👨💻Как программисту правильно учиться— [11:16]
Есть такие программисты, которые за 6 лет работы так и не научились писать код. А есть такие, которые становятся Senior уже через год обучения.
Всё дело в том, что человек обучается по определённым правилам, которые описаны в модели Колба. В этом видео автор как раз таки рассказал о том, как правильно учиться на конкретном примере.
Перейти к просмотру
#видео#обучение
🇵🇱Катынский расстрел и 98% рейтинг советской власти от Штефанова
Идут годы, проходят десятилетия, а приёмы антикоммунистической пропаганды остаются прежними.
Александр Штефанов в своём видео «Самый массовый расстрел офицеров во Второй Мировой» (Катынь) прибег к принципиально такой же манипуляции, которую изобрели ещё в ходе Холодной войны для очернения коммунизма вообще и Советского Союза в частности. Тогда раскрутили клише так называемого «тоталитаризма», чтобы разными фейками и демагогическими приёмами объединить якобы похожие СССР и Третий рейх. Повторяй много раз обобщающий ярлык «тоталитарные режимы», внушай ужас самим количеством повторов — таков рецепт.
Штефанов воспользовался рецептом, только вместо «тоталитаризм» было «ревизионизм» — повторил множество раз, чтобы внушить самим количеством повторов. В «ревизионисты» Александр записал придерживающихся как раз изначальной версии о том, что в Катыни офицеров расстреляли нацисты. Геббельсовская версия о расстреле поляков НКВД стала так называемой «общепринятой» только спустя многие десятилетия, в 1990-е (с той же целью, что и вся антикоммунистическая пропаганда, т. е. для идеологического обоснования контрреволюции — разворовывания гигантских советских богатств). Так Штефанов вывернул правду наизнанку: сам, продвигая ревизионистско-нацистскую версию, обвинял в ревизионизме учёных Советского Союза. Кто громче кричал «ревизионист! ревизионист!», тот и якобы победил, такая себе примитивная игра.
Почему «ревизионист»? Чтобы смешать с настоящими и самыми грязными ревизионистами, в лице отрицателей геноцида евреев 1941—1945, ну, и всякими шизоисториками, утверждающими что Монголо-татарское иго было совсем никакое не иго или чего побезумней. В общем, по аналогии смешения коммунизма и нацизма под панамой ярлыка «тоталитаризм», как сказано вначале.
Егор Иванов на своём канале «Плохой сигнал» дал вполне достойный ответ на антисоветскую пропаганду, по совместительству являющуюся и настоящей попыткой ревизионизма. Пересказывать содержание смысла нет, можно только порекомендовать к просмотру интересующимся темой Катынского расстрела.
Уже вышел и «ответ на ответ» от Александра, который он дал на своём платном канале. Слабый ответ, и возможно самым слабым местом в нём была попытка объяснить мотивацию расстрела НКВД, то есть, зачем это всё могло быть нужно СССР. И Александр Штефанов выдаёт: уничтожали польских офицеров «за потенциальную нелояльность», как якобы и до этого обычно делали. Внимание: не за какие-то преступления, даже не за антисоветскую агитацию, а только за потенциальную нелояльность!
Ранее на rev01ution_red выходил материал «Зачем коммунисты СССР убили миллионы людей?», где дана универсальная отповедь на всю совокупность обвинений в пресловутых «массовых тоталитарных репрессиях», как раз в разрезе объяснения через мотивацию. Рекомендуется к ознакомлению, но если же максимально лаконично: вся история человечества свидетельствует о том, что массовые убийства, включая войны, вершились в материально-корыстных целях ограбления; никто так до сих пор и не нашёл награбленные ленинско-сталинские миллиарды-триллионы рублей-долларов, что само по себе рушит антикоммунистическую пропаганду как ураган карточный домик.
