Komrus

Я хз что вы имеете ввиду под словом "возможность".
Предположим, что технически по параметрам нам подходят оба типа. Хорошо. Тогда смотрим на цену :-) Причем не только на цену датчиков, но и на цену интеграции. Так же надо смотреть на поставщиков - их количество и условия.
В общем в любом случае где то будет "неравенство" этих датчиков, просто надо учитывать не только вот такие технические вещи. А дальше прикидываем важности найденных отличий, и так и выбираем.

Одно из самых простых ПО для монтажа - Shotcut

или можно что-то сделать?

Дом.сру известен своей наглостью во впаривании чего бы то ни было. Скорее всего хотят развести на покупку у них роутера. Адрес 0.0.0.0 означает, что нет никакого адреса (технически - это "все адреса"), то есть адрес роутер не получил.
Звоните в саппорт, пусть помогут в настройке роутера или пришлют инженера. Не стесняйтесь немного борзануть - к сожалению, дом.сру часто не понимает нормального языка :(

Из-за технических ограничений современного ИИ, данная задача решается плохо. Причина - gpt это как человек, страдающий антероградной амнезии, у него есть кратковременная память (контекстное окно) но ее размер сильно ограничен (стоимость простого ответа - квадрат от размера контекстного окна, а обучение - куб, есть лайфхаки, уменьшающие эти требования но они уменьшают и потенциальные возможности, связанные с данными на больших 'расстояниях'). А еще из-за не совершенства технологии, то что ИИ уже узнало, пока училось, у нее 'путается в голове' и оно галлюцинирует.

В качестве примера, есть llama scount с 10кк окном контекста, но она потребует 18терабайт памяти (gpu естественно) для работы, и даже тут в нее влезет не так много документов

Готовое не посоветую, это сейчас топ исследований, гитхаб завален всякими поделками chatgpt с RAG, со средним качеством. Вся задача сводится к поиску частей документов, которые хоть как то подходят к ответу, и сваливание их в итоговый запрос, что само собой не может дать хорошего результата (нужные данные могут никак не быть близко по смыслу с вопросом). Есть попытки строить граф знаний, но это форма представления но не алгоритм разбора сырых данных. Технологии, которые позволяют строить индекс на основе смыслов - построение embendings векторов (вот отвечал списком ключевых слов для поиска)

Если каждый отдельный документ помещается в контекстное окно, то проблема решается итеративно - берем наш исходный вопрос, и задаем его ИИ для каждого документа по отдельности, можно добавить что то типа 'для решения нашей задачи есть ли в этом документе что то полезное?'. В последствии повторить вопрос уже для тех документов или их частей, которые оказались полезны. Можно даже заранее строить индекс из документов, являющийся краткой самморизацией его содержимого (или по главам). Этот подход работает но очень дорогой/медленный (можно минутами-часами ждать ответа).

Обработка больших данных с помощью ИИ это что то типа чата, "системный промпт + пример + ответ + пример +... + часть исходных данных -> ответ", причем полученные предыдущие ответы могут пойти в примеры.. это multishot подход значительно повышает качество ответа до сих пор. Ты как бы пробегаешь по всему документу, где после подачи его части ИИ делает свой комментарий - о это полезно, или это нам не нужно... на практике там конечно еще рассуждающая часть и итеративный процесс может состоять из нескольких шагов для каждой части - типа сначала спрашиваешь о чем тут говорится (это можно закешировать), позже добавляешь вопрос, полезно ли это для нашего ответа, а так как многие модели научены размышлять, придется еще раз спросить - ответь да/нет (тут можно включить structured outputs, зафиксировав формат ответа). По мере анализа сохраняешь ссылки на те части документа, что оказались полезны, и уже их можно использовать повторно для итогового диалога.

С анализом между документами еще хуже (когда для ответа требуется информация, которую можно получить проанализировав сразу несколько документов, но по отдельности они бесполезны), у топовых ИИ можно можно просить задавать вопросы, т.е. ии может просить дать недостающую информацию (точно помню как anthropic:sonnet пытал написать утилиту работы с guithub api подавая ему заведомо недостаточно данных, так вот правильно составленный промпт позволит ии отказываться давать ответ пока информации не станет достаточно),.. но трудоемкость получения результата будет еще выше - ведь тут для каждой подзадачи придется снова пробегать по документам или их самморизации.

Плата есть. называется видеокарта)

никак, на любые попытки доказательств от частного лица, всегда будет включен "дурак", это не считая того, что проблема может быть именно на стороне "знакомого", а не у провайдера.

Захости на любой зарубежной платформе, где законы адекватные и всем плевать на законы РФ и РКН.

Ответить можно только протестировав.

Все зависит от динамичности видео и характера ценности деталей. Например если ты снимаешь видео с fullhd экрана где есть мелкие тексты, никакое повышение битрейта не поможет если изображение будет уменьшено до HD720, с другой стороны повышенный битрейт позволит без проблем передавать более динамичные сцены и больше деталей.

Т.е. выше битрейт, даже если это HD720, лучше чем fullhd, но только для видео без мелких деталей типа тексты.

В технологии PDH (Plesiochronous Digital Hierarchy) фрейм потока E3, который имеет скорость 34,368 Мбит/с, был разделён ровно пополам на два цикла (каждый по 1536 бит) для упрощения мультиплексирования и синхронизации. Основные причины такого деления:

1. **Упрощение мультиплексирования**: Поток E3 формируется путём мультиплексирования четырёх потоков E2 (каждый по 8,448 Мбит/с). Деление фрейма E3 на два цикла позволяет более эффективно распределять данные от этих потоков, обеспечивая чёткое чередование и упрощая процесс синхронизации.

