Задумался про нейросеть, которая сможет предсказывать художественную ценность фотографий. А, оказывается, Гугл уже и тут успел. :) Еще пишут, что Adobe вообще уже запустили в Lightroom функцию авто-коррекции фото на базе ИИ несколько месяцев назад. https://tproger.ru/news/google-neural-network-nima/

Недавно сегодня слышу - винт тарахтит (ну тот который второй, обычный HDD). Сразу поотключал все, включил Resource Monitor, Process Hacker… так и не понял. А сейчас смотрю - OneDrive сигнализирует о том, что место закончилось. Присматриваюсь к размерам папок и файлов: debug.log - 5010M 😆 Не, это не дело. :) Пора лог-файл уже выносить наружу из папки проекта. Или вообще логгирование в файл отключить, так как это лишнее дублирование все равно.

Я в Таиланд специально не взял внешнюю клавиатуру к ноутбуку, чтобы как-то привыкнуть работать за такой. Но, как оказалось, продолжать в том же стиле, как раньше, невозможно. Ну нельзя вслепую попадать всегда по стрелкам курсора, которые не отделены никак от остальных. И уж тем более никак не попасть по клавишам Home/End, которые еще нужно нажимать с зажатой Fn :) А в Python еще и отступы в коде, потому когда хочешь перенести строки выше-ниже - всегда нужно перейти на начало строки.

Какая жуть! :) Я тут приготовился прочитать интересный опыт применения майнд-карт, где народ какие-то сложные схемы визуализирует, решает тяжелые задачи, где сложно в голове все удержать. 🙄 А тут в основном тупо расширенные-разукрашенные списки потребления контента! 😂😂 Бессмысленно и беспощадно. (с) Смысл использования таких карт есть тогда, когда, во-первых, используются хотя бы частично изображения. Они нужны как раз для того, чтобы сократить путь к нужным областям мозга. Во-вторых, когда все элементы этой карты относятся к чему-то одному общему - например, проекту.

Раз уж в спешном порядке пришлось в ноуте второй диск (HDD на 1TB) заменять другим, решил сразу на новом двухтерабайтнике выделить немного под запасную систему. Поставил там https://linuxmint.com, понастраивал там всякие дропбоксы-пклауды и прочее - вполне ничего все работает. Очень многое - прямо “из коробки” (наконец). Хоть у меня и был тот же Mint в виртуалке VMWARE, использовать его в таком виде желания не было. Поюзал какое-то время и отложил. А вот когда это основная система - можно лучше оценить.

Вот так когда-то выглядело мое рабочее место на второй работе, где я пришел “1С” ковырять” ничего про нее не зная заранее. :) Но мне тогда интересней было на Win32 API фигачить и в SoftIce-е сидеть. Из самого яркого - я забацал “утилитку”, которая видела в трее и, перезаписывая всего 1 бит в памяти (!), взламывала авторизацию в “1C”, позволяя входить под любым пользователем без пароля. /* формально это был байт, конечно, но он отличался всего 1 битом.

Фух. Наконец, дошли руки (и настрой) до того, чтобы разобраться с алгоритмом кластеризации похожих ключевых слов. Пока просто по точным вхождениям, без использования лемматизации. Давно оно меня пугало. Кластеризация методом k-средних, преобразование текстовых данных в векторный формат, “мешок слов”… Но, как оказалось, есть хорошая библиотека, которая позволяет не особо “лезть под капот”. Побаловался с туториалами, понял принцип и сразу же и сделал. https://radimrehurek.com/gensim/index.html

Нашел очень классный интерактивный инструмент для подбора необходимых значений для распределения Гаусса. Если нужно где-то запрограммировать не тупой рандом, а нормальноетакое распределение случайных значений, то тут прямо мышкой можно тягать мат. ожидание и стандартное отклонение, плюс min/max для нужного среза. https://www.intmath.com/counting-probability/normal-distribution-graph-interactive.php

Вот такой интерфейс главной страницы биллинга я когда-то спроектировал. До разработки дело так и не дошло, так как слишком много других задач имели больший приоритет. Но очень хотелось предоставить пользователям нормальный интерфейс, так как все, что я видел в готовых продуктах, вызывало у меня сильнейшее чувство отторжения. :)

Спустя 5 лет снова мне понадобилось тут применить библиотеку распознавания образов OpenCV. Но что-то я как в стену уперся. Несколько дней уже периодическими наскоками пытаюсь заставить работать как надо функцию распознавания объектов с маской (PNG + альфа-канал прозрачности). Но вот никак оно не хочет правильно работать…. С простым поиском отдельных изображений-объектов все отлично. А вот когда пытаюсь сделать в фотошопе png с прозрачными областями и подсунуть в функцию cvv.matchTemplate() - не видит оно ожидаемое сходство.