Все потоки

Последнее время особое удовольствие доставляет мне изучение старых устройств, механизмов и патентов. Возможно, просто меняются интересы, а возможно как писал Ливий в прелюдии к своей Истории Рима: «Я нахожу древность полезным занятием хотя бы потому, что, поглощенный ею, я могу отвести глаза от бед, терзающих современный мир».

Как бы то ни было, с течением времени у меня начался значительное количество материалов — фотографий, выдержек из журналов и каталогов (некоторые из них очень редкие), а также чертежей архитекторов и рекламных материалов производителей револьверных дверей.

Кроме этого в истории револьверных дверей есть несколько трагических случаев, которые привели к гибели людей, изучение и анализ которых важнейшая задача, как для проектировщиков, так и для и тех, кто отвечает за внедрение и эксплуатацию.

Как вы, наверное, знаете, на днях OpenAI выпустила языковую нейросеть ChatGPT. Этот текстовый ИИ уже побил все рекорды по хайпу. Он набрал 1 млн зарегистрированных пользователей меньше чем за неделю. Для сравнения, у Twitter достижение этой цифры заняло 2 года, у Facebook — 10 месяцев.

ChatGPT доступен для бесплатного использования на время периода «сбора обратной связи». Компания надеется использовать собранные данные для улучшения финальной версии инструмента. Поработать с ИИ может каждый, достаточно зарегистрироваться у них на сайте. Учтите, что может потребоваться VPN или гугл-аккаунт с американским номером, потому что в некоторых странах сервис не поддерживается. Зато бот понимает запросы в том числе и на русском (хотя модель при этом использует только ту информацию, которая была заложена в неё еще до 2021 года):

У меня дома перестало работать iptv с одного известного сервиса (где за 1 доллар в месяц тебе дают много-много каналов). Попробовал через vpn - всё работает. Но не буду же я весь трафик с роутера кидать через vpn?

У нас в BI.ZONE очень любят прогать, тусоваться и выпивать вместе. А еще наши крутые эксперты могут сделать что-то полезное для коллег, клиентов или общества — было бы время. Чтобы совместить приятное с полезным, раз в квартал внутри компании проходит GO.ZONE. 

Анимации в играх — это полноценное художественное средство, которое позволяет передать характер героя, его настроение и эмоции. Она способна как тесно связать игрока и героя, так и нарушить погружение пользователя в виртуальный мир. А еще испортить впечатление от геймплея и графики.

В этой статье мы разберемся, какие типы анимации вообще существуют, с какими трудностями сталкиваются аниматоры и как выглядит их рабочий процесс.

Приветствую тебя, дорогой читатель! Мне 21, я студент и младший Go-разработчик, а это - мой первый пост на Хабре. Недавно в компании с одногруппником мы решили взяться за амбициозный проект и я решил, что он, как никакой другой, подходит под первую статью. Проект заключается в создании библиотеки, содержащей основные алгоритмы на графах.

Вообще, эта статья-заметка не особо подходит к тематике хабра, но вероятно здесь есть любители поиграть, у кого возможно лежит мёртвым грузом PSP. А поскольку я по своей натуре любитель залезть и попытаться сделать всё что можно разобрать, то вот вам минигайд.

Последний месяц мои читатели и подписчики основательно решили меня подсадить на PlayStation. Сначала Фанат Мелины из Elden Ring подарил мне PSP E1008 Street, которую мы с вами оживили в соответствующей статье, затем подписчик Сашка Кондрат, который подарил мне PSVita из далекого края России и мой друг детства, который недавно написал "у меня есть подгон для тебя, нужны две PSP - 2008 и 1008?". Однако все консоли так или иначе требовали ремонта - такова тематика моего блога! И сегодня я покажу вам небольшую дриставрацию сразу двух консолей!

В программировании достаточно распространена задача хранения данных в ассоциативных контейнерах. В этом случае мы ставим в соответствие некоторым ключам некоторые значения. При этом мы бы хотели иметь возможность более-менее быстро запрашивать значение по ключу.

