Category: обалдеть

Циска скатилась в сраное говно?

У кого-нибудь есть подтверждения данному событию, помимо поста русского сетевого инженера в Линкд-Ине?

“Профильный сетевой эксперт сообщил, что IT-компания Meraki, купленная в 2012 году Cisco, в одностороннем порядке отключила российских клиентов от облачных услуг, заблокировала проданные в стране, а также находящиеся у физлиц точки доступа, вычисленные по геолокации, и создала там SSID «12345-Sanctions». Представители Meraki, по утверждению эксперта, подтвердили, что это было сделано по решению компании.

Эксперты пояснили, что после удалённого перехвата управления со стороны Meraki на точках доступа была настроена открытая сеть с SSID («12345-Sanctions»), настройки которой позволяют любому пользователю присоединиться и получить доступ в сеть, где установлено устройство.

Причём Cisco/Meraki не только взяли под контроль личные устройства клиентов, а ещё удалили устройства из учётных записей клиентов в своих сервисах и потребовали вернуть их производителю без предварительного уведомления и возврата денег за покупку.”

https://habr.com/ru/news/t/696472/

Санкции санкциями, а в одностороннем порядке превращать уже проданные устройства в кирпичи, причём с созданием конкретной жопы с безопасностью — это серьёзный моветон. Я просто представил себя на месте какого-нибудь русского сисадмина, который не при делах вообще, а теперь бегает по конторе як намыленный.

Ай Хэв Моар Куэсченз!!!

Даже вот не пойму, что должна говорить данная наклейка. Что Путин и Трамп “сговорились”? А при чём тут тогда левая символика серпа и молота? Или это наоборот, выражает настолько резко антидемократическую точку зрения, что её автор хочет принять Владимира Владимировича в ряды республиканской партии США? В-общем, “ай хэв моар куэсченз”!!!!

Шахматы — игра серьёзная

Американский гроссмейстер Ганс Ниман выиграл в шахматы у текущего чемпиона мира, норвежца Магнуса Карлсена. Карлсен незамедлительно обвинил американца в том, что он шулер. Дошло до обвинений в том, что Ниман использует анальный вибратор, управляемый удалённо, через который ему подсказывали ходы с шахматного компьютера.

Профессиональный мир спорта жесток. Ещё и не такое в жопу запихаешь.

PS: забавно, что первенство по логическим играм с конца 1990х годов всё плотнее и плотнее переходит к компьютерам. Даже как-то мне жалко наших современных гроссмейстеров.

PPS: существование анального зонда в жопе у Ганса не было доказано. Но идея интересная, да.

Про современные видеоредакторы

Надо было сделать мультикамное видео для моих подписчиков на OnlyFans с интервью интересного человека.

Снимал одной основной камерой (общий план), и двумя айфонами — себя и своего собеседника. Звук писал с микрофона на столе.

Я понятия не имел, как правильно делать мультикам. Но знал, что как-нибудь пойму. Чай, не теория контрапункта барокко, разберусь. Ожидал долгой, кропотливой и скучной нудиловки в видеоредакторе. Оказалось, что в Адобовском видеоредакторе достаточны сымпортировать все видео- и аудио-клипы в проект, нажать на них правой клавишей, сказать “хочу мультикам”, сказать, что аудио у нас будет одно, и синхронизироваться мы будем по нему. Да, телефоны писали достаточно хреновенький звук — но его более, чем достаточно для того, чтобы всё привести в идеальную синхронизацию.

После чего врубаешь этот клип на просмотр, и давай счОлкай мышкой — какой план сейчас показывать. Результат эспортируешь в нужный формат и вперёд, всё готово.

Вот уж никогда не подумал бы, что техника дошла до такой изумительной простоты. Реально, скоро во всех редакторах Адоуби будет одна кнопка — “СДЕЛАТЬ П..ДАТО” и на этом всё.

Инвертерная синусоида

Вот так выглядит “симулированная синусоида” в исполнении ИБП CyberPower ST900U.

Давненько я такой качественной поросятины не видел. Бедный осциллограф вообще считает, что тут нихрена не 120 среднеквадратичных вольт, как положено, а только 68. Даже удивительно, что от этого как-то может работать техника.

Я не удивлён, если честно. Когда я его разбирал, я увидел, что трансформатор этого инвертора — крошечный, ну, не крупнее, чем моих два больших пальца. Вот, я его красненьким обвёл. То, что сзади — это не часть трансформатора, это радиаторы транзисторных ключей. Этот ИБП без батарейки ОЧЕНЬ подозрительно лёгкий, вот как раз потому, что основной вес инвертору даёт транс. Который тут какой-то совсем детский, блин.

