Month: June 2022

Как американская оружейная промышленность должна дать демократической партии США медаль “За выполнение плана продаж”, так и НАТО должно дать Путину медаль “За расширение НАТО”.

Ну, а Путин, в свою очередь, может выдать Западу медаль “За повышение курса рубля”.

За что боролись, на то и напоролись — поговорка универсальная. Или, как тепер тошше отшень моттно гоффорить на русски язик, стрелять себе в ногу.

Поосторожнее с дешёвым измерительным инструментом.

Злые языки говорят, что средняя рулетка — специально сделана для измерения полового члена. Чтобы, так сказать, повысить ЧСВ!!!!

Камерами Хиквижен для видеонаблюдения вокруг дома я целиком удовлетворён. Как выяснилось, у них даже ночной режим очень неплохой, благодаря подсветке ИК-светодиодами.

Ночью камера светится таким зловещим тёмно-красным светом, довольно тусклым для невооружённого глаза.

А вот если снять её цифровой камерой, то она сияет аки хороший фонарик, характерным фиолетовым цветом.

ИК подсветка настолько мощная, что пробивает инфракрасный фильтр, который в обязательном порядке ставят во все камеры. Потому что если его не ставить, то любой нагретый предмет будет светиться на снимке этим самым фиолетовым светом. И почему-то именно красные и синие субпиксели более чувствительны к ИК, хотя зелёных на фильтре Байера вдвое больше. Поэтому фиолетовое такое всё. Оптика, блин, это Наука.

Странный, если честно, праздник. Это, безусловно, хорошо, что были дополнительно освобождены наши чернокожие братья и сёстры, но девятнадцатое июня — только одна из вех запрещения рабства. А не полное искоренение этой дичи.

Сецессия Юга и последовавшая за ней Гражданская Война начались в 1861 году. И как бы долгое время на рабство всем было положить, и только в 1862-63 (два связанных указа) году президент Линкольн издал Прокламацию об Освобождении, которая объявляла рабство незаконным, но — только на территории Юга, южных штатов, объявивших о сецессии. Она не запрещала рабство на территориях, примкнувших к Северу, где с рабством, не поверите, всё было в полном порядке.

Прокламация распространялась, собственно, вместе с продвижением войск Севера на Юг. В 1865 году, когда уже был завоёван Техас (наиболее удалённый от Севера штат), в июне того года был указ, освобождавший рабов на территории этого самого Техаса. И именно эту дату мы и праздновали.

Что, после этого с дикой практикой рабства в США было покончено? Как бы не так! Рабство продолжало прекрасно жить на территория, примкнувших к Северу, в штатах Кентукки и Делавер, а также на территориях, управляемых индейцами племени Чокто. И только принятие Тринадцатой Поправки, и её дальнейшая ратификация, наконец-то более-менее прекратили существование рабства на территории США.

В-общем, странный какой-то праздник. Веха, безусловно, большая, но далеко не окончательная.

Извините, у меня название этого гиперкара — Pagani Huayra — по-другому не читается. Ну, как AMD Ryzen у меня читается строго как “Рязань”.

Оказывается, есть суперкары, а есть гиперкары. Это, типа, верхний процент суперкаров. Не понимаю в них, разумеется, нифига.

Но красивый, базару нет. Случайно увидел в интернете.

При дизайне интерьера кто-то очень сильно вдохновлялся 1960ми годами.

Непонятно, только, зачем седло посередине разрезано. Чтобы если ездить в ней без портков, яйца не прищемило? Но красиво.

https://www.cnet.com/roadshow/pictures/pagani-huayra-codalunga-longtail-hypercar/

Очень интересные нынче развития технологий намечаются. Огромной основой большого количества современных программ являются нейросети. Нейросети у нас нынче растут аки это самое в деревенском сортире, куда дрожжи кинули. Адски растёт количество параметров (взвешенных связей) между нейронами.

Набор параметров кажого нейрона представляет собой матрицу, и чтобы посчитать, активируется ли нейрон или нет, надо помножить вес каждой связи на входное значение этой связи, и смотреть, что получится. Математически выражаясь, считается скалярное произведение.

Количество параметров гугловской нейросети Inception третей версии — примерно 12 миллионов. То-есть, каждый раз мы считаем скалярное произведение матрицы с 12 миллионами элементов с точно такой же матрицей. Очень, очень вычислительно дорогое удовольствие.

Что с этим можно сделать? А, например, вот что. Можно каждый параметр представить резистором. Входное значение — поданное на него напряжение, вес — проводимость. Проводимость — величина, обратная сопротивлению: G = 1/R или же R = 1/G

А теперь закон Ома:

I = U/R, а R заменим 1/G: I = U/(1/G), упростим: I = UG. Подаём входное напряжение, и меряем ток. Вот вам и скалярное произведение, причём чисто аналоговыми методами.

Но хардверный резистор, разумеется, не очень удобно. Зато знаете, что удобно? Флеш-память! Флеш представляет собой миллиарды полевых транзисторов с изолированным затвором, ведущих себя как резисторы. Изначально на них хранили только 0 или 1, ток выше или ниже порогового значения считывался как ноль или единица. Потом сделали многоуровневую флеш-память, и на современных твёрдотельниках QLC каждая ячейка хранит аж 16 значений (4 бита). Теперь пошли дальше, и на этих электрически программируемых резисторах научились производить самые настоящие аналоговые вычисления, очень интересным применением которых и являются расчёты скалярных произведений для работы нейросетей.

Очень, очень интересные нынче вещи придумывают. Как вам такое — расчёты на жёстком диске?

Конечно, у подобного подхода есть недостатки: более низкая точность вычислений. Но нейросети, вообще-то и так работают по вероятностному принципу. Какая тебе, в сущности, разница, если нейросеть определяет фотки котиков с 99% точностью или “только” с 95%?

В-общем, с интересом смотрю за дальнейшим развитием событий. Я нейросети уже щупал плотно несколько раз, мне они очень нравятся, и я думаю, что если мы когда-нибудь придумаем полный ИИ, именно нейросети станут его основой. И не исключено, что в их основе будут именно аналоговые вычисления. Ну, как у нас в башке.