Здравствуйте! Тема ремонта актуальна для всех и во все времена. Я занимаюсь монтажом сантехники и знаю, что разобраться с нуля в этом деле довольно сложно. Но чтобы проконтролировать качество работ надо хоть немного разбираться в сантехнике. Я в краткой форме освятил ключевые моменты на которые нужно обращать внимание. Надеюсь, это будет полезная статья.
Фотограф-любитель, фронтенд тимлид
Бесплатно или хотя бы недорого — где взять музыку для коммерческого использования
В одном из прошлых материалов мы рассказали о доступных мониторных наушниках, которые пригодятся тем, кто совмещает отдых за прослушиванием любимых композиций с рабочими задачами, — пишет музыку или монтирует видео.
Об источниках аудиодорожек и сэмплов как раз для этих целей мы сегодня и поговорим. Рассказываем, где можно скачать треки с лицензией Creative Commons, которая зачастую позволяет использовать музыку в коммерческих проектах.
Почему современная наука основана на вере?
Научный метод, каким мы его знаем, формировался на протяжении тысяч лет в ходе преодоления череды философских кризисов. В этом посте я хочу рассказать про две величайшие проблемы в философии науки и вызовы, стоящие перед ней в настоящем.
Проблема неполной индукции
Знаменитый древнегреческий философ Аристотель в своем трактате «Аналитика» выделяет два вида возможных умозаключений - индуктивное и дедуктивное.
Дедуктивное умозаключение - это логический вывод о частных случаях исходя из общего правила. Индуктивное умозаключение - это логический вывод об общем правиле исходя из частных случаев.
Классическим примером дедукции, которую сам Аристотель называл силлогизм, является следующее рассуждение: все люди смертны (общее правило), Сократ - человек (частный случай), следовательно Сократ смертен (дедуктивный вывод).
Индукцию Аристотель делил на два вида: полную и неполную. Полная индукция - это вывод общего правила на основе свойств всех элементов множества, а неполная - это предположение об общем правиле на основе части элементов множества.
Комплексные числа и геометрические узоры
Гексагональные тайловые миры
Тайловость в играх – очень распространенное явление, особенно в играх инди сегмента. Чаще всего используют квадратные тайлы – в них проще всего задать необходимые данные, будь то карта уровня или инвентарь. Однако на квадратных и прямоугольных формах возможности подобной системы не ограничиваются.
В топовых играх конца девяностых - начала нулевых часто можно увидеть шестиугольную сетку заместо квадратной – в то время это смотрелось очень интересно, в особенности в сочетании с изометрией. Именно о работе с такими сетками и пойдет речь.
Мы Опубликовали Качественный, Простой, Доступный и Быстрый Синтез Речи
Вторая часть — https://habr.com/ru/post/563484/
Вокруг темы синтеза речи сейчас много движения: на рынке есть огромное число тулкитов для синтеза, большое число закрытых коммерческих решений за АПИ (как на современных технологиях, так и на более старых, т.е. "говорилки") от условных GAFA компаний, большое количество американских стартапов, пытающихся сделать очередные аудио дипфейки (voice transfer).
Но мы не видели открытых решений, которые бы удовлетворяли одновременно следующим критериям:
- Приемлемый уровень естественности речи;
- Большая библиотека готовых голосов на разных языках;
- Поддержка синтеза как в
16kHz
так и в8kHz
из коробки; - Наличие своих собственных голосов у авторов решения, не нарушающих чужие права и лицензии;
- Высокая скорость работы на "слабом" железе. Достаточная скорость работы на 1 потоке / ядре процессора;
- Не требует GPU, команды ML инженеров или какой-либо дополнительной тренировки или для использования;
- Минимализм и отсутствие зависимостей / использование в 1 строчку / не надо ничего собирать или чинить;
- Позиционируется именно как готовое решение, а не очередной фреймворк / компиляция чужих скриптов / тулкитов для сбора плюсиков;
- Решение никак не связано и не аффилировано с закрытыми экосистемами и продуктами Гугла / Сбера / Яндекса / вставить нужное;
Мы попытались учесть все эти пункты и представить комьюнити свое открытое некоммерческое решение, удовлетворяющее этим критериям. По причине его публичности мы не заостряем внимание на архитектуре и не фокусируемся на каких-то cherry picked
примерах — вы можете оценить все сами, пройдя по ссылке.
