Dimonchik

Тут щас в ответах наговорят миллион банальностей общего плана. Конечно нейросеть не работает
со словами. Она их просто не знает. Но она работает с входами и выходами вещественного типа.
Какую дать ИНТЕРПРЕТАЦИЮ входу и выходу - задача разработчика НС. Можем входом считать
букву. Можем фонему или слог. Можем - слово. Или лемматизированное слово. Или целую фразу
или фрагмент AST. Или целый абзац текста. Все зависит от задачи.

В последние 10 лет НС сильно рванули вперед. В особенности в части архитектур. Благо мощности догнали. Например свёрточные сети. Которые узнают картинки. Им надо просто большое число параллельно работающих ядер, которые разбирают на слои одну и ту-же картинку. Скорее всего мощности догнали и сети обработки
естесвтенного языка.

По поводу обработки языка, что у нас есть. У нас есть как минимум ChatGPT. У нас есть Co-Pilot.
Надо почитать что о них пишут сами разработчики. Из каких частей и из каких архитектур они построены.

Там будет элемент ноу-хау. Иначе они-бы так громко не выстрелили.

Вы правы каждое слово кодируется. Существует огромное количество методов кодирования для NLP (Natural Language Processing). Основной метод кодирования это представления слова в виде вектора где самая важная часть (что делает NLP возможным) при создании такого вектора слова которые используются в схожих контекстах имеют схожее но не одинаковое векторное представление. Векторная схожесть может быть подсчитана разными способами ну например Евклидово расстояние. В таком случае например вы будете иметь уникальный вектор для каждого слова где вектора с близкими Евклидовыми расстояниями будут означать слова которые используются в схожих контекстах. Что касается формата данных которые получит нейронная сеть, то каждый вектор трансформируется где каждое число трансформируется в число 0 до 1. Существует опять таки несколько техник. самая простая формула (x - min(X)) /(max(X) - min(X)), где x это каждый элемент вектора, ну и соответственно min(X) - минимальный элемент вектора max(X) максимальный элемент вектора. подобная трансформация применяется к каждому элементу каждого вектора. Это примитивный пример, для понимания идеи. Данный вопрос глубокий различные техники кодирования могут быть очень сложны и существуют не мало разных подходов для решения подобных задач. Что касается двоичного входа для нейронных сетей то ответ нет. Нейронные сети могут в том числе получать двоичные значения, но не ограничены этим, также они могут получать дискретные (целые) или числа с плавающей запятой.

Слова исходного текста можно представить через "one-hot encoding" – одномерный вектор, где только 1 бит для данного слова – включён. Сколько всего в тексте уникальных слов, такой длины векторы.
Далее возможны преобразования слов в многомерные векторы так, что слова со сходными смыслами оказываются рядом. Или вектор от "кошка" к "котёнок" оказывается параллелен и той же длины, что от "собака" к "щенок". Это называется "word embedding". Один из способов их построения называется "Word2Vec".

Это два зарезервированных стандартных адреса.
default route(:: = 0.0.0.0) и loopback (::1 = 127.0.0.1)

Ну во первых на половину устройств его не портировали. На том же тесте на беременность его просто показали - т.е. экран теста использовался, а вычисления шли на обычном компе.
Если еще чуть глубже погуглите - то есть статьи и про архитектуру дума. Да, там очень много интересных решений. Но по факту можно так же портировать и квейк, и вольфенштейна, и мб даже халфу с софтверным рендером. Просто дум стал в этом плане красной тряпкой для быка. Не знаю, как фраза "съешь еще этих булочек", как фото девушки для обработки изображений и т.д.

Doom - это была одна из первых игр где была реализована в полной мере техника BSP (Binary-Space-Partition). Это позволяло в реальном времени очень быстро сортировать и рендерить полигоны без привлечения Z-Buffer. (Рендеринг был чисто прогарммный. На то время еще не было ускорителей 3Д графики и видеокарточка умела только отображать память на экран. ) Игра не была по настоящему трехмерной. А только рализовывала 1 этаж. Рендерить надо было только пол и потолок. Для каждой точки где стоял персонаж. И наклонных горизонтальных поверхностей в ней не было как раз по этой причине. Ее называли 2.5-мерной игрой. Было также много идей оптимизации вычислений. Например вместо вещественных чисел - целые 32х битные с fixed point.