К сказанному можно добавить и следующую весёлую арифметику. Численность совершеннолетнего населения Советского Союза в 1939 году составляла 99 млн человек, а численность заключённых лагерей + тюрем + колоний составляла 2 млн человек, что равно 2% населения (в пику старому клеветническому мему «полстраны сидело, полстраны охраняло»).
Так что же это получается, оставшиеся 98% даже заподозрить в нелояльности к советской власти было невозможно?! Ну, не репрессировали же, а значит и невозможно. Об уровне лояльности 98% ни одно либерал-капиталистическое правительство в мире даже и не мечтает. Вот так лихо Штефанов подтвердил величие советских коммунистов. Браво.
R.R ★ [Понравился материал? Поддержать можно здесь]
upd. Штефанов написал у себя, что это не был «ответ на ответ», ролик записан заранее, просто совпало. Хотя сути не меняет.
#СССР#Польша#дебаты#видео
В Госдуму внесен законопроект о реновации по всей России. Муниципальный депутат района Зюзино Константин Янкаускас записал видео о том, чем принятие этого закона обернется для обычных граждан: сносом ветхого жилья или новой волной точечной застройки?
👉🏿Также мундеп поведал, как работает уже принятый Госдумой закон о реновации в Москве - на примере района Зюзино, в котором под снос идет аж 182 пятиэтажки.
https://youtu.be/3yREPwlHjRI
#зюзино#янкаускас#видео
K-Lite Codec Pack - пакет кодеков, фильтров DirectShow и инструментов связанных с ними. Данный набор отличается от других подобных пакетов, отсутствием конфликтов между кодеками, легкостью установки и использования, что вполне заслуженно делает его самым популярным. Компоненты этого набора позволяют делать просмотр и прослушивание всех популярных и большого количества редких форматов видео и аудио.
О ПРОГРАММЕ:
🗂Категория:#аудио#видео#медиа
🧐Версия: v19.1.5
💻ОС: Windows
💡Разрядность: x86/x64
🌐Язык интерфейса: Русский
✅Установка: да
👨🏻⚕️Лечение: не требуется
#️⃣#KLiteCodecPack@SoftFULL
📝Начало боёв за Купянск и Степовую Новоселовку — разбор Рыбаря📝
На северном фланге Купянского направления в течение августа российские войска зачистили лесные массивы у Каменки и отбросили противника от подступов к Двуречной.
На центральном участке ВС РФ закрепились в северной части Купянска и завязали бои на территории Степовой Новоселовки.
🔻Как развивались бои на направлении:
▪️На северном фланге к 30 августа штурмовые группы прорвались на территорию Фиголевки и завязали бои в центре населенного пункта.
Через несколько дней российские войска выдавили ВСУ из леса Двурубчик в районе Каменки, окончательно отбросив противника от русла Оскола, что позволило частично обезопасить переправы через реку со стороны Лимана Второго.
▪️Параллельно с этим штурмовики зачистили западные подступы к Двуречной и установили полный контроль над расположенным рядом участком трассы Р-79.
Сейчас российские подразделения развивают атаки в сторону Кутьковки вдоль устья Нижней Двуречной.
▪️На центральном участке в течение августа сохранялась обширная «серая зона» в Московке — на территории села действовали пехотные группы обеих сторон, что препятствовало уточнению конфигурации фронта.
Ввиду этого сообщения о заходе российских войск в Купянск выглядели беспочвенными. Тем не менее уже к 3 сентября бойцы закрепились в застройке на его северных окраинах. Сейчас бои постепенно смещаются к центру города.
▪️В районе Степовой Новоселовки штурмовые группы в начале августа наступали вдоль железнодорожных путей на запад, однако развить атаки у них не вышло.
Спустя более чем месяц ожесточенных боёв российские подразделения выбили противника с ближних подступов к селу и теперь стремятся закрепиться на его окраинах.
📌 Обстановка в Купянске на данный момент остаётся напряженной, российские подразделения накапливаются на занятых рубежах для дальнейшего наступления к его центру.
