🪄 ЗАГАДКА ДЫРЫ 🧙

Не знаю, может я навожу конспирологию, но этой информации я не нашел ни на реддите, ни где-то еще, как будто никто не задавался этим вопросом. Сразу скажу, я проверял это на разных устройствах, в разных сетях и в течение полугода.

Но кажется google намеренно тормозит свои сервисы в safari.

Как это проявляется?
Зачастую веб приложение просто зависает, посреди ничего, невозможно кликнуть на текстовые боксы, приблизить, отдалить, проскроллить, вообще ничего. Ни о какой реактивности интерфейса в эти моменты можно и не говорить.

Пример зависания в видосе.

При этом, если вы откроете тот же сайт в этом же месте в google chrome вы не пойматете ни единого бажка, комар носа не подточит, ведь этот сервис писали лучшие олимпиадники мира.

Где это проявляется?
Практически во всех сервисах гугла:
* Поиск
* Переводчик
* Карты

Это то чем я пользуюсь.

Где никогда не проявлялось:
* YouTube
* Colab
* Google Docs

Почему я уверен, что это не баги сафари?
Гугл достаточно крупная компания, чтобы проводить тестирования веб интерфейсов в разных системах, ну уж на чем, так на сафари они тестировать должны. Ведь они сами деливярят кучу всего в веб и наверняка есть свои разухабистые тестовые фреймворки.
Но еще больше эту позицию оправдывает другой аргмент - Яндекс. Его сервисы работают идеально, никогда не зависают, Переводчик, Карты, Поиск, все отзывается нормально и без фризов. Неужели всех лучших олимпиадников забирает яндекс и не оставляет ничего гуглу? Это мы уже не узнаем.


Кто ловил такое же или это я навожу конспирологию?

Простите, Halifat moment 🤡

🛠 Python C++ debug 🔨

В последнее время чаще занимаюсь отладкой C++ кода совместно с Python.
Написал небольшую статью для себя (чтобы помнить) и для других (чтоы знали)

Как подружить дебаггер VSCode с Python и C++, чтобы он мог дебажить их одновременно

https://alxmamaev.me/posts/vscode-py-cpp-debug/

Имперские нейросети

🐋 Docker underhood 🐳

Очень полезны знания того инструмента, которым вы пользуетесь, потому что многие вещи которые казались магическими перестают таковыми быть. Может это не так захватывающе, но куда более продуктивно.

Один из инструментов, которые стоит освоить не только на уровне использования из командной строки, но и заглянуть "под капот" -- это докер. Для многих людей докер выступает своего рода виртаульной магической машиной, которая делает какие-то классные штуки с изоляцей, а мы радуемся.
Но все куда интереснее! Начать свое ознокомление я рекомендую с видосов LiveOverflow: видос 1, видос 2
Дальше ютуб сам подскажет, что вам смотреть.

------------------------------------
Но сделаю небольшую затравочку.

Сам docker на самом деле состоит из двух программ: dockerd - демон, который крутится в фоне, и docker - cli тулза, которую мы используем в консоли для общения с демоном. Клиент общается с демоном при помощи неименового сокета, что нам позволяет сделать много интересных вещей!
Мы можем создать новый докер контекст, где укажем клиенту, что искать сокет для взаимодействия надо на этом сервере.
Заодно подключимся к этому контексту

docker context create --docker host=ssh://ubuntu@my_remote_server --denoscription="My server" my_remote_server
docker context use my_remote_server

Теперь мы можем обращаться с удаленным докером так, будто он локальный, например мы можем запустить контейнер на удаленном сервере.

docker run -it pytohn:lastest

Также мы можем пробросить докер сокет внутрь контейнера, тогда мы получим возможгность запускать новые контейнеры из контенера. (Но тут важно понимать, что это не будет докер внутри докера, если вы хотите именно такой функциональности, лучше воспользоваться Podman)

Вермя просить рекомендации.
Расскажите в комментах про интересные материалы про компьютерные сети, например про iptables, DHCP и прочее, и желательно чтобы это рассматривалось как-то поглубже, для разработчиков, нежели просто пояснялось для рядового пользователя.

🇰🇬 Кыргызстан, Бишкек, Стартапы 🇰🇬

Прошедший год научил ничему особо не доверять и дополнительно перестраховываться. Поэтому на всякий случай, помимо Грузии, захотелось как-то легализоваться в Кыргызстане, поскольку они с этого года начали выдавать визы цифрового кочевника.

