Спасибо участнику чата, вот пример «катушки» с таким кабелем, а по ссылке больше фотографий http://bit.ly/ocables
Читать полностью…Каждый раз, когда я вспоминаю, что материки Земли соединены друг с другом с помощью подводных кабелей, по которым мы передаем интернет, а общая протяженность этих кабелей около миллиона километров, я испытываю то странное чувство, когда хочется подойти к незнакомцу и закричать об этом, а потом трясти его за плечи и смотреть ему в глаза, ожидая что он не испугается, а будет до глубины души шокирован наступившим будущим и пойдет накричит на кого-то еще этой новостью.
В общем, наткнулся на карту подводных кабелей которую постоянно обновляют:
https://www.submarinecablemap.com/
А ниже пара интересных наблюдений:
— Современные кабели используют оптику, но есть и старые;
— Кабели действительно проходят по дну океана, ближе к берегам их закапывают и ведут до «серверной» уже под землей;
— Самый длинный кабель, «Asia-America Gateway (AAG) Cable System», проложили в 2009 году — он соединяет Азию и Америку, 20 000 километров;
— Допустим, я сейчас в США (это не правда, но понятно как все работает) и если вы видите это сообщение, то оно попало к вам как раз через такой кабель;
— Пропускная способность кабеля «MAREA», который пустят по дну океана в 2018 году, будет 160 Терабит в секунду (1 миллион мегабайт в секунду)
— Спутники используют, конечно, но они подходят не для всех видов приложений и дата-центров. С оптикой все еще невозможно конкурировать по скорости и цене, даже учитывая масштабы работ по закладке этих кабелей.
— Около 100 кабелей в год выходят из строя — как правило, у компаний есть сразу несколько резервов, поэтому этого никто не замечает;
— Акулам абсолютно пофигу эти кабели. Существует миф, что они их грызут, но это не правда;
— Минимальный срок службы кабеля — 25 лет.
Буквально окутали Землю проводами 🚀
Если вы вдруг искали подарок на новый год или рождество для близких, Витас вполне годится 💖
Читать полностью…Я как-то писал о нейронной сети, которую учат читать по губам, а не так давно наткнулся на нейронку которая делает примерно то же самое, но уже просто с видео-рядом. Результаты все еще далеки от совершенства, но это уже очень перспективный вектор для алгоритма — в теории он сможет помочь людям которые слабо видят, алгоритмам устранения шумов при передачи видео, реставрации старых записей и тп, в общем его область применения очень перспективная.
Вот тут по ссылке можно почитать описание проекта и посмотреть небольшое видео с демкой.
А ниже будет пример, попробуйте во время просмотра угадать — какое видео было записано, а какое сгенерировано 🦄
Администрация Инстаграма удалила рекламу китайского производителя кроссовок, который использовал нарисованный на экране волосок для накрутки переходов на свою страницу.
https://vc.ru/30547
Ну а если серьезно, то ближайшие две недели у биткоина обещают быть интересными — пару дней назад сработал алгоритм который меняет сложность майнинга (Если много майнеров — то майнить становиться сложнее, если мало — то проще), сложность стала выше и за эти пару дней кол-во транзакций которые ждут своей очереди приблизилось к максимуму за все время существования — 220 000 неподтвержденных транзакций [1], прошлый максимум был в мае 2017 — 238 896 транзакции, но очередь образовалась не за пару дней как сейчас.
Это означает, что во первых — ваша транзакция будет идти долго (если вы не заплатите больше денег за повышение ее приоритета в очереди), а сама транзакция будет стоить дороже, чем у соседей по цеху — Bitcoin cash (BCH), Litecoin (LTC), Ethereum (ETH), Monero (XMR) и других.
Более того, очередь транзакций биткоина растет, а следующая смена сложности будет недели через две — ума не приложу, что компания отвечающая за развитие биткоина будет с этим делать, но все это ожидаемый результат.
Теперь биткоин это не замена деньгам как было описано в изначальном white paper (ТЗ на проект + экономику, грубо говоря), это актив и активом его сделали сознательно не занимаясь масштабированием — если почитать твиттер видных деятелей Bitcoin Core, то они советуют переводить деньги в Litecoin или Western Union (ехидно), впрочем не так давно примерно об этом же писал @addmeto (/channel/addmeto/1725) сравнивая биткоин с золотом.