Противник же пытается не допустить выхода российских подразделений к переправам через Оскол, утрата которых осложнит положение гарнизона ВСУ. Также, по некоторым данным, украинские формирования перебрасывают в город ДРГ для создания хаоса на российских коммуникациях.
#видео#дайджест#Купянск#Россия#Украина
✈️RU | ✈️EN | ✉️MAX
💸Поддержать нас
⚡️ ПРОЕКТ СИСТЕМА: ЭПИЗОД 1— УНИЧТОЖЕНИЕ СВЕРХДЕРЖАВЫ
@rybar представляет: фильм-расследованиео нашей новейшей истории
Последние месяцы команда Рыбаря подступалась к новому для нас формату: многосерийному фильму-расследованию. Целью было показать, как именно — и главное, кто — последовательно отменял нашу историю и дробил нашу страну на осколки.
«Система» — это акторы того самого коллективного Запада, работающие на уничтожение не только СССР, но и всего постсоветского пространства.
Ветераны спецслужб, участники событий, учёные и технологи информационных войн рассказывают, как добивали Советский Союз, чтобы создать на его обломках подконтрольную «Системе» землю, которую можно использовать в своих интересах. Получать деньги, ресурсы и живую силу.
На протяжении девяти серий мы разберём документы, свидетельства, расскажем о лицах и вестниках хаоса.
Начало положено: первая серия доступна в нашем Telegram, на Rutube и в VK
#видео#расследование#фильм
✈️RU |✈️EN |✉️MAX
💸Поддержать нас
Вот как звучит голосовая модель - я взял за основу 2 часа диктора какой-то сказки, и засунул его в качесвте датасета (кстати оригинал звучит менее приятно).
Примечательно, что модель делает паузы и остановки - хотя иногда читает текст не приавльно (например не так ставит ударения). Но для этого я сделал контекст анализ - который выявляет смысл предложения и правильно расставляет ударения (еще один датасет который требуется наполнить правилами и массивами 😒).
Есть более мощная модель - но она не мультиязычная, а мне хочется сделать так, чтобы даже с Пушкиным мог поговорить человек из любой страны.
Ниже представлено звучание модели:
1. Датасет на вход
2. Синтез на русском
3. Синтез на анлийском (здорово, что если в датасете нет англоязычного произношения, то голос на выходе будет звучать так, будто русский человек пытается произность янглоязычный текст). Представьте как тот же Пушкин будет говорить "Хелло май фриендс, ай эм Пушкин - а врайтер оф зе найнтентх центури" 😂
#код#хобби#обучение
Последние 3 дня разбирался с text-to-speech и нашел отличную мультиязычную голосовую модель которая подтягивает любой голос без длительного обучения (сразу съедает wav файл и работает). Дописал логику всего основного back проекта , теперь скрипт распознает голос, отправляет на llm, получает ответ и озвучивает его создавая wav файл очень качественным голосом (по качеству как GPTo но еще слабоват на русском ибо модель англоязычная, но это не проблема, дообучим). В общем, новой технологии БЫТЬ! База готова , осталось развернуть мощности и сделать качественные 3D модели портеров с минимальным количеством полигонов, ну и обернуть это все в интерфейс с индикацией и доступом.
Впрочем сейчас не об этом, пока мощностей нет, придется взять паузу по разработке. Пока делал основу, понял что нужна Lite версия без сложных 3D портретов. Чтобы люди могли сами загрузить фото, написать промты, подгрузить нужный голос и сгенерировать Lite-portrait. Суть такая, поверх лица накладывается 3d сетка и поинтами деформирует основную фотографию/видео при подаче на нее wav файла - это значительно легче и проще при нагрузке на железо как со стороны сервера так и со стороны пользователя, да это не прям хайтек движения, но и не у всех есть пару лямов сейчас сделать полноценную 3D копию.
