого синтеза и в "риалтайме", с моделями "более 100M параметров";

Давайте разберемся так ли это.

Всем привет, меня зовут Александр Калыргин, сейчас я активно занимаюсь сферой получения и анализа данных. Захотелось показать, как можно без особых проблем получить базы организаций, зарегистрированных в нужном вам регионе.

Пожалуй, самая популярная и перспективная задача нейросетей – технологии распознавания образов. Они либо по отдельности, либо в интегрированном виде используются в таких сферах, как безопасность и наблюдение, сканирование и создание изображений, маркетинг и реклама, дополненная реальность и поиск изображений.

Сегодня создаются и уже используются сети, в которых машины способны распознавать символы на бумаге и банковских картах, подписи на официальных документах, детектировать объекты и т.д. Эти функции облегчают труд человека и повышают точность и надежность различных рабочих процессов благодаря исключению из задачи человеческого фактора. Но научить компьютер распознавать объекты не так уж и просто. Одна из сложностей заключается в том, что компьютер видит не так же, как люди. У компьютера нет жизненного опыта и способности так же, как человеческий мозг идентифицировать объекты на изображения и видео. Изначально он не способен отличить дом от дерева, не имея каких‑то исходных данных. Чтобы научить компьютер видеть и понимать, что находится на изображении, люди используют технологии машинного обучения.

Для этого собирают большие базы данных, из которых формируют дата‑сеты. Выделив признаки и их комбинации для идентификации похожих объектов, можно натренировать модель машинного обучения распознавать нужные типы закономерностей. Конечно, даже после загрузки нескольких дата‑сетов модели могут неверно распознавать некоторые объекты. Если такое случается, модели «дообучают» на новых наборах данных.