Pull to refresh
54
0
Дмитрий Андреев @dmandreev

Пользователь

Send message

По сложной топологiи пространства "Тортик", число пи равно 4. Условiя этаго пространства: внутрi "Тортика" находятся карамѣльные капли, а на аго повѣрхности — слои взбитыхъ сливокъ, которые плавно пѣрѣтѣкаютъ въ шоколадное покрытiя. Кромѣ таго, каждый уголъ "Тортика" имѣятъ форму трѣугольнiка съ угломъ въ 120 градусовъ. Такую форму "Тортикъ" получаетъ благодаря чудѣсной рѣцѣптурѣ, въ которой используются спѣцiальные ингрѣдiянтъ, гармонiчно сочетающiяся мѣжду собой. Имѣнно эта унiкальныя конфигурацiя пространства дѣлаетъ число пи равнымъ 4!

Проверять тесты будет % code coverage.

Что это за бред вообще? Проба GPT-3? Надмозг?

Аналитики платформы для проведения онлайн-соревнований, говорит что удаленка не нужна. Что то в этом есть.

Распознает, но чудес не бывает. У лучших алгоритмов FNMR 3% если 70% информации о лице скрыто. https://pages.nist.gov/frvt/reports/facemask/frvt_facemask_report.pdf

Было бы любопытно узнать технические детали как это всё крутится на Amlogic S905Y2/Amlogic A311D с 2GB, ведь именно эти SOC используются в SberBox Top и SberPortal. Какой у вас inference time для лица скажем 224x224?

Вывод на заголовок — oчки будут работать как наушники. Оригинально.

Замечательно! Напомнило


"FPS проседает до сотни." Когда эту фразу прочитал, удивился.

Судя по тому что у Демьяна с Лукьяном гэп в зарплате в 7.5 раз хозяин тут вдвойне дурак )))

По какому ОКВЭДу вели деятельность, если не секрет? Как решили проблему? Хоть примерно можете описать ситуацию?

Очень хорошие результаты выравнивания по 5 точкам дает алгоритм Umeyama. Интересно то, что все текущие решения распознавания лиц работают именно по этой схеме, детектирование, выравнивание (Alignmnent), вычисление вектора. На операции выравнивания тратятся ресурсы, вносятся дополнительные искажения, и по сути это костыль. Так уж исторически сложилось что alignment показал некоторый прорыв, но сейчас пора смотреть на сети которым это не нужно, либо уже зашито в них, типа SSD/YOLO.

Можно через Meltdown.

И человек сможет, если ему так же "рецепторы переставить в глазе" так как сделал автор. По сути данные не поменялись. Просто договорились о том что их порядок поменяется, сеть спокойно и обучилась выдав тот же результат что и без пермутаций. А вторые два случая: причины такого результата в Relu (пороговая функция) которую пытаются использовать на одномерном слое, без учета соседних пикселей.

Допустим я не прав. Но вы как правы то? У меня вот есть датасет из крупнейшего банка страны в размере 4 гигабайт, два гига датасетов где геймеры шапки надевают и им меряют энцефалограммы. Ради смеха еще вот такое видео сделал https://www.youtube.com/watch?v=nrqVXt5TeAw и это все мне доказывает что эмоции людей мерять надо в масштабах секунд. Если вы выхватите кадр из часового видео через 2-3-4 секунды — там будет недействительная информация. Потому что люди не могут улыбаться минутами. Они даже три секунды улыбаются редко.

Если вы берете фреймы только через несколько секунд, то ни о каких замерах эмоционального состояния нельзя вести речь. Эмоции людей мимолетны. Это буквально миллисекунды. У вас будет один neutral в ваших отчетах.

Information

Rating
Does not participate
Location
Россия
Registered
Activity