🎉 У нас отличные новости: число пользователей @RoundDFBot перевалило за миллион!

📈 Примерно за шесть месяцев существования (7 октября боту будет полгода🍾) наш бот пережил несколько взрывных ростов популярности, самый большой из которых пришелся на август-сентябрь, когда дипфейки, сделанные с его помощью, стали вирусными в TikTok. В начале августа у нас было менее 20 тысяч пользователей, к концу же мы пересекли отметку в 360 тысяч, а за сентябрь количество пользователей практически утроилось.

🙏 Огромное спасибо всем, кто поддержал бота материально — благодаря Вам мы смогли арендовать большие вычислительные мощности, без которых бот бы не справился.

🙄 Как уже написали @localhost_ru и @bpblog, сегодня начался Hacktoberfest. Это цифровой ивент, проводимый компанией DigitalOcean.

В чём суть? Цель ивента — поддержка OpenSource комьюнити. Если сделать 4 пулл-реквеста в любые публичные репозитории в течение октября, можно получить бесплатную футболку (или попросить посадить дерево вместо неё).

И несмотря на то, что в правилах явно сказано "если мейнтейнер пожалуется на спам или нарушение code of conduct, тебя отстранят от участия", начался сущий кошмар.

Пользователи стали создавать десятки, если не сотни тысяч новых мелких правок для галочки, бесполезных, а иногда и вовсе фактически неверных. Жизнь мейнтейнеров превратилась в ад. В твиттере даже появился аккаунт shitoberfest, где собирают скриншоты таких пулл-реквестов. Осторожно, не пробейте лоб.

Что я об этом думаю? Конечно, стоит поддерживать опен-сурс комьюнити и привлекать новых разработчиков к участию в нём. Но выдавать бонусы за количество, а не за качество — не лучшее решение. Перекладывать борьбу со спамом на мейнтейнеров крупных проектов — тоже очень стремный ход. Конечно, стоит винить не организатора, а участников, но уровень организации хромает

В общем, участвуйте на здоровье, но не позорьтесь, пожалуйста🥺

🚙 Сегодня спонтанно оптимизировал генерацию видео в @RoundDFBot, а точнее сохранение результата в файл.

Для работы с видео мы используем moviepy. По сути это обёртка над ffmpeg, хоть и с большим количеством своих API. Её достаточно просто использовать для поверхностной работы, а вот для каких-то особых задач она может показаться громоздкой и ограниченной.

Конечно, если посмотреть на структуру библиотеки, можно заметить, что у неё есть несколько слоёв абстракции, каждый из которых всё дальше отходит от прямого взаимодействия с ffmpeg в угоду простоте работы.

По историческим причинам до сегодняшнего дня мы использовали API с самого последнего слоя: семейство Clip'ов, а именно VideoClip и ImageSequenceClip. Пользоваться ими было очень просто:
ImageSequenceClip(frames_with_watermark).write_videofile(output_path)
Но их главная проблема в том, что сначала все кадры загружаются в оперативную память, а только потом скармливаются ffmpeg'у.

"Но ведь ffmpeg умеет принимать кадры через stdin! Почему бы не скармливать их сразу по мере готовности? Ведь тогда потребуется меньше оперативной памяти, а, может быть, и уменьшится время работы. Я же даже реализовывал это в @ArcDrawerBot, хоть и на JS", — подумал я и принялся за дело.

Решив не переписывать всё с нуля, я спустился всего на две ступеньки по лестнице абстракций и использовал FFMPEG_VideoWriter. В нём реализовано самое низкоуровневое взаимодействие с ffmpeg: создание субпроцесса, скармливание ему кадров через stdin, закрытие субпроцесса. Работа с ним выглядит примерно так:
with FFMPEG_VideoWriter(output_path, size, fps) as writer:
for frame in frames:
frame_with_watermark = add_watermark(frame)
writer.write_frame(frame_with_watermark)

Теперь кадры видео не складываются в массив лишний раз, а сразу записываются в файл. А ещё это изменение позволило реализовать нормальный прогресс-бар. И даже если реальная скорость записи не выросла, следить за прогрессом явно стало приятнее🌚

Нашел классного бота, который с помощью нейронки меняет расу...

Вчера вышел Python 3.9! 🥳
Лично я по питону сильно соскучился, ибо уже второй месяц пишу только на C и плюсах, а тут еще и обнова подъехала 😎

Итак, что нового и действительно интересного:
1. Новые операторы для словарей: finally можно нормально их мержить:
dict1 = {'x': 1, 'y': 2}
dict2 = {'x': 4, 'z': 5}
print(dict1 | dict2) # выведет {'x': 4, 'y': 2, 'z': 5}
2. Методы строк, позволяющие получить строку без указанного префикса/суффикса:

"abcdef".removeprefix("abc")  # выведет def
"abcdef".removesuffix("def")  # выведет abc

3. Более удобные декораторы, теперь там можно делать что-то такое:

@buttons[0].clicked.connect
def spam():
    ...

