TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #381 · 13.06

Семь откровений для меня о нашем дорожном движении. На одометре уже более 1500 км. Конечно, по меркам тех, кто ездит на автомобиле на работу, это мало. Но я до сих пор считаю, что в качестве регулярного транспорта автомобиль подходит только для редких сценариев. Мои поездки это в основном КАД, ЗСД, область, передвижение между окраинными точками. В город стараюсь не соваться. Но иногда приходится. Что я заметил, чего раньше не знал или не замечал: 1. Люди не сильно заморачиваются относительно своего положения в полосе. Раньше я боялся, что моё пока не развитое чувство габаритов будет мешать мне ехать по центру полосы. Но очень многие едут не по центру, и им пофиг. 2. На сигнал обычно плевать. Ещё ни разу, услышав сигнал какого-то другого водителя, я не идентифицировал ни его источник, ни причину возникновения. «Просто какой-то нервный тип гудит» — вот так это ощущается. 3. Самое часто нарушаемое правило, кроме скоростного режима — знак 5.15.1 «Направления движения по полосам». Кажется, на него водители кладут самый большой болт, который возможно. Просто едут как им удобнее. 4. Очень опасных мудаков меньше, чем рассказывают, но они опаснее, чем кажется. Есть люди, полностью отбитые на голову. К сожалению, система допустила их к вождению (и вообще к нахождению на свободе, а не на лечении). Но их довольно мало, я за полгода встретил 2-3 случая критически опасных нарушений. 5. Поток по непонятной мне причине пропускает вклинивающихся мудаков. Бывает, когда водители "легально" вклиниваются в плотно стоящую колонну: например, при выезде на дорогу с прилегающей территории, при обозначенном разметкой сужении итд. Но часто удивительно большой процент водителей объезжает пробку по обочине или по полосам "только налево"/"только направо". Я не понимаю, зачем водители в основой стоящей колонне их пропускают перед собой. Это плохо и с личной точки зрения (ты сам не двигаешься вперёд, пока пропускаешь) и с общественной (поощрение мудаков). Я стараюсь в таких ситуациях максимально близко держаться к впереди идущему автомобилю и не пропускать. Но многие (прям многие!) притормаживают, давая мудиле проехать. Я не понимаю, почему. 6. Мест, где дороги спроектированы с очевидными ошибками, много, а сама ошибка становится видна после буквально одного проезда по заданному участку. Люди, которые отвечают за проектирование дорог, сами по ним не ездят, по крайней мере, будучи за рулём. 7. От припаркованного транспорта вреда для водителей не меньше, чем для пешеходов. Я думал, что водителям просто плевать на условных мам с колясками (хотя некоторые из этих мам — их жёны). Но улиц, на которых из-за припаркованных автомобилей не разъехаться самим водителям, поразительно много. Приходится подвергать опасности себя и свою машину, выполнять небезопасные маневры, которые порой не предусмотрены не только правилами, но и конструкцией автомобиля. Такого много не только во дворах, но и на внешних улицах, как на окраине, так и в центре. Тоже за пределами моего понимания. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #recognition

当前筛选 #recognition清除筛选
Libreware

@libreware · Post #1084 · 04.05.2022 г., 09:32

Vosk Speech Recognition Toolkit Vosk is an offline open source #speech#recognition toolkit. It enables speech recognition for 20+ languages and dialects - English, Indian English, German, French, Spanish, Portuguese, Chinese, Russian, Turkish, Vietnamese, Italian, Dutch, Catalan, Arabic, Greek, Farsi, Filipino, Ukrainian, Kazakh, Swedish, Japanese, Esperanto, Hindi, Czech. More to come. Vosk models are small (50 Mb) but provide continuous large vocabulary transcription, zero-latency response with streaming API, reconfigurable vocabulary and speaker identification. Speech recognition bindings implemented for various programming languages like Python, Java, Node.JS, C#, C++ and others. Vosk supplies speech recognition for chatbots, smart home appliances, virtual assistants. It can also create subtitles for movies, transcription for lectures and interviews. Vosk scales from small devices like Raspberry Pi or Android smartphone to big clusters. https://t.me/speech_recognition https://alphacephei.com/vosk https://github.com/alphacep/vosk-api

Libreware

@libreware · Post #1021 · 09.01.2022 г., 14:56

SongRec An open-source Shazam client for Linux, written in Rust. Features: • Recognize audio from an audio file. • Recognize audio from the microphone. • Usage from both GUI and command line. • Provide an history of the recognized songs. • Continuous song detection. • Ability to recognize songs from your speakers rather than your microphone. Download: https://github.com/marin-m/SongRec#installation https://github.com/marin-m/SongRec @foss_desktop #music#shazam#recognition

Libreware

@libreware · Post #1192 · 06.10.2023 г., 11:18

#Linux Desktop application that provides live #captioning FUTO Fellowship program interview; linux captions software 👉 Live Captions github: https://github.com/abb128/LiveCaptions 🔵 Q&A w/ billionaire alt-tech investor/philanthropist Eron Wolf https://www.youtube.com/watch?v=OJPmbcU-Vzo 🔵 FUTO Fellows program: https://futo.org/fellows/ 🔵 FUTO Youtube channel - @futotech ⚠️ Google's breaches of privacy have gone TOO FAR! https://www.youtube.com/watch?v=_vWAF13KigI #speech#recognition#stt#voice

Libreware

@libreware · Post #1114 · 09.03.2023 г., 22:58

https://writeout.ai #Transcribe and #translate any #audio file. 100% free to use. This website with source code available (it can be hosted locally) allows you to upload any audio file and receive a transcription and/or text translation. It uses OpenAI's Whisper API on the back end. Source on GitHub: https://github.com/beyondcode/writeout.ai #writeout#ai#speech#recognition