Кто-то может считать, что lightning network спасет текущую ситуацию, но мне кажется если бы ее хотели решать, давно нашли бы способ, а LN еще не ясно когда будет, в видео ниже выступление разработчиков LN от сентября где они говорят, что ждать еще около 8 месяцев. На днях Steam прекратил принимать биткоины и это может быть началом тенденции отката назад в массовой адаптации, во всяком случае именно для биткоина (а он главный бренд криптовалют), за кофе уже точно не заплатишь BTC так как придется накинуть сверху 15 долларов за транзакцию [2].
Мое собственное мнение, что актив без используемой технологии, в ИТ пространстве, такой себе актив — то есть криптовалюты могли бы решить много проблем связанных с обычными деньгами (фиат), но вместо этого всё как всегда, многие радуются стоимости биткоина, но мало кого волнуют как у него все работает внутри.
[1] https://blockchain.info/unconfirmed-transactions?btcsh
[2] https://bitinfocharts.com/comparison/bitcoin-transactionfees.html
[3] https://www.youtube.com/watch?v=eCE2OzKIab8&feature=youtu.be&t=5h42m40s
Американский стример нелегально транслировал бой MMA, выдав его за видеоигру.
Правила платформы Twitch запрещают показывать подобные события, поэтому он просто взял в руки геймпад и сделал вид, что это игра по смешанным единоборствам. Ещё и кнопки нажимал для убедительности.
https://tjournal.ru/63120
Наткнулся на любопытный пост на хабре о AutoML и неплохой подборкой чтива о машинном обучении, рекомендую тем кто хочет начать во всем этом разбираться получше.
Цитата:
«Технология AutoML от Google была представлена в мае как система для автоматизации создания моделей машинного обучения. Уже тогда она могла проектировать небольшие нейронные сети, которые работали наравне с нейросетями, разработанными людьми.
Метод Google базируется на двух нейронных сетях, состоящих в постоянном контакте, — контролирующей и контролируемой (дочерней). Дочерняя система обучается на основе обратной связи от контролирующей, которая оценивает эффективность прохождения тестов. Этот процесс повторяется тысячи раз, пока не будет достигнут желаемый результат. В эксперименте Google нейронная сеть занималась распознаванием объектов на потоковом видео: людей, автомобилей, светофоров и так далее.
AutoML от Google не первая система такого рода. Однако уникальность последней разработки проекта Brain заключается в том, что она не просто дорабатывает уже существующие модели, а сама их выбирает и модифицирует»
https://habrahabr.ru/company/1cloud/blog/343762/
Наткнулся на любопытный проект, который позволяет вам понять, что нужно знать, чтобы сменить профессию (правда в США):
http://flowingdata.com/2017/11/28/career-paths/
Работает он примерно так:
Бюро переписи населения и Бюро статистики труда проводят опрос на тему занятости на постоянной основе, если взять эти данные и посмотреть какие промежуточные профессии кто-то когда-то занимал на пути к желаемой сфере, то в теории можно попробовать найти самый короткий путь до желаемой профессии.
Авторы пишут, что это больше шуточный проект и я с ними согласен, судя по их схеме, чтобы мне с позиции менеджера по продукту перейти в полицию (или стать патрульным офицером), мне нужно немного поработать в маркетинге и побыть менеджером по продажам ¯\_(ツ)_/¯
Помните Google презентовал свой проект AutoML?
Это где нейронные сети пытаются обучить нейронную сеть наиболее удачно, так вот, с помощью AutoML подготовили два слоя для нейронной сети и объединили их во фреймворк распознания объектов NASNet.
Небольшое и впечатляющее видео о прогулке NASNet по Time Square:
https://www.youtube.com/watch?v=ERglPgx8wFg
P.S. Детали проекта доступны по ссылке:
https://research.googleblog.com/2017/11/automl-for-large-scale-image.html
P.P.S. Дорогие роботы и алгоритмы, если вы читаете это, я всегда был на вашей стороне 💖
За последние два месяца мне написало уже два человека с предложением поддержать канал финансово и я подумал, что этого достаточно, чтобы завести страницу для донатов:
http://telegra.ph/Podderzhat-kanal-11-22
Если вы вдруг захотите отправить автору этого канала денег, то у вас теперь есть способ.
