112873510090665368075@google

Есть такая фраза из прошлого века: трёхдюймовая HD-дискета имеет неформатированную ёмкость 2.0MB, форматированную 1.44MB.
Так вот тут внутри одной фразы используются два разных мегабайта. Столкнувшись с такими чудесами понимаешь, что кибибайты и мебибайты — это хорошая идея.
Хотя и звучит несколько странно.

Да, на HTML5 можно отлично пожрать ресурсы и трафик. Но зачем вам это нужно?

С вероятностью 99% вина на Xiaomi. Попробую описать как это происходит на “бытовом” уровне. Представьте, что мы обсуждаем не высокие технологии, а, внезапно, тупой замок для входной двери. Годами всё работало, потому что все, уходя, запирали его на один оборот. Ну быстрее так и проще. Но злоумышленники научились “отжимать” язычок и тырить вещи из квартир.
Поступает распоряжение: закрываться всегда на два оборота! И тут-то и выясняется, что китайские замки при этом, просто банально клинит. Ну потому что “лишние” детали там не поставили, чтобы себестоимость уменьшить, тесты оно кое-как проходит (“клинит” не со второго раза, а скажем, с десятого), но при попытке использовать реально — периодически приходится вызывать ребят с автогеном, чтобы людей из квартир выпускать.
С китайской техникой подобные вещи — скорее норма, чем исключение. Очень любят они на всём экономить. Где-то прокатывает, где-то нет, чаще — проблема возникает со временем.

Pentium Pro — это как раз чиплеты (только тогда их так никто не называл). И да, конечно, знал бы прикуп, жил бы в Сочи. Но случилось, как случилось и в результате Rocket Lake (в следующем году будет) — это процессор, разработанный под 10нм, но выпускаемый по 14нм. Одному богу известно сколько ЭТО будет кушать и какая там будет эффективность.

Почему с перепугу? С голодухи. Ноутбучные процы на новом 10нм ядре они осилили, там и Thunderbolt 4 и PCI Express 4 и вообще все плюшки.
А десктопные и серверные — не шмогла. Сделать можно, продать и получить прибыль — нет.
Пока Rocket Lake срочно с 10нм на 14нм переводят — все новинки только на ноутах.

Не будет. Intel крепко налажали с 10нм. Причём как оказалось — в том месте, чем которое не перепрыгнешь. Вообще никак не перепрыгнешь.
Много дефектов. AMD перешла на чиплеты и I/O чип у них по более грубому техпроцессу сделан, а у Intel — монолит.
Соответственно процессоры для ноутбуков с 2-4 ядрами ещё ничего так получаются, а вот “большие” процессоры по 10нм Intel может только в убыток себе выпускать.

Я вас, возможно, разочарую, но единственный способо получить информацию в сжатом виде — это её прочитать.
Ибо способность воспринимать информацию “с листа” по чисто объективным, техническим, причинам на порядок отличается от скорости воспринятия чего-то из видеоролика.
Так что использовать TikTok хоть для чего-то могут только люди, у которых есть лишнее время.
Где и как они его нашли — история умалчивает… но обычно речь идёт о том, чтобы забить на попытки как-то что-то отфильтровать или понять и перейти на режим “вы не рефлексируйте, вы распространяйте”.
Что, куда и как эти люди передают, по большому счёту неважно, так как они ровным счётом ничего не решают. И это их собственный выбор.

Это в MS-DOS так было. Windows же была рассчитана на то, что часть системных файлов должна быть доступна всегда. Соотвественно дискета с ними занимала дисковод и на однодисководной системе файлы пользователя было тупо некуда класть.
В принципе это можно было обойти если вкрутить в компьютер кучу EMS и положить всё на виртуальный диск, но учитывая тогдашние цены на память… это уже ни разу не «минимальная конфигурация».

Не помогает. Ещё не видел никого, кто знаменитое «Ши Ши ши ши ши» ( https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D0%B8_%D0%A8%D0%B8_%D1%88%D0%B8_%D1%88%D0%B8_%D1%88%D0%B8 ) смог бы прочитать так, чтобы китаец смог отличить все виды «ши» в нём.
Обычно либо контекст нужен, либо написание. В именах собственных контекст не спасёт, так что только иероглифы смотреть — без вариантов.
К счастью Xiaomi не является какой-то особо секретной вещью, так что написание раздублировано в миллионах (миллиардах?) экземпляров — не отвертишься.

А не скажите — куда вы ходили и что смотрели, что у вас 小 полынью стало?
P.S Идею о том, что вы, сдуру, решили слово «xiao» смотреть я, в общем-то, хотел сразу отбросить: все же разумные люди знают, что китайцы потому и пишут иероглифами, что язык омонимичный так что одному слову соотвествует 100500 иероглифов и значений… ну дык тот факт, что речь идёт 小米 — ни для кого не секрет, тут много гадать не нужно.

Уж не знаю что вы там прочитали, но на практике всё упирается в два слова: транзисторный бюджет.
Аппаратный кодировщик выигрывает у программного в скорости потому, что в нём параллельно отрабатывают много блоков, реализующих те или иные альгоритмы.
Но транзисторный бюджет ограничен… потому чем больше вы таких блоков, реализующих разные фишечки, насуёте в GPU, тем больше снизится скорость… а решение-то нужно принять на этапе изготовления “железки”!
Теоретически ничто не мешает сделать аппаратный энкодер, который будет так же хорош, как и программный — но это будет не лучшим решением с точки зрения возможности это дело продать.
А насчёт программного кодировщика, ухудшенного, чтобы догнать аппаратный… так тоже не получится: разные вещи делаются в аппаратуре с разными заратами ресурсов и, разумеется, в силиконе “запекается” то, что аппаратно делается легко, а программно, соотвественно, сложнее.
Так что программный кодировщик может обогнать аппаратный, только если аппаратный спроектирован идиотом… в коммерческие GPU такие не попадают… вернее иногда попадают (такие случаи бывали), но тогда просто из списка возможностей GPU поддержка того или иного форматы вычёркивается и всё… как будто ничего и не было…

Удалось что? Денег выдоить из хомячков? Это да, тут они мастера.
А вот сделать что-то путное, что люди стали бы активно покупать...
В 2019м Apple перестали публиковать данные о продажах — догадайтесь с трёх раз почему.
Чтобы конкуренты от зависти не позеленели и не сдохли, да?

Дарю секретную ссылку: ixbt.com.
Если читать на этом сайте не только новости, то вы сможете найти десятки статей, посвящённых иследованию этого вопроса.
Аппаратное кодирование всегда хуже, чем программное, но как раз именно потому что кино-видеопродакшн это большой бизнес — оно и востребовано.
Далеко не всегда важно максимальное качество за миллион долларов, часто вполне хватает более быстрого и куда как более дешёвого аппаратного.
А ещё часто бывают забавные варианты типа программного H.264 против аппаратного H.265, к примеру. В этом случае аппаратное кодирование выиграет за счёт более продвинутого кодека, а на рендеринг в H.265 програмно с максимальными настройками у вас может не быть времени.

Дык вам не нужно чтобы столбы куда-то перебегали.
Представьте, что вам нужно куда-то повернуть и у вас проблемы со зрением.
Вы не можете, навскидку, понять — улочка, куда вы хотите свернуть от вас в 10 метрах или в 11. Когда вы начнёте поворачивать и подъедете поближе — вы это увидите, но вам уже нужно будет не выбрать момент для поворота, а как-то сдвинуться вбок.
Дрон это умеет, автомобиль нет.
А лидар решает эту проблему “грубой силой”: он так же хорошо отличает 10 метров от 11, как 1 метр от 2.
У системы автопарковки этой проблемы нету, потому что ей не нужно что-то там планировать. Она работает на малой скорости и “вблизи” (я бы даже сказал “очень вблизи”).
На таком расстоянии лидар не нужен.

Ну дык как раз у “негоночной” модели всё проще. Проблема легковушки в том, что даже если ехать на околонулевой скорости, всё равно поворот займёт куда больше, чем один “корпус”. И “сдвинуться в сторону” даже на 20км/ч тоже потребует с десяток корпусов.
Дрон же на нулевой скорости может двигаться вообще в любую сторону и даже если он летит довольно быстро, то он всё равно может двигаться “боком” сильно резвее, чем легковушка.

Проблема не в том, что Теслу может “сдуть”. Компенсация ветра была на автопилотах столетней давности (причём РЕАЛЬНО столетней — это не метафора).
Проблема в том, что если у вас квадрокоптер пролетит “на корпус” правее, левее, выше или ниже — то это мало на что повлияет. А если Тесла при входе в поворот на корпус “промажет”… то мы и получим то, что получили…

Ну вот в Гугле лингвистов никогда не было. Только в Q&A команде. Это была принципиальная позиция: компания глобальная, всё должно работать глобально. Локальны только контракторы, которые оценивают качество.
Изначально у них даже и морфологии-то не было. Но морфологию прикрутили просто из словарей.
А вот уже все более сложные модели — там всё без лигвистов. Начиня с самого начала. Нейронки, правда, прикрутили лет 5 назад, но и до этого там никакой “жёсткой алгоритмики” не было.
Да собственно, вот статья про запуск Google Translate — там уже даже само название “говорящее”:
https://ai.googleblog.com/2006/04/statistical-machine-translation-live.html

Знаете, я недостаточно гуманитарно одарён, чтобы весь этот бред обсуждать.
“Если бы работа с память реально была бы я ядре гугла, то в мире были бы уже сотни гуглов” — чем отличается от вашего мразматического утверждения?
Да, алгоритмика там тоже присутствует, но это как раз база, это то, что кто угодно может повторить. PageRank пресловутый (на самом деле нет, сейчас PageRank уже не используется, но примерно так). Но он определяет какие страницы более популярных, какие менее. И всё.
А вот уже всё остальное: “семантические структуры”, “выявление смысла” (которого там нет и помине) и прочее — это всё на нейронках сегодня.
Забавным побочным эффектом является то, что нельзя просто так вот взять — и запустить новый кластер. Он будет плохо работать.
Новый кластер несколько дней “учится” у уже работающего.

Она справляется с совсем другой, на порядки более простой задачей.
Это, конечно, не Буран, который ни к каким препятствиям в принципе не приближался, но всё равно: для дрона тут куда больше простора, чем для автомобиля.
Разница даже не чисто в геометрических размерах. Какое расстояние нужно дрону, чтобы повернуть на 90 градусов? А какое автомобилю?
Вот если бы за ним Байрактар на автопилоте летел — я бы удивился. Но не обычный дрон, который может не закладывать вираж даже, а просто боком лететь.

Ему не нужно обрабатывать данные с шести камер. И главное — у дрона вообще нет понятия “радиус разворота”.
Если Tesla тут едет по достаточно узкой (по сравнению с габаритами и с учётом ограничений в маневренности) дороге, то с точки зрения дрона — это “футбольное поле”.
Поверьте — автопилот Tesla, даже сегодня, справится с поездкой посреди пустого 14-полосного шоссе легко.