Не пишите постов когда идете в метро – писал пост выше, врезался в тётю, тётя ругается и злая, теперь смотрит на меня строго, а я во всем виню свою зависимость от смартфона, не объяснить же ей что я ради науки и мол нейронка просто утром вышла клевая 💁🏻ФИОЛЕТОВЫЕ КВАДРАТЫ дорисовывает, тётя!

По ссылке прекрасный и очень доступный текст унесенный с лепрозория о том как работает технология блокчейн:
https://tjournal.ru/41306-samoe-ponyatnoe-obyasnenie-principa-raboti-blokcheina

Очень рекомендую, если все еще остались вопросы 🎈

Давно я о железе не писал 🔌

Ничего необычного, просто два синтезатора речи – Votrax SC-01A 1980 года выпуска и Dectalk Express 1984 года выпуска разыгрывают сцену из Монти Пайтона (one love 💖) на английском языке.

Видео:
https://youtu.be/WjMwGWdqHVQ

А вот этот же момент на русском:
https://youtu.be/ZBFGFwdQVOA?t=93

О чем этот пост? А не о чем, просто о любви к железу которому уже 30+ лет ¯\_(ツ)_/¯

Любопытный документ на arxivorg – нейронные сети постепенно решают множество задач анализа информации – видео, фото, аудио, просто кода, в общем вся информация вокруг нас будет рано или поздно проанализирована, каталогизирована и внесена в базы данных, что клево и удобно, и немного пугает.

Так вот, pdf документ по ссылке – это алгоритм (GNA-RNN) который преобразует человеческий текстовый запрос (NLP) вида: "Женщина одетая в длинное, яркое оранжевое платье с белым ремнем на её талии. Волосы её зажаты в пучок или хвостик" в реальные картинки на основе огромной выборки картинок.

Мне кажется Google image так и будет работать в будущем, и наконец-то можно будет увидеть своими глазами героев книг, целые сцены, достаточно будет просто копипастнуть описание.

Или для дизайнера – попросил устно Siri / Google now найти тебе "Мужчину в возрасте, с седыми волосами, в светлой одежде и видом будто он скрывает боль" и вот тебе png готовый и обтравленный для проекта. Или для выбора одежды – просишь что любишь, оно тебе корзину для примерки набивает, в общем вы поняли.

Но что-то мне подсказывает, что такое алгоритм не показал бы: "Девушка прошумела мимо меня, как ветвь, полная цветов и листьев".

В общем ждем исходный код ¯\_(ツ)_/¯

Ссылка:
https://arxiv.org/abs/1702.05729

Наконец-то можно не ставить себе приложение чтобы добавить машинными алгоритмами немного улыбки на фото – кто-то запилил бота для телеграма @ulybochkabot

Вы отправляете ему фото и получаете улыбку 🎉

P.S. Все в боте прекрасно, но более отвратительного названия нельзя было придумать :/

Если Улыбашкин у вас лежит, и не отвечает, есть еще @MagicSmileBot – аналогичный бот (Спасибо Викентию, подписчику канала) 🐙

Цитата: "Google закроет групповой мессенджер Spaces, не проработавший и года" ¯\_(ツ)_/¯

Этот прекрасный сериал про гугл и его мессенджеры:
https://bit.ly/2lPEFvK

🎉 О, я вам отменный тупак принес, после которого я понимаю, что станет скорее всего так.
Но поскольку ботов стало довольно много – теперь можно не выходя из телеграма сделать такой ужас что ниже, слава роботам!

Цепочка ботов:
@beard_bot –> @MagicSmileBot –> @Icon8bot –> @EffectBot –> @PrismaBot –> @MeduzaEyesBot –> @EffectBot

Существует такой процесс у звукорежиссеров – разметка звуковой дорожки. Это муторный процесс, когда оператор прослушивает длинный аудиофайл и помечает на нем все сторонние шумы – кашель, мат, дефекты речи и тп. Процесс этот довольно сложный, а еще не очень надежный – так как работу делает человек и всегда может что-то пойти не так. На помощь, как всегда, приходят алгоритмы машинного обучения – по ссылке описание проекта который предлагает связку для разметки – работу алгоритма и человека:

Оператор выбирает один звук по шаблону (с текущей дорожки или из отдельного файла), после чего алгоритм предлагает ему свои варианты разметки, а человек "лайкая" решения алгоритма делают эту выборку точнее.

Вот видео (Смотреть с 1:20), где показано как это работает.

А вот интерактивное демо которое долго грузится и работает только с компьютера.

Это конечно не так впечатляет как разбивка аудио на дорожки с помощью машинного обучения, но во всяком случае уже сейчас работающий софт.

А еще такой алгоритм скорее всего уже есть у некоторых служб всякой там безопасности ¯\_(ツ)_/¯

Наконец-то любопытный алгоритм улучшения качества low-res картинок (Super-Resolution), да еще и без требований к датасету (кроме картинки маленького разрешения), да еще и с открытым исходным кодом 💖:
https://liviu.me/blog/super-resolution-using-coordinates-networks

Ниже примеры работы

Обожаю прогрессивные и полезные UI