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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
Скорее, книга даёт набор техник, которые позволяют выяснить неочевидные детали о том, что собеседник хочет и что ему нужно, и предложить наилучшее решение.
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.
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.
Буквально пару месяцев назад тоже пришла в голову идея поиграть в такой вариант 100 к 1. При хорошей подборке запросов получается довольно весело.
blog.getpebble.com/2014/12/16/ad-23/
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.
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.