В скобках замечу что это был 1993 год и на дворе было царство Intel 286/386. Это были машины с тактовой частотой меньше ваших телефонов (Pentium только только релизнулся и еще ни у кого не был). И трехмерный Doom был прорывом. На моем тогда еще 386SX от подтормаживал но играть было можно. И со звуком для SoundBlaster. И конечно это было лучше чем Wolfenstein.

Аналогичное было реализовано в Duke Nukem 3d. Но Дюк был менее популярен ИМХО. Были и масса других 3д игр в жанке RPG но они были не такие динамичные. Походовые в основном.

Вобщем сегодня если вы гейм-дев то вам желательно хотя-бы ознакомиться с техниками оптимизации которые были в Doom. Можно почитать и про Quake но это просто развитие идеи BSP деревьев для полного 3D с 5 или 6 степенями свободы. Еще можно почитать про реализацию игры Esctatica. Там не на полигонах а на шариках или эллипсах реализована игровая графика. Тоже интересно.

UPD: Заменил MMORPG на RPG.

Через форму обратной связи изложить администрации свои гениальные идеи (нет, это не насмешка, не сарказм - там такой пункт есть в выпадающем списке "тема"). Дальше надеяться, что администрация вас услышит, согласиться с услышанным и укажет модераторам на необходимость смены поведенческих паттернов.

Для начала майкрософт болт забили на продвинутые возможности, а те крохи что они делают - делают только в серверных ревизиях, огородившись высокими ценами.

В теории есть возможность попробовать реанимировать проект типа такого https://winfsp.dev (это полный аналог fuse через который реализован btfs) и написать свой модуль, воспользовавшись исходниками для linux,.. сложность я думаю понимаешь?

Ну и конечно, я если честно удивлен что у тебя в принципе btfs работает, стабильность решения должна быть ниже плинтуса.

p.s. плеер понимающий все протоколы, включая http, для windows - media player classic
еще есть mpv, он даже youtube и куча других сайтов понимает

Как то так, правда
CheckSpellingAndPrint.ps1

$word = New-Object -comobject word.application
$word.visible = $true
$path = "c:\fso\*"
$files = Get-ChildItem -Path $path -Include *.doc
foreach($file in $files)
{ 
$file.fullname
 $doc = $word.documents.open($file.fullname)
 $doc.checkSpelling()
 $doc.checkGrammar()
 $doc.save()
# закомментируйте что бы не выводило на печать
 $doc.printOut()
 $doc.close()
}
 $word.quit()

я бы написал в google, была похожая ситуация, они оперативно выкинули подделку из органического поиска, думаю и забанить в рекламе тоже могут, если он там рекламируется.

Автор использует язык Pixilang

orders и payments должны лежать внутри одной модели.
Если кода много, то можете вынести эти структуры в отдельный пакет, посвященный только внутренним структурам данных, это и будет та самая одна модель.
пакет structures: типы orders и payments
пакет orders: импортирует structures
пакет payments: импортирует structures

А в целом, в го связанность кода (и кольцевые импорты вместе с ней) принято разрушать через использование интерфейсов.
У вас в идеале должны быть пакеты с моделями, в которых должны лежать внутренние типы данных и объявлены интерфейсы к внешним источникам типа баз данных, итд.
Внутри пакета базы данных у вас должны импортиться структуры данных из модели и производиться конверсия сырых данных в структуры модели. А сама база данных в модели объявлена через интерфейс, поэтому пакет базы не приходится импортить.
Такая схема дает еще плюсы, что легко тестить модель, подменяя базу моками.

Datagrip

1. Вам приходят отчёты dmarc на ту почту что указана в rua соотвествующей вашей записи в dns.

2. Делать так чтобы письма не приходили ни в коем случае не надо, можете просто сменить ящик почты где Вам будет удобно их принимать.

3. Отчёты нужно периодически смотреть. Есть куча онлайн конвертилок из этого машинного вида в человекочитаемый формат.

На математика.

Даже не пытайся
Боты за такими освобождающимися доменами следят
Я как-то ради прикола решил один ненужный домен так с одного на другой договор в NICе перехватить
Сидел в обоих договорах одновременно. Только домен освободился - сразу пытался зарегистрировать в другом договоре. Фиг вам! Домен уже кем-то зарегистрировался и на следующий день висел новый сайт с надписью "Этот домен возможно продается. Связь с владельцем ЗДЕСЬ"