2. **Синхронизация и выравнивание**: Разделение на два цикла помогает в управлении синхронизацией между различными потоками E2, которые могут иметь небольшие расхождения по частоте (поскольку PDH — плезиохронная система). Это упрощает выравнивание данных и минимизирует необходимость в дополнительных буферах.

3. **Структурирование данных**: Каждый цикл (или подфрейм) содержит определённое количество служебной информации (например, биты синхронизации и управления), что позволяет равномерно распределять служебные данные по фрейму и упрощает их обработку на приёмной стороне.

Таким образом, деление фрейма E3 на два равных цикла было сделано для оптимизации мультиплексирования, упрощения синхронизации и повышения надёжности передачи данных в плезиохронной иерархии.

Выбирают ИБП исходя из мощности подключённой к нему нагрузки и мощности БП ПК, а не наоборот. А БП для ПК выбирают исходя из мощности, необходимой для питания всех комплектующих.

Keenetik с Vless клиентом на борту
Либо Vless на MikroTik в контейнере

Нет такого инструмента в общем доступе.
Если бы он был, то о нём все знали и этого вопроса не было

Lga1700 мёртвый сокет же. Если хочется на интеле - то лучше на 1851. Ну и 13-14 серии лучше обходить стороной.
Насчёт процессоров АМД - никаких «нежданичков» там давно нет.

Вообще, это два принципиально разных вопроса в заголовке. Строительство сетей - это довольно большая область знаний и тут надо много всего знать и учить. В двух словах не рассказать, особенно без конкретики - гугл и статьи в помощь. А вот для загородного интернета лучше всего брать узконаправленную антенну со встроенным модемом и стандартным ethernet портом. Проблема отдельной антенны и модема в потерях в кабеле между ними, поэтому лучшие варианты - антенна со встроенным модемом. С помощью мобильного приложения типа OpenSignal находите ближайшие вышки, а так же выясняете на каких частотах работает ваш сотовый оператор в вашей местности (гугл плюс звонок оператору). Далее покупаете под ваши частоты что-то типа Mikrotik LTE Kit (их там есть несколько вариантов - маленький бочонок или большая параболическая антенна), устанавливаете у себя на чердаке или вышке (не забывайте про грозозащиту и оптическую развязку для ethernet) и направляете антенну на сотовую вышку максимально точно. С 10-20 мегабит с телефона до 80-95 мегабит в лесу за городом с вышеназванным микротиком. В антенну втыкаете стандартный кабель типа "витая пара" и заводите в дом, а вот уже в доме втыкаете его в ваш WiFi роутер. В зависимости от вашего бюджета и особенностей дома и участка можно взять один роутер из топовой линейки с пачкой антенн или собрать Mesh сеть - если дом большой и хочется ещё и на участке сделать стабильный WiFi. Например что-то типа TP-Link Archer AX90 или набор девайсов серии OneMesh/Deco (рекомендую почитать обзоры сначала).

Лучший аудио переводчик а реальном времени, как я понимаю, это openai gpt в реальном времени. Как минимум их chatgpt при наличии подписки в 20$ на презентации этот функционал показывали. Бесплатно можно посмотреть у Майкрософт их copilot.microsoft.com (только что проверил, промпт - 'переводи каждую мою фразу на русском на английский, а с английского на русский', заработало даже без авторизации в google chrome на android, но не в россии) или он же встроенный в edge, просто вслух попросив переводить указанные языки в нужном направлении.

Точно помню были железные стартапы.

Буквально месяц/другой как открыли realtime api, на гит есть примеры аудио чата

Но есть проблема работы на смартфонах с телефонным аудио каналом, официально к нему нет доступа (можно эмулировать bluetooth гарнитуру в лучшем случае, это значит тебе нужен отдельный смартфон для перевода), поэтому не уверен что готовый софт именно для телефонного разговора кто то уже опубликовал.

Глупый вопрос - монитор подключен? Шутки шутками, а у меня комп не стартует (дает ошибку), если монитор не подключен. Первый раз не знал и как в песенке "разобрал всю машину", пока дотямал...

Фиксацию шайбы нужно делать на скоростной видеокамере. Вопрос, что нормальная скоростная камера должна быть как минимум 120 fps, и чем выше, эти самые fps, тем лучше.

Поэтому для видеофиксации линий, бросков, и прочей спортивной хрени ставят обычно линейные видеокамеры. Картинка с них так себе, мягко говоря, толкьо для компухтерной обработки (интернет в помошь), но, с той картинки можно однозначно запечатлеть шайбу, бегуна, авто и прочие спортивные снаряды, пересекающие некую черту. - https://en.wikipedia.org/wiki/Line-scan_camera

И да, скорее всего это будет Ч/Б камера.

Про блютуз на спортивных площадках можно просто забыть! Пр и большом стечении народа он работает в радиусе полу метра. Wifi еще как-то подходит, но нужна направленная антена. Иначе приходит телевидение со своими направленными антеннами, передатчиками для SDI и у вас все ложится.
(В течении 7 лет проводил спортивные мероприятия, знаю о чем пишу).
И Увы, это дорого, очень дорого!

Конкретно к хоккею, вот статья - https://www.silversevensens.com/nhl-puck-tracking-...