При регистрации на сервисе пользователь соглашается с terms and conditions, там описываются общие правила. При совершении покупки нужно в течение 30 дней выбрать способ платежа. Не уверен каким договором регулируются эти 30 дней, скорее всего при регистрации его показывают. Способы платежа (=банковские продукты) в разных странах разные, в Швеции можно заплатить сразу (с привязанного банковского счёта), отложить покупку ещё на 30 дней за фиксированную сумму денег (<10 евро, не зависит от суммы покупки), либо выбрать платёж равными частями в течение какого-то времени aka рассрочка. При выборе рассрочки емнип оно пишет "нажмите эту кнопку чтобы платить 1234 кроны каждый месяц в течение года", но в т.ч. показывает настоящий кредитный договор.
Могу поделиться собственным опытом: главное преимущество кларны заключается в интеграции с продавцами - я просто захожу на сайт и на странице заказа вижу кнопку "купить через кларну", ввожу свою почту и нажимаю "да". При этом мне не нужно вводить данные карты (и беспокоиться о том не утекут ли они), не нужно вводить адрес доставки, не нужно думать о том есть ли у меня на счёте деньги. Если вдруг нужно купить что-то дорогое то не нужно идти в банк и там брать какой-то отдельный кредит или интересоваться предлагает ли магазин рассрочку, эта опция доступна для меня по умолчанию для любых покупок. Кроме того мне не нужно беспокоиться что магазин окажется каким-то скамом: в случае проблем сервис мне деньги вернёт, мерчанту надаёт по жопе и интеграцию отключит.
Это вполне конкретные, важные для меня преимущества, в итоге если есть выбор я почти всегда сделаю заказ в магазине у которого есть интеграция с кларной.
Стало интересно, уточнил. Дело в том что по дефолту для facial feature detection используется алгоритм HOG+SVM из dlib, который не нейронка и поэтому CUDA его не ускоряет. Оттого и нет большой разницы в производительности на RPi, Jetson или x86.
Если указать опцию model=cnn то используется нейронка из dlib, которая работает на GPU, но на Jetson производительность у неё совсем никакая (ну либо я что-то делаю не так).
В общем я понял причину вашего удивления — я некорректно написал «нейронка работает на CPU», не нейронка а алгоритм, окей, сорян. В любом случае мысль была в том что статья вроде бы о том как круто делать распознавание лиц на jetson nano, но при этом собственно возможности jetson nano в статье не используются и это легко проверить самостоятельно.
Вы теоретическими рассуждениями занимаетесь, а я вам говорю про реальные тесты конкретного решения, о котором рассказано в статье. Разница между RPi4 и Jetson nano в 1.5 раза, а должна быть минимум на порядок.
И проблема не в моём сетапе: github.com/ageitgey/face_recognition/issues/845
> Ничего не понял. Вы что сказать то хотели?
Ухх, люблю запах русской айтишной токсичности по вечерам.
Ну ничего, мы привычные, я разжую:
В статье используется библиотека face_recognition, в ней модель распознавания лиц, используемая по умолчанию, не использует GPU вообще и работает на CPU, почитайте документацию если мне не верите. В итоге у автора производительность получается на уровне 5fps, это легко заметить по видео которое вставлено в начало статьи. Разрешение там, если я правильно помню, 200x150 (т.е. 800x600 уменьшенное в 4 раза). Проблема тут в том что сравнимая производительность и на обычной RPi достижима (у меня что-то в районе 4 fps получалось) и Jetson тут особо ничего не даёт, другими словами его возможности тут не используются.
Для того, чтобы использовать GPU, нужно в параметрах вызова `face_locations` указать `model=«cnn»`. Эта модель сильно точнее, но и гораздо более требовательна к ресурсам, в итоге на Jetson при полностью загруженном GPU у меня выходил примерно 1fps.
Самая обидная деталь в этой статье, это то что собственно возможности Nvidia Jetson тут не используются — нейронка работает на CPU и показывает сравнимый перформанс на RPI4, Jetson Nano и на обычном low-end x64 компьютере.
У библиотеки есть поддержка модели CNN которая использует CUDA, но на Jetson там производительность что-то около 1 fps.
> В 2011‒2018 годах 2 триллиона долларов было потрачено на солнечную и ветровую энергетику. Несмотря на это, в 2018 году ветровая и солнечная энергетика производила всего 3% от мирового энергопотребления.
Давайте ещё прикинем сколько денег было потрачено ну например на ядерную энергетику за последние 50 лет, а она занимает всего 4% от мирового энергопотребления, согласно той же диаграмме. Значит ли это что ядерная энергетика не нужна и пора её выбрасывать?
