Опушка единорогов

Комп вылетел все лишь один раз, вероятно блок питания не выдержал ТАКОГО... (снизил ТАКОЕ до такого, и для CPU снизил лимиты потребления, теперь работает стабильно)

Ух блин... 🕺 Ух блин... 🕺 Посмотрите на эти 48 гигабайт в которые более-менее влезет Qwen 3.6...

Бывает кто-то читает лекции. Бывает лекции пишут на видео (запись экрана со слайдами + запись лектора). Бывает видеофайлы бьются и их не открыть. Есть даже сервисы которые за деньги готовы починить видеофайлы, например за 12.91$ починить запись лекции которая гипотетически побилась. Даже давая гарантию результата! (сначала показывают случайные кадры из файла, мол, уже смогли починить, а потом только предлагают заплатить чтобы получить починенный файл) Но можно просто попросить chatgpt codex, ДЕЛЮСЬ ПРОМПТОМ - СЕКРЕТОМ УСПЕХА: > взгляни на видеофайл в текущей папке, я не могу его открыть, как будто он побился, попробуй его починить чтобы я смог открыть и проиграть его в видеоплеере И получить починенный видеофайл (one-shot): > Сделал рабочую копию: ....playable.mov. > Причина была в повреждённой структуре контейнера: moov лежал в конце файла, а фрагменты ссылались на абсолютные смещения, из-за чего обычные плееры не могли открыть ролик. Я пересобрал контейнер и переписал эти офсеты без перекодирования видео. Слава Агентам! 🕺 Слава Агентам! 🕺 Слава Агентам! 🕺

Тысячелетие России - модель памятника для печати готова. Фото+лазер+автовышка, Agisoft Metashape, RTX4070Ti, 256Gb RAM, 4x NVME RAID PCIE-5 1. Agisoft Metashape по прежнему увязывает данные лучше всех. 2. RAM нужно иметь 512Gb, не поленитесь достать заранее (в 2024 году например). 3. NVME RAID ускоряет все стадии работ.

Про программирование программирующего агента когда важна оптимизация. Если нужно ускорять код - его профилируют чтобы объективно (без домыслов и ошибок человеческого фактора) за быстро увидеть на что тратится много времени. Хотелось бы профилировать каждый запуск приложения, но это долго, поэтому может быть удобно в конце этапа обработки встроить самопрофилирование навроде: keypoints detection in 5.45 sec = 0% IO image reading + 4% GPU jpeg decoding + 4% GPU detection + 0% GPU description + 78% PCI-E readback + 12%unaccounted Но вот например оказалось что 12% unaccounted времени - это какой то кусок кода про который забылось, и самопрофилирование его потеряло. Расставив NVTX метки на временной шкале (с такими же названиями что в логе) - можно найти пузыри - где же упущенные 12% и что они делают. И добавить в самопрофилирование. Кайф, теперь легко держать руку на пульсе каждый раз и если однажды (например от изменения мира со временем: кода/железа/данных) начнет тормозить какая-то часть, то это бросится в глаза. Но это все становится особенно круто когда сформулировано агенту в правила ведения разработки, мол, сделав задачу логгируй распроцентовку, проверяй что unaccounted меньше 10%, и перед коммитом сверяй что логгированые числа бьются с реальностью (с замерами которые он соберет из профилировщика). А что если unaccounted больше 10%? Благодаря тому что агент видит названия учтенных стадий, и тому что метки на временной шкале профилировщика называются так же, то unaccounted - это все остальные моменты времени. А что там происходит - можно посмотреть по обычной информации профилировщика. Т.е. задача стала рутинной и обреченной на успех, это просто алгоритм, поэтому агент с ней справится. Почему я это пишу - БЕШЕННО кайфанул с того как хорошо получилось автоматизировать эту рутину, причем автоматизировать (хочется надеяться) на любые будущие алгоритмы. Слава Агентам! Слава Агентам! Слава Агентам! 🕺 P.S. мем от дорогого подписчика

Это очень смешно. Это прям КОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ В ЗЕНИТЕ. 1) Старый мир: открытый код под aGPL лицензией? Нельзя использовать в коммерческих целях (без раскрытия всего своего кода). О, вы уважаемая компания которая посадила одного разработчика который перевел код на английский, а второй разработчик обратно перевел в код? Да, так можно. 2) Точка невозврата: нейросети скушали все тексты включая защищённые авторскими правами? This is fine, звучит честно. 3) Последствия: проекты вроде malus.sh - одна нейросеть переписывает код на английский, вторая обратно в код. Теперь это возможно массово и дешево. Внезапные приколы: Утекает код claude code по неосторожности anthropic... Репозитории с кодом удаляют по DMCA... Но.... Мы же уже понимаем... 😂 Мир изменился 😂 🃏 https://github.com/instructkr/claw-code - там ведь явно написано, это НЕ утекший claude code, оно даже НА ДРУГОМ ЯЗЫКЕ 😁

Дорогой подписчик прислал. Буквально я. Только я ещё на переменках удаленно подключаться планирую. Да и во время урока.

Не, код абсолютно точно ну лан, почти наверное мертв и его не обязательно не только писать но и читать. Я скептик и за позицию догоняющего, но у меня неиронично сработало получить 2х ускорения промптом в котором я еще и попросил нейросетку ВОЙТИ В ПОЛОЖЕНИЕ, мол, коммить текущую работу и начинай следующий этап - действуй сама, не смогу ответить, давай, до связи, не могу говорить я на море 🐠, все, бросаю трубку 🌚

Оказывается стучали memory guards о которых я забыл (они проверяли все использованные в кернеле буферы после каждого исполнения)

ВСЕ ЕЩЕ под впечатлением каждую минуту работы с codex. Да, оно плохо умеет в анализ результатов профилирования GPU, не видит очевидных тормозов, но например можно попросить ее за пару минут расставить достаточно меток и средств визуализации чтобы даже не читая код (иначе в чем смысл) можно было увидеть аномалию и спросить про нее более точечно: в профилировании например в рамках vk radix reduction root вижу что первый vkWaitForFences - запуск кернела, но там их еще как минимум 8 и они занимают больше времени чем кернел, к какой логической операции они относятся?

Посмотрел фильм Train Dreams, думал речь про обучение нейросетей и что-то от Филипа Дика 🕺, а ОКАЗАЛОСЬ 🤯 имелись ввиду поезда которые с трубой и колесами 🚂, и сны там тоже были.