В целом звучит как классный запасной финансовый аэродром, который позволит получать и легализовать деньги. И виза по их словам простая: подается онлайн, с минимумом документов.

Все так да не совсем.
Я получил уже два реджекта, по следующей причине: от меня просят нотариально заверенный трудовой договор на русском языке.
В моем случае, прямо скажем, это квест не из простых, поскольку мой работодатель находится в США и никаких представительств в Грузии не имеет. Поэтому, как заключить нотариально заверенный договор никто не знает, так еще чтобы это было на русском языке.

Я попытался спросить это у них по почте, но никаких ответов ни приветов, только визовый центр ответил, что это не их ума дело, пишите в министерство, а министерство молчит.

Выглядит так будто программа рассчитана на то, что люди будут продолжать работать в Сбербанке, а жить в Бишкеке, план, прямо так скажем так себе.

Короче на картинке хорошо, а вот в жизни уже не так все гладко.

Как такое только возможно.
Снял квартиру на недельку, чтобы посидеть в Батуми, тем временем проводной домашний интернет невероятно медленный (первая картика).
В тоже время раздача мобильного интернета с айфона лучше многих домашних провайдеров. В чем секрет плохого интернета.... Я подозреваю роутер

Мой бывший коллега Юра продолжает пилить свои проекты
И вот один из них уже показывает результаты.

По сути это некоторый аналог спотлайта или альфреда, но с умом внутри. Если вы хотели попробовать использовать chatgpt в работе или учебе, но не знали как это сделать, cmd + J вам может помочь.

Если вам понравилось, поддержите Юру на Product Hunt и поставьте апвоут

🎉 Cmd J is live on Product Hunt

Друзья, мы с @theshadowagent запустили наш Cmd J на Product Hunt!

Это Google Chrome расширение, чтобы пользоваться ChatGPT на любой вкладке без лишних копирований текста. Например, выделили текст имейла, выбрали “переписать как нейтив” и жмякнули enter, чтобы подставить результат. Самое прикольное, что я дико подсел на такой UX. Гляди и вам зайдет.

Сегодня очень сложный день для запуска (во всех смыслах), но попробуем затащить 💪🏻

Буду признателен, если сможете поддержать наc апвоутом и оставить доброе слово в комментариях:
https://www.producthunt.com/posts/cmd-j-chatgpt-for-chrome

Если у вас вдруг есть свой канал, то вам от меня ❤️ за репост.

P.S. Если у вас нет аккаунта на PH, то не нужно его заводить для этого случая. Вы не только не поможете, а даже навредите. Такие дела.

🔉Impulse response dataset 📂

Если вы в какой-то момент зададитесь вопросом, а как мне аугментировать аудио данные для задач речи, то наверняка наткнетесь на разные методы вроде добавления шума, реверберации и всего такого. Среди прочих датасетов можете найти так называемые RIR-датасеты, которые содержат room impulse response аудио. Как например этот: https://github.com/RoyJames/room-impulse-responses

И в начале этот датасет может ввести в замешательство, ведь все звуки из датасета будут похожи вот на такие щелчки (прекрепленное аудио).

Не очень понятно как такие использовать для аугментации данных. Вот и я по началу попал в такое замешательство.

Оказывается, здесь все несколько хитрее, чем просто складывание чистого аудио с шумом. Эти аудио на самом деле не совсем аудио, а некоторый "фильтр" который вы можете применить к вашей аудиодорожке по средствам свертки и получить искаженный звук, например получить эхо.

Данные фильтры получаются путем проигрывания заранее известного звука через очень качественные колонки и одновременной записи этого звука на микрофон в этом же помещении. Через разницу между изначальным звуком и записью можно вывести особенности комнаты где ведется запись, и получить фильтр который из чистой записи симулирует запись в этом помещении (например в большом органном зале).
Так с набором этих фильтров и различных шумов вы сможете симулировать огромное множество различных сред и разнообразить ваш датасет.


А вот краткий пример как делается применение RIR фильтра:

audio_orig = torch.tensor(librosa.load("audio.wav")[0]).unsqueeze(0)
rir = torch.tensor(librosa.load("rir.wav")[0]).unsqueeze(0).abs()
rir = (rir / torch.norm(rir, p=2)).flip([1])
audio = torch.nn.functional.pad(audio_orig, (rir.shape[1]-1, 0))
audio = torch.nn.functional.conv1d(audio.unsqueeze(0), rir.unsqueeze(0)).squeeze(0)