Pull to refresh
142
0
Александр Воронов @XaLBa

Пользователь

Send message
Так а что с ranges?
Нормально относятся =)
У меня на собеседовании пару раз был ступор, что я спотыкался, потому что не знал, как сказать. Останавливался, пояснял, что не знаю термина/правильного слова, и продолжал рассказывать как умею. И это не помешало пройти собеседование.

Если что-то непонятно из речи интервьюера, я, прямо, взял себе за правило переспрашивать, чтобы не обнаружить себя в конце собеседования в нелепой ситуации, когда сделал совсем не то, что ожидали.
но и устанавливает конкретную вилку от 2.5 до 40 миллионов долларов в год, в зависимости от типа сервиса или устройства.

Удивился про «вилку от» и пошёл посмотреть оригинал. Оказалось, 2.5 — это тоже лимит сверху.

За производимые девайсы и за распространение контента лицензионные отчисления считаются отдельно. Для производителей железа максимальные отчисления — 40M в год, для контент-провайдеров — 5M. Внутри каждой из групп есть подкатегории, со своими лимитами. Так, если контент-провайдер работает только по подписке, лимит будет 2.5M.

Что любопытно, на эти отчисления есть кредит для малых компаний — $25K в год. Для контент-провайдеров, например, это соответствует примерно миллиону показов или сравнимому числу подписчико-месяцев.
Но и закончилось это большим скандалом и полной сменой руководства команды.
Если уж будете перезаливать, было бы клёво убрать чёрные полосы, чтобы видео и слайды были крупнее.
Новые eye-tracking исследования — невероятное откровение.

Вспомнилось классическое высказывание Ромы Воронежского: «Люди смотрят туда, где им что-то показывают, а вовсе не куда-то туда всегда».
www.artlebedev.ru/kovodstvo/sections/130
Имхо, название книги всех сбивает с толку. Она ж не про то, чтобы всем всегда говорить «Нет!»

Скорее, книга даёт набор техник, которые позволяют выяснить неочевидные детали о том, что собеседник хочет и что ему нужно, и предложить наилучшее решение.
Решил посмотреть, что там с метриками будет, получилось вот так (x264 — синий, x265 — оранжевый).
yadi.sk/i/pYSlMRTwhorf6

Смотрел только файлы самого близкого битрейта.
Понятно, что при включённом psy-rdo значения метрик получаются искажённые. Но общая идея в том, что от кадра к кадру битрейт и качество могут существенно меняться — обычно B-кадры кодируются с меньшим качеством. Примерно с 25 по 40 кадрый «гребёнка» идёт в противофазе, и там особенно легко найти примеры в пользу любого из кодеков, если показывать только один кадр.

И у вас ещё последовательность достаточно специфичная получилась: компьютерная графика, медленное движение, мелкие детали. Возможно, если что-то из этого менять, расклад тоже будет меняться.

И, если честно, если не пиксели разглядывать, а фильм смотреть, я бы не заметил разницы. Думаю, что если у обоих кодеков битрейт раза в два-три раза занизить, там уже разница будет заметнее.
Откуда оценка, что BGP на 5–10 % лучше?
Сколько человек участвовали в оценке качества? Есть ли результаты объективных метрик?

Попробовал залить картинку на i.onthe.io/webp_bpg, у меня разница в размере получилась в 7,5 раз. Такое сравнивать, ну, никак нельзя.
Предположу, что там ещё есть постфильтрация для подавления блочности. По крайней мере, в VP8 она есть, и странно было бы её не использовать в WebP.
Чем опасно «слишком большое влияние»? И лицензия же позволяет сделать форк формата и жить без влияния гугла, если оно станет опасным.
WebP не использует вейвлетов, он такой же блочный как и JPEG. Но там есть несколько других улучшений, которые и дают лучшее сжатие при том же качестве.
Комиссия есть какая-то, или списали ровно столько, сколько стоит билет?
Там же явно написано, что это не гугл запустил. «This site is not endorsed by or affiliated with Google or Family Feud».

Буквально пару месяцев назад тоже пришла в голову идея поиграть в такой вариант 100 к 1. При хорошей подборке запросов получается довольно весело.
У них был пост Android Wear, и про 2.9 там было написано в конце мелкими буквами.
blog.getpebble.com/2014/12/16/ad-23/
На практике этот алгоритм никто не будет применять для обработки фотографий.

Вообще, в статье довольно плохо объяснено, как алгоритм работает и в чём его цель. Суть метода в том, чтобы интегральная гистограмма была как можно ближе к линейной функции. В википедии это хорошо показано (чёрная линия на гистограммах): en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization#Full-sized_image Глядя на результаты на обычных гистограммах. это осознать непросто, потому что-то сложно сравнить на глаз редкие высокие столбики с частыми низкими.

В той же статье в википедии написано, что метод полезен при работе со специфическими изображениями, например, снимками с тепловизора или рентгеновскими снимками. В моей практике метод использовался, чтобы привести картинки к одному диапазону перед тем, как считать разницу между ними. Опять-таки это было для карт салиентности, полученных разными методами, а не для обычных изображений.
В книжном в США мне на чеке напечатали, что в дополнение к такой-то купленной книге вам ещё могут быть интересны вот такие. В интернете такое уже привычно, а для оффлайна выглядело необычно и очень прикольно.
По-моему, выглядит так, как будто кто-то текст курсовой на хабр выложил.

Для научного отчёта это нормально, но это научный отчёт ради научного отчёта. На хабре хотелось бы видеть, в первую очередь, какую-то реальную сложную задачу из практики, которую удалось решить, и только затем, имхо, имеет смысл излагать научную составляющую работы.
Такие «фотографии» за пять минут рисуются в фотошопе. И вот готов повод для обсуждения.

Information

Rating
Does not participate
Location
Россия
Date of birth
Registered
Activity