Пила передаёт привет.

Замеряю синусоиду у своих APC. Поглядим-сравним.

Офигеть

Визуализация диспозиции Илая Дикена, который застрелил подонка, решившего устроить расстрел в торговом центре Гринвуда, штат Индиана. Дело происходило, как видим, в ресторанном дворике, или как фи тепер тошше коффорите па-рюсски, фуд-корте. Красный икс показывает место, где был стрелок.

Как человек, паливший по целям из пистолетов и винтовок, скажу я вам, что из пистолета на такой дистанции попасть — дело ОЧЕНЬ непростое. Даже в такую немаленькую цель, как человек. Он же уложил в утырка 80% попаданий. Снимать шляпу и кланяться в пояс. Очень искусный стрелок.

Искусственный Шишкин

Я всегда очень любил картины Шишкина. Все они по-своему прекрасны, и тенистые “Пейзаж с охотником”, “Лес вечером” и светлые, воздушные, прозрачные “Рожь” или “Полдень”.

Но увы, Аллах обделил меня талантом художника. Вернее, скажем так — он обделил меня способностью получать удовольствие от процесса рисования. Никто из нас не умеет писать картины от рождения. Но те, кто ЛЮБЯТ рисовать, и получают от этого удовольствие, НЕ МОГУТ НЕ рисовать, и рано или поздно, постоянно практикуясь, могут развить нешуточный дар живописца.

Это справедливо для любой области человеческой деятельности. Вот я получаю удовольствие от играния с компьютерами — ну, вот я этим и занимаюсь, а так как мне этот процесс интересен, то я практикуюсь в этом постоянно, и постепенно научился всякому. То же самое можно сказать про кого угодно. Писатели не могут не писать, певцы не могут не петь, гитаристы не могут не играть на гитаре, и так далее.

Ну, а меня от процесса рисования не прёт, поэтому рисовать я так никогда и не научился.

Зато знаете кто научился рисовать? Искуственный интеллект! Эти самые нейросети, в которые я уже давно безнадёжно влюбился с того времени, когда создал свою первую сеть и научил её всякому. Современная техника дошла до того, что ей можно сказать примерно вот так: а здесь пусть будет лес, кустарник, и чтобы речка была, а на горизонте — чтобы горы. И чтобы солнце, песочек, и облачка. И представляете себе — оно таки рисует.

Вот что у меня получилось всего после 15 минут прыгания по кнопкам в программе NVidia Canvas:

Чо, круто??? Не, ну, понятно, что не Шишкин. Но для меня, для которого “палка-палка-огуречик” это крупное достижение, это просто охрененно. Ну, и оленя справа я в Фотошопе вклеил.

Конечно, видно, что лесокустарник рисован как бы паттернами, взятыми из фотографий, на которых эти сети тренировали. Но думаю, что это дело наживное — NVidia Canvas сейчас только в бета-версии, и её ещё допилят.

А как выглядело то, что делал я, указывая сети “а вот тут лес, а вот тут речка”? А вот так:

Программа NVidia Canvas распространяется бесплатно, но имеет нешуточные системные требования. Понадобится видеокарта не ниже NVidia RTX. Я как раз сегодня проапгрейдился на RTX 3080, и немедленно наживил! Кому бы спасибо сказать, что грёбаный биткоин рухнул, и криптопидарасы перестали отрывать видеокарты с руками?

Кстати, интересный правовой вопрос — а КОМУ в данном случае принадлежит копирайт на эту картину? Мне? Или программе NVidia Canvas? А где находится эта тонкая грань? А когда ИИ будет обладать всё большей и большей автономностью, куда она сдвинется? А какие вообще у нас права будут даны полному ИИ?

И вот уже на нас ласково смотрит старина Филип К. Дик, в обнимку с Риком Декардом. За что мы любим научную фантастику? Не только за то, что “там круто и про роботов”. А в первую очередь за то, что именно фантасты задают вопросы, до которых человечество ещё не додумалось. А рано или поздно на них придётся отвечать. Как уже сейчас приходится отвечать на вопросы “кого будет давить насмерть робот-автомобиль, если столкновение неизбежно?” Одного ребёнка или десять бабушек?

Вперёд, к тёплому ламповому аналогу!

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.