> Спасибо Василич! ты 30 лет у нас проработал, но ты чёто слишком опытный чтобы тебе ЗП платить, через год вместо тебя Вася тракторист 19 летний будет ездить за 1/3 твоей зарплаты, но ты молодец!
Я конечно не настоящий сварщик, но емнип в деревне дефицит опытных непьющих кадров такой что нормальный Василич ещё долго без работы не останется.
В PLUS стоит очень популярный чип nrf52822, можно подпаяться к площадкам SWD на плате, залить прошивку arduino или espruino и чего-нибудь там напрограммировать. На плате есть кнопка и (судя по всему) акселерометр.
На новой модели чип на видео заклеен стикером, но я вангую что там тоже что то из nrf52. Это стандартное решение для BLE-маячков сейчас, во всех китайских такие стоят (интересно, кстати, какие процессоры будут стоять в маячках от apple?)
Интересно, зачем они так сделали? На первый взгляд кажется что без особой необходимости авторы упячку всякую не выдумывают и стараются показывать более-менее реальные или хотя бы реалистичные технологии тех лет.
Вот меня лгбт- и фемповесточка в сериале не особо напрягла. Учитывая как с этими вопросами в 60-70х дело обстояло, может и имеет смысл ещё раз об этом поговорить.
Даже в поехавших кукухой астронавтов можно поверить. Хоть их и всю жизнь тестируют на психологическую устойчивость (они же всё таки ещё и военные пилоты), но случаи всякие бывают, даже железные люди иногда ломаются.
Но вот то что в сериале местами творится форменное раздолбайство и астронавты совершенно наплевательски относятся к процедурам и инструкциям, от чего в итоге некоторые из них закономерно (спойлер) — это конечно беда. Ну типа того что в целом агенстве никому не пришло в голову что тестировать полётный компьютер во время EVA это потенциально опасная идея, особенно если нет плана действий на случай если что-то пойдёт не так.
Там ещё любопытная новая версия навигационного компьютера используется в миссии Apollo-15 и более поздних, с буквенно-цифровым дисплеем и, если правильно помню, с режимом отображения авиагоризонта. Даже любопытно стало откуда авторы его взяли, уж не с шаттлов ли.
> Как минимум, потому что очень странно для разных стран считать налоги по-разному.
Ничего странного, в приведённом исследовании рассматривается сумма которую после всех налогов, которую получает на руки сотрудник с заданной зарплатой. Мне, как сотруднику, по большому счёту не очень важно сколько там работодатель заплатит за меня налогов.
Ну и для того чтобы сравнить доход в разных странах, нужно выбрать общую характеристику. В данном случае такой характеристикой выступает gross salary т.е. зарплата до налогов т.к. она есть в открытом доступе. Затраты работодателей до налогов никто не раскрывает, поэтому сравнивать их странно.
Вообще говоря проблема на данный момент решена, на рынке есть решение FreeStyle Libre, которое позволяет мониторить уровень глюкозы без прокалывания пальцев. Выглядит как пластиковая шайба сантиметра 3-4 диаметром, приклеивается на предплечье, данные снимаются по NFC на телефон. Видимо потому и закрыли проект с глазной линзой, что у конкурентов решение не хуже по характеристикам и уже продаётся.
Никак оно не помогает. Всё правильно вы говорите, дело в отсутствии населённых территорий по курсу запуска. Только с Ванденберга запускают не на север а на юг, но для полярных орбит это непринципиально.
Да, ключевое отличие BNPL - интеграция с банковскими продуктами
При регистрации на сервисе пользователь соглашается с terms and conditions, там описываются общие правила.
При совершении покупки нужно в течение 30 дней выбрать способ платежа. Не уверен каким договором регулируются эти 30 дней, скорее всего при регистрации его показывают.
Способы платежа (=банковские продукты) в разных странах разные, в Швеции можно заплатить сразу (с привязанного банковского счёта), отложить покупку ещё на 30 дней за фиксированную сумму денег (<10 евро, не зависит от суммы покупки), либо выбрать платёж равными частями в течение какого-то времени aka рассрочка.
При выборе рассрочки емнип оно пишет "нажмите эту кнопку чтобы платить 1234 кроны каждый месяц в течение года", но в т.ч. показывает настоящий кредитный договор.