Портал для масс где можно создать копию человека в 3 шага, даже при типичной анимации - это уже качественный инструмент сохранения памяти и личностей, плюс сбор бигдаты и датасетов для будущих нейронок.
Вангую через пару лет будет нейросеть которая автоматически генерирует 3D assets человека и нейронкой же ее анимирует по заданному датасету (не путать с veo3! для такой истории не хватит ресурсов Реалтайм анимацию рисовать, максимум для создания шаблонного видео). Тут вопрос только в большой базе данных 3д сканов и фотограмметрии, плюс шаблонных анимаций мимики и движений телом) - возможно даже мы сделаем эту самую нейросеть, но пока об этом рано думать.
Возвращаясь к lite версии портретов: планирую сделать достаточно простой датасет, снять часов на 200 (для начала) разговорную анимацию людей, синхронизировав чекпоинты мимики с входящим wav потоком, чтобы на будущее модель понимала какое положение точек в пространстве делать при воспроизведении аудио. После обучения, такую 3д маску можно будет наложить на любую фотографию, выбрать или загрузить голос и написав промты - создать упрощенную версию портрета любому юзеру. И при воспроизведении wav ответа от llm - чекпоинты будут выстраивать правильные координаты положения в пространстве, анимируя основную фотографию в realtime!
Завтра загружу аудио из text-to-speech, покажу как звучит модель 🤓
С нейронкой программирую всего неделю, а вижу очень большие движения и многое пересматриваю в процессе работы над проектом!
#код#хобби#обучение
2 дня активного общения с GPT и выявление проблем при запуске обучения на собственном датасете - я все таки смог собрать рабочий скрипт который работает!! (в рамках безопасности разумеется я его не показываю) 🫵
Теперь полученный датасет в предыдущем посте используется для обучения собственной голосовой модели которую мы будем использовать в портретах. Фишка в том что для этого требуется всего лишь чистый голос в формате wav на 20-60 минут студийной записи и на выходе мы получим качественный voice.
Дожидаться конца обучения я не стал поскольку на CPu макбука это займет неделю - и для качественного обучения требуется GPu с ядрами CUDA хотя бы на 8000 штук (а это карты формата rtx 4080 и больше) что не дешевое удовольствие )
Сейчас я делаю архитектуру на macOS но в ближайшее время буду переносить все на Linux с достаточно мощным оборудование (отдельный сервер).
Факт: программировать с помощью чата GPT реально и не вызывает особой сложности у людей, которые хоть немного разбираются в IT.
Следующий шаг - распознание речи, голосовое общение с llm, получение текстового ответа и превращение ответа в wav файл. А также скормлю GPT базу данных чтобы он связал все между собой и мог привязать голос и промты к конкретным I’d портретов для комфортного подключения.
Upd.:- Голосовая модель не актуальна! Используется другая более современная!
#код#хобби#обучение
#код#хобби#обучение
Начал самостоятельную разработку портретов новой технологией с помощью чата GPT. Буду делится шагами и результатами
Этап первый. Обучение голосовой модели портера.
Задача: обучить TTS (text-to-speech) на собственных wav файлах для последующего использования в портретах.
Решение: автоматическая система преобразования входных данных под обучение tts.
1. Добавляем wav файл в папку
2. Задаем скрипт который разбирает файл wav (20-60 минут) на куски 3-5 секунд
3. Используем speech-to-text который преобразует wav куски в текст для последующего обучения (используем whisper модели large)
4. Запускаем разбор wav на куски с помощью скрипта
Итог: задача выполнена, получен датасет готовый к обучению для text-to-speech
😎
В чем польза: достаточно просто поместить голосовую студийную запись в папку и нажать обучение - скрипт автоматически подготовит датасет под обучение.
Следующий шаг обученая модель с нужным голосом подключенная к LLm с преобразованием в wav файл.
Upd.:- Голосовая модель не актуальна! Используется другая более современная!