Есть ли жизнь без Nvidia? Запускаем TensorFlow на Radeon RX 580
На новом рабочем месте меня посадили за ПК, оборудованный процессором Ryzen 2600 и видеокартой Radeon RX 580. Попробовав обучать нейронные сети на процессоре, я понял, что это не дело: уж слишком медленным был процесс. После недолгих поисков я узнал, что существует как минимум 2 способа запуска современных библиотек машинного обучения на видеокартах Radeon: PlaidML и ROCm. Я попробовал оба и хочу поделиться результатами.
Как скомпилировать Python
Привет, Хабр!
Я хочу рассказать об удивительном событии, о котором я узнал пару месяцев назад. Оказывается, одна популярная python-утилита уже более года распространяется в виде бинарных файлов, которые компилируются прямо из python. И речь не про банальную упаковку каким-нибудь PyInstaller-ом, а про честную Ahead-of-time компиляцию целого python-пакета. Если вы удивлены так же как и я, добро пожаловать под кат.
Делаем аппаратную кнопку выключения звука в Zoom
Да, я каждый день на созвонах в Zoom. Да, у меня есть ребёнок, который часто вмешивается в эти звонки. Алгоритм выдачи рекламы Instagram, ты победил, мне нужна эта кнопка.
Но у меня есть предубеждения. В Instagram рекламируется проект с Kickstarter. К тому же, я не хочу делать свой вклад в доходы от рекламы Facebook, даже нажимая на этот ролик. Выражение Дженни Оделл «Бесплатных часов не бывает» полностью описывает мою точку зрения на качество продуктов в рекламе Instagram. Кроме того, мой лимит на финансирование проектов с Kickstarter практически исчерпался.
Я поддерживал множество проектов на Kickstarter, и иногда результат этих проектов напоминал мне гамбургер, который Майкл Дуглас получил в фильме «С меня хватит!».
Таинство отбеливания пожелтевшего пластика
Если вы являетесь участником сообщества ретро-геймеров или любителей ретро-компьютеров, то у вас наверняка есть винтажные устройства, которые под гнетом лет поблекли и начали желтеть. Вы также могли слышать о методике Retr0bright или даже смотреть различные видео от 8-bit Guy, посвященные этой теме. Но самая суть все равно остается для большинства людей скрыта. Почему пластик желтеет, и что именно происходит в процессе Retr0bright? Да и вообще, безопасно ли использование этой техники для коллекционных экземпляров?
Нейронная Сеть CLIP от OpenAI: Классификатор, который не нужно обучать. Да здравствует Обучение без Обучения
Можете представить себе классификатор изображений, решающий практически любую задачу, и который вообще не нужно обучать? Это новая нейросеть CLIP от OpenAI. Разбор CLIP из рубрики: Разбираем и Собираем Нейронные Сети на примере Звездных Войн!
Нет данных, нет разметки, но нужен классификатор изображений для конкретной задачи? Нет времени возиться с обучением нейронной сети, но нужно получить классификацию высокой точности? Все это стало возможным. Вам нужно обучение без обучения!
Готов и туториал: Собираем нейросети. Классификатор животных из мультфильмов. Без данных и за 5 минут. CLIP: Обучение без Обучения + код
Подробно и доступно разбираем что такое "обучение без обучения" и саму нейросеть CLIP от OpenAI. Стираем границы между Текстом и Изображением. Внимание: статья подходит под любой уровень: от нулевого до профи. Приятного прочтения!
10 полезных расширений для дата-сайентистов
Каждый специалист по Data Science тратит большую часть своего времени на визуализацию данных, их предварительную обработку и настройку модели на основе полученных результатов. Для каждого исследователя данных именно эти моменты – самая сложная часть процесса, поскольку хорошую модель можно получить при условии, что вы точно выполните все эти три шага. И вот 10 очень полезных расширений Jupyter Notebook, которые помогут вам выполнить эти шаги.
Машина опорных векторов в 30 строчек
Погружаемся в логово ржавчины. Как работает компилятор rust
В моей предыдущей статье о rust я попытался рассказать об истории языка, и показать откуда он пришёл. В статье было сделано множество упрощений. Просто нереальное множество. Народу не понравилось. Но в опросе, в конце статьи вы сказали, что надо бы показать кишки компилятора.
Ну что же, под катом вы найдёте разбор исходных кодов компилятора rust. Мы проследим путь программы, начиная из исходного файла, прямиком к бинарнику.
Симуляция эрозии в 3D-рельефе
Скриншот красивого рельефа Satisfactory.