Могу поделиться собственным опытом: главное преимущество кларны заключается в интеграции с продавцами - я просто захожу на сайт и на странице заказа вижу кнопку "купить через кларну", ввожу свою почту и нажимаю "да". При этом мне не нужно вводить данные карты (и беспокоиться о том не утекут ли они), не нужно вводить адрес доставки, не нужно думать о том есть ли у меня на счёте деньги. Если вдруг нужно купить что-то дорогое то не нужно идти в банк и там брать какой-то отдельный кредит или интересоваться предлагает ли магазин рассрочку, эта опция доступна для меня по умолчанию для любых покупок. Кроме того мне не нужно беспокоиться что магазин окажется каким-то скамом: в случае проблем сервис мне деньги вернёт, мерчанту надаёт по жопе и интеграцию отключит.
Это вполне конкретные, важные для меня преимущества, в итоге если есть выбор я почти всегда сделаю заказ в магазине у которого есть интеграция с кларной.
>>> import dlib
>>> dlib.DLIB_USE_CUDA
True
>>> import dlib.cuda as cuda
>>> print(cuda.get_num_devices())
1
Юзал jtop. Он показывал 100% GPU и 20% CPU.
Если указать опцию model=cnn то используется нейронка из dlib, которая работает на GPU, но на Jetson производительность у неё совсем никакая (ну либо я что-то делаю не так).
В общем я понял причину вашего удивления — я некорректно написал «нейронка работает на CPU», не нейронка а алгоритм, окей, сорян. В любом случае мысль была в том что статья вроде бы о том как круто делать распознавание лиц на jetson nano, но при этом собственно возможности jetson nano в статье не используются и это легко проверить самостоятельно.
И проблема не в моём сетапе: github.com/ageitgey/face_recognition/issues/845
Ухх, люблю запах русской айтишной токсичности по вечерам.
Ну ничего, мы привычные, я разжую:
В статье используется библиотека face_recognition, в ней модель распознавания лиц, используемая по умолчанию, не использует GPU вообще и работает на CPU, почитайте документацию если мне не верите. В итоге у автора производительность получается на уровне 5fps, это легко заметить по видео которое вставлено в начало статьи. Разрешение там, если я правильно помню, 200x150 (т.е. 800x600 уменьшенное в 4 раза). Проблема тут в том что сравнимая производительность и на обычной RPi достижима (у меня что-то в районе 4 fps получалось) и Jetson тут особо ничего не даёт, другими словами его возможности тут не используются.
Для того, чтобы использовать GPU, нужно в параметрах вызова `face_locations` указать `model=«cnn»`. Эта модель сильно точнее, но и гораздо более требовательна к ресурсам, в итоге на Jetson при полностью загруженном GPU у меня выходил примерно 1fps.
У библиотеки есть поддержка модели CNN которая использует CUDA, но на Jetson там производительность что-то около 1 fps.
Давайте ещё прикинем сколько денег было потрачено ну например на ядерную энергетику за последние 50 лет, а она занимает всего 4% от мирового энергопотребления, согласно той же диаграмме. Значит ли это что ядерная энергетика не нужна и пора её выбрасывать?
Я конечно не настоящий сварщик, но емнип в деревне дефицит опытных непьющих кадров такой что нормальный Василич ещё долго без работы не останется.
В PLUS стоит очень популярный чип nrf52822, можно подпаяться к площадкам SWD на плате, залить прошивку arduino или espruino и чего-нибудь там напрограммировать. На плате есть кнопка и (судя по всему) акселерометр.
На новой модели чип на видео заклеен стикером, но я вангую что там тоже что то из nrf52. Это стандартное решение для BLE-маячков сейчас, во всех китайских такие стоят (интересно, кстати, какие процессоры будут стоять в маячках от apple?)
Даже в поехавших кукухой астронавтов можно поверить. Хоть их и всю жизнь тестируют на психологическую устойчивость (они же всё таки ещё и военные пилоты), но случаи всякие бывают, даже железные люди иногда ломаются.
Но вот то что в сериале местами творится форменное раздолбайство и астронавты совершенно наплевательски относятся к процедурам и инструкциям, от чего в итоге некоторые из них закономерно (спойлер) — это конечно беда. Ну типа того что в целом агенстве никому не пришло в голову что тестировать полётный компьютер во время EVA это потенциально опасная идея, особенно если нет плана действий на случай если что-то пойдёт не так.
А так сериал хороший.
Ничего странного, в приведённом исследовании рассматривается сумма которую после всех налогов, которую получает на руки сотрудник с заданной зарплатой. Мне, как сотруднику, по большому счёту не очень важно сколько там работодатель заплатит за меня налогов.
Ну и для того чтобы сравнить доход в разных странах, нужно выбрать общую характеристику. В данном случае такой характеристикой выступает gross salary т.е. зарплата до налогов т.к. она есть в открытом доступе. Затраты работодателей до налогов никто не раскрывает, поэтому сравнивать их странно.