К решению этой задачи есть несколько подходов. Мы последовательно рассмотрим несколько существующих подходов и их достоинства и недостатки, а затем реализуем структуру данных на языке C и, наконец, устроим тест производительности написанного решения. А в качестве бонуса идёт небольшая библиотека включающая эту структуру данных и некоторые другие, которых так не хватает в стандартной библиотеке C.

К разработке этой библиотеки и написанию статьи меня натолкнуло отсутствие незаброшенной библиотеки эффективных хеш-таблицы для C.

На протяжении последних 3-х статей мы рассматривали исключительно сами подходы к обучению SSL и не смотрели на качество. Давайте это исправим и сравним методы между собой и с supervised решением. Также глянем на то, какие есть фреймворки, чтобы поднять SSL на своих данных.

Напомню, что это шестая и последняя статья из цикла про SSL в Computer Vision.

Мы рассмотрели ранее в цикле статей про SSL основные подходы к обучению моделей без разметки. Пока что за скобками остались методы, основанные на кластеризации, и настало время это исправить. В статье рассмотрим основные подходы как учитывать весь датасет при обучениии и пытаться растащить его в пространстве эмбеддингов.

Напомню, что это пятая статья из цикла про SSL в Computer Vision.

В предыдущих статьях мы разобрали много аспектов, связанных с SSL. Теперь пришло время посмотреть на методы, которые используют достаточно очевидное, на первый взгляд, знание - одна и та же картинка похожа, а разные картинки - разные. Это основная идея методов с contrastive подходом. Ниже мы разберём более подробно как эту идею можно использовать при конфигурации фреймворка обучения.

Напомню, что это четвертая статья из цикла про SSL в Computer Vision.

Ранее мы разобрали, что за зверь такой SSL и какой линейкой его можно померять. Также окунулись в историческое прошлое SSL методов глубокой древности (4 года назад 😱) и выяснили их проблемы. В дальнейшем мы уже не будем придерживаться хронологического таймлайна, но попробуем проследить за направлениями мысли научного сообщества. В этой статье мы подробнее рассмотрим методы, строящие задачу исключительно на сравнении изображения и его аугментированной версии.
Напомню, что это третья статья из цикла про SSL в Computer Vision.

В предыдущей статье мы рассмотрели общую суть SSL подходов и зачем они применяются. Настало время начать их разбирать более подробно.
В статье сперва пробежимся по основным методам обучения, использующим исключительно внутреннюю структуру изображения. Позже определим, как сравнивать различные методы без наличия как такового таргета, и посмотрим на метрики представленных выше методов. Спойлер - описанные методы далеки от лучших на данный момент, зато описывают эволюцию человеческой мысли.

Напомню, что это вторая статья из цикла про SSL в Computer Vision.

В последнее 2-3 года в обучении нейросеток всё больше набирает обороты self-supervised подход. Это мощный инструмент, который позволяет использовать огромные массивы данных, при этом не требуя трудозатратной разметки. Так можно учиться на миллионах или даже миллиардах картинок. Благодаря такому подходу были получены большинство state-of-the-art результатов в последнее время на классических датасетах типа ImageNet.

Это первая статья в цикле, которая рассматривает основные преимущества Self-Supervised Learning (SSL) и общую постановку задачи. Цикл будет посвящён SSL для Computer Vision.

Я занимаюсь гейм-дизайном игры в жанре Match-3. Это обязывает отыгрывать во все топовые Match-3, изучать механики этих игр и вообще всецело интересоваться данной темой. В русскоязычном интернете практически не встретишь статей об играх этого жанра, по крайней мере, о Homescapes.

Причины отсутствия статей о феномене Match-3 с подробными разборами мне не вполне ясны. Возможно, все считают этот жанр невостребованным и странным. Или стыдно говорить вслух, что ты причастен к подобному. Но если вас не убедят говорить и читать о Homescapes 2,6 миллиарда долларов чистой прибыли, то я не знаю, что вас может убедить.

В этой статье я хочу рассказать о новом методе по реализации многоканального объёмного звука в наушниках, с системой из нескольких динамиков.

Что такое языки, зачем их нужно учить, почему это так сложно и как же наконец их выучить?