Первая попытка
Я хотел реализовать систему с возможностью генерации нависающих скал и пещер, вероятно, даже красивых арок из Satisfactory. Следовательно, двухмерной карты высот мне будет недостаточно. Поэтому вместо неё я решил использовать 3D-сетку, каждая ячейка которой является числом от 0 до 1, представляющим объём осадочного материала в данном кубе. После генерации сетки результат должен рендериться при помощи marching cubes.
Первый алгоритм был очень простым. Бросаем «дождевую каплю» на случайную точку рельефа. Капля перемещается к соседней точке с наименьшим количеством осадочного материала. Вычитаем часть материала. Повторяем, пока капля не останавливается, после чего запускаем следующую каплю.
Асинхронное взаимодействие. Брокеры сообщений. Apache Kafka
Привет! Меня зовут Дмитрий Шеламов и я работаю в Vivid.Money на должности backend-разработчика в отделе Customer Care. Наша компания – европейский стартап, который создает и развивает сервис интернет-банкинга для стран Европы. Это амбициозная задача, а значит и ее техническая реализация требует продуманной инфраструктуры, способной выдерживать высокие нагрузки и масштабироваться согласно требованиям бизнеса.
В основе проекта лежит микросервисная архитектура, которая включает в себя десятки сервисов на разных языках. В их числе Scala, Java, Kotlin, Python и Go. На последнем я пишу код, поэтому практические примеры, приведенные в этой серии статей, будут задействовать по большей части Go (и немного docker-compose).
В чём состоит задача фолдинга белков? Краткое пояснение
Белок бактерии Staphylococcus aureus
В конце ноября команда Google DeepMind объявила о том, что её система глубокого обучения AlphaFold достигла небывалых уровней точности в решении задачи фолдинга белков – трудной проблемы из области вычислительной биохимии.
В чём состоит эта проблема и почему её так трудно решить?
Белки – это длинные цепочки аминокислот. Ваша ДНК кодирует эти последовательности, а РНК помогает производить белки согласно этой генетической схеме. Белки синтезируются в виде линейных цепочек, но впоследствии сворачиваются в сложные шарообразные структуры (см. картинку в начале статьи).
Часть цепочки может свернуться в плотную спираль, "α-спираль". Другая часть может согнуться туда и обратно, сформировав широкую плоскую фигуру, "β-лист":
Как экономить память и удваивать размеры моделей PyTorch с новым методом Sharded
Для некоторых областей, таких как NLP, рабочей лошадкой был Transformer, который требует огромных объёмов памяти графического процессора. Реалистичные модели просто не помещаются в памяти. Последний метод под названием Sharded [букв. ‘сегментированный’] был представлен в Zero paper Microsoft, в котором они разработали метод, приближающий человечество к 1 триллиону параметров.
Специально к старту нового потока курса по Machine Learning, делюсь с вами статьей о Sharded в которой показывается, как использовать его с PyTorch сегодня для обучения моделей со вдвое большей памятью и всего за несколько минут. Эта возможность в PyTorch теперь доступна благодаря сотрудничеству между командами FairScale Facebook AI Research и PyTorch Lightning.
Генерация дефолтных Github аватарок
В данной статье я покажу и расскажу, как можно сгенерировать аватарки как на Github.
Проклятье Циолковского и благодать Оберта
Здравствуйте, уважаемые читатели Хабра.
Продолжаем изучать орбитальную механику на пальце и двух энергиях. В этой статье вы узнаете о формуле Циолковского, эффекте Оберта, чем энергия отличается от импульса, как работают ракеты и всё это на максимально простых примерах с крепкой 90 градусной геометрией.
Эффект Оберта
Начнем пожалуй с Эффекта Оберта, хотя это крайне сложный эффект, но зато разобравшись с ним — мы поймем всю орбитальную физику. Для начала давайте зададимся вопросом — В чем сила, брат? — В лошадиных силах!
Сколько лошадиных сил у ракетного двигателя?
Ответ странный — по разному, один и тот же килограмм топлива в одном и том же двигателе дает разное количество энергии. Причина в разной скорости на которой используется это топливо, чем больше скорость самой ракеты — тем больше энергии дает двигатель, причем этот же двигатель ускоряющий вбок (относительно текущей скорости) — будет давать меньше энергии, чем при ускорении вперед.
Давайте сразу рассмотрим 2 хороших и наглядных примера. Один из Ютуба от гаражного учёного Игоря Белецкого продемонстрировавшего эффект Оберта с помощью шприца, резинки и кое чего еще, а второй пример из Википедии.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность