Как достали с этим вертолетом… ГДЕ В СЕРИАЛЕ ХОТЯ БЫ НАМЕКАЕТСЯ, что он упал из-за радиации?
Почему никто не хочет посмотреть фильм, а копипистят этот бред слепой китайской школьницы смотревшей фильм без перевода?
В фильме, как и в реальности, вертолет цепляет винтом трос крана.
А с какой реальной скоростью можно поднять оптический линк на дистанции около километра? И вообще реально ли это?
Более- менее реально получить 10 Мбит/с но цену устройств найти не могу :(
Есть производители которые обещают чуть ли не 2,5км и гигабитную скорость но в практическую возможность этого верится слабо.
Я думаю законотворцы такими вопросами не задаются вообще. Вряд ли они знают хотя бы примерно как работают ученые. Они там хорошо разбираются в пении ртом, ударах по лицу, прыжках со скакалкой и прочих необходимых любому законотворцу вещах.
Нет, я серьёзно — он действительно не понимают последствий принимаемых законов. Во всём они видят только возможности, но к чему это приведет — нет.
То ли я плохо объяснил, то ли не до конца понял ответ…
Я не говорил об исправлении ошибок, я говорил о опоре на данные полученные от других сетей.
Вот пример — допустим нам надо красить преимущественно фото сделанные на улице на которых практически всегда есть небо. Тогда мы берем набор цветных фото (набор 1) и обесцвечиваем на них все кроме неба (набор 2), и обесцвечиваем вообще все (набор 3).
Сеть А, мы на наборах 3 и 2 обучаем узнавать на фото небо и раскрашивать его. Оно всегда будет иметь преимущественно синий цвет, очевидно.
Сеть Б, мы уже обучаем на всех 3 наборах где входные будут наборы 2 и 3, а выходной набор 1.
Таким образом сеть А будет выполнять простую достаточно задачу — раскрашивать только один элемент фото с цветом которого тяжело ошибиться. В то же время сеть Б будет опираться как на ЧБ фото, так и на достоверно известный цвет и сможет использовать отношения яркостей в поисках цвета.
Применительно к данной задаче можно бы было натренировать N сетей А, работающих с известными им наградами и элементами формы и одну сеть Б востанавливающую недостающие цвета.
Если предположить, что соотношение яркостей объекта на ЧБ фото несет хоть какую-то информацию о цвете, то можно предложить расцвечивание фото в два этапа.
На первом этапе выделять объекты чей цвет более-менее достоверно возможно установить по форме — участки кожи человека, небо/море/облака, растительность, а в контексте данного примера еще и цвет знаков различия и наград. Далее востанавливаем цвет только этих объектов.
На втором этапе уже подаем на вход два снимка — исходный чернобелый и исходный с востановленными «достоверными цветами», пытаясь по востановленным цветам и соотношениям яркости угадать остальные недостающие цвета.
Соответственно это должны быть N+1 сетей натренированных на специальных наборах данных, которые вобщем-то можно получить из наборов цветных фото.
Мысль выглядит достаточно очевидной, но нигде не читал о таком подходе. Я чего-то не понимаю и это по каким-то причинам невозможно или не имеет смысла?
Да, климат менялся и раньше, а среднегодовая температура на планете была выше на десятки градусов чем нынешняя. Все так.
Однако, климат еще никогда не менялся так быстро.
Во-во. Когда вижу такие интерфейсы, первый же вопрос возникает — кто это делает? Почему он получает за это деньги? Возьмите лучше меня.
Хотя я и понимаю, что возможно мои рассуждения дилетантские.
Вобщем инструмент получился классный для статьи на хабре, но для реальной жизни слабо применим:
Массового выделения нет
Оценка полезности (я доверяю алгоритму) куда-то подевалась по пути к пользователю
Из-за этого не понятно как этим пользоваться. Сидеть кликать 200 чекбоксов? Писать в коносли браузера скрипт который их кликнет? Ну предположим для кого-то это решит проблему 1. Но мне лень.
