Немного про продуктивность.

Я тут открыл для себя канбан (не в том плане, что только что узнал про его существование, знал-то давно, просто наконец-то осознал необходимость и начал полноценно пользоваться).
Посмотрел пару видосов с объяснениями и нашел CLI-приложение (потому что меня оч триггерит необходимость разбираться в новых графических интерфейсах, я в них могу с течением времени все хуже и хуже) - https://github.com/kitplummer/clikan
Оч классная штука, рекомендую всем, у кого проблемы с организацией workflow. Я еще пользуюсь своим CLI-скриптом для метода помидора https://github.com/bakirillov/pomo.py
с канбаном хорошо совмещается. Нужно впилить импорт списка тасков из clikan, чтобы было вообще топ.

#VR #art
Запустилась онлайн-платформа для создания художественных выставок VR-All-Art. Сервис предлагает художникам и музеям выставлять там свои проекты, а зрителям изучать их, не выходя из дома. Пока на платформе доступно 4 выставки. В дальнейшем там планируют продавать произведения искусства

https://twitter.com/i/status/1244646322822471681

!!!To try quickly!!!
Shaderbooth.com/?85daa

#3d #neural_rendering
Comprehesive ultra top super duper mlg neural rendering review from 3D Gods
https://arxiv.org/pdf/2004.03805.pdf

kNN classification using Neighbourhood Components Analysis

NCA allows you to learn a linear transformation of your data that maximizes k-nearest neighbours performance.

https://kevinzakka.github.io/2020/02/10/nca/

PyTorch Code : https://github.com/kevinzakka/nca

Paper: https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/nca.pdf

PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution Clothed Human Digitization

Method achieves state-of-the-art performance on a public benchmark and outperforms the prior work for clothed human digitization from a single image.

https://shunsukesaito.github.io/PIFu/

Code: https://github.com/shunsukesaito/PIFu

Paper: https://arxiv.org/abs/1905.05172

🔉Timbre Transfer 🔉

Очередной инструмент добавлен на мой GitHub: https://github.com/tg-bomze/TimbreTransfer (там же все ссылки на Колаб). Суть его заключается в синтезе звука. Проще говоря вы можете напеть мелодию прям внутри Колаба (или загрузить с компьютера), выбрать один из музыкальных инструментов (скрипка, флейта, труба, саксофон) и получить сгенерированное звуковое сопровождение. Качество зависит от микрофона и от внутренних настроек. Сам Колаб можно запускать со смартфона (если качество записи там лучше). Помимо этого данный инструмент может очищать аудиозапись от лишних шумов. Это работает лишь тогда, когда входной звуковой файл содержит игру лишь на одном инструменте (и то из тех, которые представлены в самом скрипте).

P.S. Помимо этого хотел бы оповестить о том, что ENTAR обновился до 3 версии. Теперь там появилась возможность увеличивать детализацию видеозаписей. Вкупе с этим инструментом можно улучшать какие-либо старые записи концертов.

В сложившейся ситуации мы решили поэкспериментировать с чтением лекций онлайн. Попробуем начать одиночных лекций в рамках "Computer Science семинара".

В это воскресенье, 26.04, в 14:00 Александр Шень (CNRS и университет Монпелье, проект RaCAF, www.lirmm.fr/~ashen) прочтёт лекцию "Генераторы "случайных чисел": теория и практика" https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2020-spring/classes/5758/

Лекция будет читаться через zoom. Подробные инструкции будут опубликованы в новостях курса (их получат те, кто запишется на курс) и продублированы в почтовую рассылку клуба.

Попыталась в концепт персонажей.
Прохожу курс вот этот:
https://vk.com/conceptkon
Я не знаю зачем я это делаю, но я точно получаю удовольствие от процесса. Может быть кто-то тоже захочет попробовать.