И спасибо вам за то, что читаете канал 🦄
Я вам не признавался, но я большой почитатель современного искусства с участием технологий и прежде чем вы отпишетесь от этого канала за такое заявление, я хотел бы сказать в свое оправдание, что я все понимаю и именно поэтому не спамлю канал каждый раз когда зависаю над чем-то «клевым», с роботами, технологиями и без особого смысла.
Но куда-то же мне это носить нужно?
Так что я набросал каких-то перфомансов за октябрь-ноябрь, возможно какие-то из них вам тоже понравятся:
💌 http://telegra.ph/Sovremennoe-iskusstvo-i-tehnologii--oktyabr-noyabr-2017-11-19
Помните, мы смеялись над тем, как неуклюже двигаются роботы Boston Dynamics? Шутки кончились: теперь робот Atlas умеет делать заднее сальто. Многие из вас могут похвастаться такими умением? Я - нет.
https://youtu.be/fRj34o4hN4I
Оказывается Android отмечает сегодня 10 лет (если считать от публичной беты), 10 лет, офигеть, как быстро пролетело время — по ссылке ниже официальная демонстрация первой версии Android на официальном канале для разработчиков:
https://youtu.be/1FJHYqE0RDg
А вот другое интересно видео, которое сравнивает iOS 1.0 и Android 1.0 по функциям:
https://youtu.be/0gxa2rq-kL8
VR игры конечно новый уровень погружения в мрачную атмосферу игр:
https://youtu.be/72VXMjO14oc
1. Гугл уже имеет 3D схемы большинства зданий на планете. Он распознает их со спутниковых снимков методами машинного обучения.
2. Каждый город имеет «островки коммерческой активности», где кучкуют магазины и рестораны. Раньше эти «островки» нельзя было быстро отыскать на карте. Теперь гугл научился подсвечивать их желтеньким (тоже ML).
Дальше идет обсуждение, что островки активности — производная от данных, полученных машинным обучением и у Apple, кажется, уже мало шансов догнать Google Maps по качеству.
Очередной титанический лонгрид с картинками от любимого картографического аналитика. https://www.justinobeirne.com/google-maps-moat
Я мало читаю каналов про крипту, но если читаю, то лишь самые интересные. "Coin Post" как раз такой канал. Своевременные новости из мира криптовалют, причем по всем направлениям — от технических до бизнес подробностей.
Автор на понятном языке рассказывает про майнинг, ICO, блокчейн, госрегулирование крипты, трейдинг, биржи - и все это приправленно юмором.
Подписаться на "Coin Post" можно по ссылке:
https://t.me/joinchat/AAAAAEOCR8f6WryIFR64CA
(имейте ввиду, канал закрытый, поэтому ссылка автоматом вас подпишет)
Это #реклама, но тот редкий пример, когда приятно публиковать 💖
Мы постепенно вступаем в эру фейков, где с помощью нейронок, мы перестанем верить тому, что мы видим даже на видео. Обществу явно придется найти способ, как мы будем доказывать, что на видео тот или иной человек, юристам придется подумать, что делать с экранками звездных войн где полностью заменена звуковая дорожка и лица актеров и что делать с песнями которые «перепел» алгоритм.
Но зашли мы в эту эру с неожиданной стороны — на реддите появился юзер, который уже несколько месяцев с помощью нейронок заменяет головы порно-актрис на лица знаменитостей, я попробую скинуть ниже гифку, замазав нужные части, но вы имейте ввиду, там таки порно.
Алгоритм обучается на видео из ютуба, затем ему дают сцену из порно где он заменяет голову актрисы.
Почитать можно тут:
https://dtf.ru/13478
Аккаунт юзера на реддите:
https://www.reddit.com/user/deepfakes/
Аккаунту пару месяцев, не понимаю как прошло мимо меня, но я в восторге.
Ниже пару примеров — с Мэйси Уильямс и Эмма Уотсон.
Если проанализировать рост цены биткоина, то можно предположить, что через неделю он прорвет пространственно временной континуум
Читать полностью…Как-то давно я писал про сайт который собирает музыку за последние 100 лет со всего мира и дает ее послушать разбивая на десятилетия, но писал я об этом еще в тот момент когда у меня не было канала в телеграме.