А ведь можно было сделать вверху три кнопки Выделить редкочитаемые, Выделить нечитаемые, Выделить все.
Добавьте механизм уведомления стандартный который будет работать как вызов ссылки List-Unsubscribe в фоне с некоторым параметром. Может это простимулирует использовать List-Unsubscribe?
У меня 185 рассылок. Это наверно не много, раз промка мне не показалась. Ну и как и все массово выбрать я тоже не понял. Хотя может такой функции только у меня нет — у меня же их «немного» :)
Выводятся с задержкой. Как подсчитывать с задержкой не очень понятно.
А вот выводится могут — банальный кэш. И вот тут по идее должно быть достаточно просто это все сгладить, считая что каждый скачек — это просто обновление кэша, а между скачками параметры растут равномерно.
Почему никто не хочет посмотреть фильм, а копипистят этот бред слепой китайской школьницы смотревшей фильм без перевода?
В фильме, как и в реальности, вертолет цепляет винтом трос крана.
А с какой реальной скоростью можно поднять оптический линк на дистанции около километра? И вообще реально ли это?Более- менее реально получить 10 Мбит/с но цену устройств найти не могу :(
Есть производители которые обещают чуть ли не 2,5км и гигабитную скорость но в практическую возможность этого верится слабо.
Нет, я серьёзно — он действительно не понимают последствий принимаемых законов. Во всём они видят только возможности, но к чему это приведет — нет.
Ну это еще не говорит о том, что глушилок там не было. Вон и телеграмм у всех работает, но это же не значит, что его уже не блокируют.
Я не говорил об исправлении ошибок, я говорил о опоре на данные полученные от других сетей.
Вот пример — допустим нам надо красить преимущественно фото сделанные на улице на которых практически всегда есть небо. Тогда мы берем набор цветных фото (набор 1) и обесцвечиваем на них все кроме неба (набор 2), и обесцвечиваем вообще все (набор 3).
Сеть А, мы на наборах 3 и 2 обучаем узнавать на фото небо и раскрашивать его. Оно всегда будет иметь преимущественно синий цвет, очевидно.
Сеть Б, мы уже обучаем на всех 3 наборах где входные будут наборы 2 и 3, а выходной набор 1.
Таким образом сеть А будет выполнять простую достаточно задачу — раскрашивать только один элемент фото с цветом которого тяжело ошибиться. В то же время сеть Б будет опираться как на ЧБ фото, так и на достоверно известный цвет и сможет использовать отношения яркостей в поисках цвета.
Применительно к данной задаче можно бы было натренировать N сетей А, работающих с известными им наградами и элементами формы и одну сеть Б востанавливающую недостающие цвета.
На первом этапе выделять объекты чей цвет более-менее достоверно возможно установить по форме — участки кожи человека, небо/море/облака, растительность, а в контексте данного примера еще и цвет знаков различия и наград. Далее востанавливаем цвет только этих объектов.
На втором этапе уже подаем на вход два снимка — исходный чернобелый и исходный с востановленными «достоверными цветами», пытаясь по востановленным цветам и соотношениям яркости угадать остальные недостающие цвета.
Соответственно это должны быть N+1 сетей натренированных на специальных наборах данных, которые вобщем-то можно получить из наборов цветных фото.
Мысль выглядит достаточно очевидной, но нигде не читал о таком подходе. Я чего-то не понимаю и это по каким-то причинам невозможно или не имеет смысла?
Однако, климат еще никогда не менялся так быстро.
Хотя я и понимаю, что возможно мои рассуждения дилетантские.
Из-за этого не понятно как этим пользоваться. Сидеть кликать 200 чекбоксов? Писать в коносли браузера скрипт который их кликнет? Ну предположим для кого-то это решит проблему 1. Но мне лень.
А ведь можно было сделать вверху три кнопки Выделить редкочитаемые, Выделить нечитаемые, Выделить все.
А вот выводится могут — банальный кэш. И вот тут по идее должно быть достаточно просто это все сгладить, считая что каждый скачек — это просто обновление кэша, а между скачками параметры растут равномерно.