📗 Также добавили плюшек в аннотации, обновили поддержку Юникода и много других мелочей, о которых можно почитать на официальном сайте.
Отдельный респект за очередную отсылку к Монти Пайтону на странице обновы

УХ БЛЯ, там Nvidia выкатила обнову для StyleGAN2.
Из примечательного:
1)значительно лучшие результаты для датасетов с менее чем ~ 30к изображений
2)Поддержка смешанной точности: ~ в 1,6 раза быстрее обучение, ~ в 1,3 раза быстрее вывод, ~ в 1,5 раза ниже потребление памяти графического процессора.
3)Автоматический выбор гиперпараметров: разумные готовые результаты для любого разрешения, набора данных и количества графических процессоров.
4)Отрефакторили код, теперь будет проще перепиливать для своих велосипедов.
5)Ещё какая-то хуйня.

Скорее бы вечер, чтоб прийти с работы и потестить.

Ссылка на репозиторий

Обычно я не очень интересуюсь чем-то связанным с автоиндустрией, но концепция электрокара от Мерседеса VISION AVTR, вдохновленного Аватаром, меня сильно впечатлила.
Что в ней особенного?
Во-первых, прекрасный дизайн, напоминающий параметризм Захи Хадид (стиль архитектуры и дизайна, делающий акцент на плавных линиях).
Во-вторых ux, основанный на идее того, что машина — живой организм, и поэтому позволяющий по-новому взаимодействовать с ним. Замена привычного руля специальным устройством для контроля автомобиля, использование проекций вместо дисплея (конкретна эта часть мне не зашла, не думаю, что она достаточно удобна), отказ от голосового взаимодействия, которое разработчики посчитали слишком похожим на систему команд, чем на диалог с собеседником.
В-третьих, колеса особой формы, позволяющие передвигаться в стороны (Брюс Уэйн, запиши это!).
В общем, это попытка сделать автомобиль продолжением человека, гармонически сочетающимся с окружающей средой, в чем-то являющийся антиподом Кибертрака Теслы.
Советую чекнуть классный видос, в котором этот электрокар показывают в действии.

JetBrains запустила открытое тестирование Code With Me — нового расширения для совместной работы с кодом.

Заценить его можно в EAP-версии 2020.2 почти всех IDE от JetBrains.

В процессе тестирования расширение доступно бесплатно, потом его обещают сделать платным, но больше никакой информации нет.

blog.jetbrains.com/ru/blog/2020/09/28/code-with-me-eap/

🎁 7 октября @RoundDFBot исполнилось полгода!
В честь этого мы приготовили для вас мини-статистику.

Невероятно, каких высот мы достигли за это время. Спасибо всем, кто помог этому случиться.

Ну и, конечно, выражаем огромную благодарность тем, кто поддержал нас материально, ведь без их помощи мы не смогли бы вытянуть и дня при такой нагрузке. Ура!

Классная идея кстати

🎤 Наткнулся в твиттере на видео, где чел довольно шустро пишет код (React-компонент) только с помощью голосовых команд и трекера движений глаз.
А вот ещё одно видео по теме длиной в полчаса, запись выступления семилетней давности о том, как автор настроил процесс разработки с помощью одних лишь голосовых команд. Вся работа у него происходит в консольном режиме: там и изменение файлов, и навигация по коду, и команды в терминале. Очень интересно, советую посмотреть.

Почему и зачем? Оба этих человека страдали туннельным синдромом, из-за которого они не могли работать за клавиатурой. А управление голосом — это одно из немногих доступных решений проблемы. Однако докладчик из второго видео упомянул, что он продолжил часто использовать голосовое управление даже после того, как вылечил свои руки.

Видео интересные, а ситуация заставляет задуматься...

​Microsoft обновила алгоритм, описывающий изображения текстом

Иногда у него получается почти как у человека.

Нейросеть обучали не на целых предложениях, а на словах-тегах, привязанных к объектам на фото. Затем она использовала полученные результаты для построения предложений на новом наборе изображений. Таким образом, у модели получился собственный словарь для генерации осмысленных описаний к картинкам.

Система будет интегрирована с Office и облаками Azure до конца года, сторонние разработчики также смогут встраивать её в другие приложения.

Источник: блог Microsoft

Почему The Doors призывают меня голосовать?

Маленький сник-пик обновления @RoundDFBot (было-стало, если что)

Да, зубы пририсовывает не очень, но хотя бы пририсовывает😁