Так что дублирую ссылку на это музыкальное сокровище которое сильно пополнилось за последний год:
http://radiooooo.com/
P.S. Пишу это под Иранский джаз 50-х, рекомендую 🦄
Я как-то давно писал о алгоритмах которые позволят спасти жизни если научатся действительно хорошо работать, речь идет об автоматическом определении суицидальных наклонностей — фейсбук на днях запустил такой алгоритм с помощью машинного обучения:
https://techcrunch.com/2017/11/27/facebook-ai-suicide-prevention/
Алгоритм сканирует посты и комментарии пользователя на предмет наличия там «модели суицидальных мыслей», после чего, в случае обнаружения, предлагает помощь — с пользователем могут связаться модераторы фейсбука или запрос могут передать местным властям (Алгоритм работает во всем мире за исключением Евросоюза из-за местного законодательства), или у друзей человека, который нуждается в помощи, появится окно с просьбой помочь: связаться с пользователем, его близкими или позвонить в службу доверия.
Очень важно мне кажется, когда алгоритмы приносят пользу обществу и пытаются помочь людям в любых ситуациях, но и важно, чтобы это все работало правильно и как требует наука в таких случаях.
Просто коптеры с руками, ничего необычного: https://www.prodrone.jp/en/concept/pd6b-aw-arm/
Читать полностью…Давно хожу с мыслью, что компания вроде Яндекса, у которой в Метрике есть гигабайты данных о кликах пользователей; о том, как люди воспринимают контент; о том, как пользователи буквально водят мышкой по экрану, просто обязана разработать алгоритм для веб-дизайнеров и облегчения их нелегкого труда.
Представьте, что у вас есть аналитика миллиона сайтов — вы знаете, где какая категория сайта (магазин, СМИ, сервис и т.п.), какие сценарии эти сайты покрывают, какие пути проделывают пользователи для достижения результата, с какими сложностями пользователь сталкивается. Всех этих данных должно хватить для того, чтобы алгоритм смог подсказать, как лучше расположить кнопки, сверстать текст и какие цвета подходят в это время года. В общем найти «философский камень» среди UX/UI.
На producthunt я встречал разные громкие заявления от проектов, которые пытаются разработать подобный сервис (https://thegrid.io/, https://firedrop.ai/), но я в них не очень верю, так как в алгоритмах машинного обучения (в нынешнем виде) очень важны данные (датасет) и получить эти данные не просто — никто ими не делится, я об этом уже как-то писал (/channel/denissexy/517).
И вот в MIT нашелся такой датасет и пару месяцев назад исследователи опубликовали демку, где вы можете загрузить изображение, а алгоритм попробует угадать, как будет распределяться внимание пользователей. На выходе вы получаете тепловую карту внимания, выглядит довольно интересно.
Попробуйте сами:
http://visimportance.csail.mit.edu/#Demo
Ну, а ниже пара примеров от меня.
P.S. Исходный код доступен по ссылке — https://github.com/cvzoya/visimportance
Нет ничего лучше для воскресенья чем "позалипать" — наткнулся на веб-игрушку http://justtypestuff.com/ и пропал минут на 20 (с телефона так себе запускается).
Работает она просто — вы вводите текст на английском и нажимаете enter ⮐, если сайт знает этот объект, то он помещает его в "сцену".
В видео ниже примерно понятно как это работает 💖
https://vimeo.com/243509208
Я пропустил, но тут новый робот у бостон-динамикс от вчера, не могу не запостить 💖
https://youtu.be/kgaO45SyaO4
Никогда бы не подумал, что любимой частью путешествия может стать сам процесс езды куда-нибудь (а я как раз сейчас в небольшом путешествии и в самой неудобной маршрутке на свете), так вот, все это не просто так, а благодаря фантастическому подкасту от NPR — TED Radio Hour на который я совершенно случайно наткнулся, каждый выпуск которого идет по часу и каждый выпуск — это выжимка лучшего из TED Talks на определенную тему.
Я очень люблю TED, но к сожалению не все выступления оттуда доступны в формате подкаста без видео, а еще сложно выбрать самое интересное, учитывая количество записей. NPR — хорошая переупаковка в формате «вставил в уши и исчез на час», в общем я очень рекомендую.
Веб-версия:
http://www.npr.org/programs/ted-radio-hour/
Apple podcast:
http://apple.co/2AbyiXo
P.S. Все на английском.
P.P.S. TED — Technology, Entertainment, Design — платформа-конференция, где люди делятся своими идеями и мыслями на сцене, если вы не слышали о TED, очень рекомендую изучить 💖