Open source softwarový stack ROCm (Wikipedie) pro vývoj AI a HPC na GPU od AMD byl vydán ve verzi 7.0.0. Přidána byla podpora AMD Instinct MI355X a MI350X.
Byla vydána nová verze 258 správce systému a služeb systemd (GitHub).
Byla vydána Java 25 / JDK 25. Nových vlastností (JEP - JDK Enhancement Proposal) je 18. Jedná se o LTS verzi.
Věra Pohlová před 26 lety: „Tyhle aféry každého jenom otravují. Já bych všechny ty internety a počítače zakázala“. Jde o odpověď na anketní otázku deníku Metro vydaného 17. září 1999 na téma zneužití údajů o sporožirových účtech klientů České spořitelny.
Byla publikována Výroční zpráva Blender Foundation za rok 2024 (pdf).
Byl vydán Mozilla Firefox 143.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání a poznámkách k vydání pro vývojáře. Nově se Firefox při ukončování anonymního režimu zeptá, zda chcete smazat stažené soubory. Dialog pro povolení přístupu ke kameře zobrazuje náhled. Obzvláště užitečné při přepínání mezi více kamerami. Řešeny jsou rovněž bezpečnostní chyby. Nový Firefox 143 bude brzy k dispozici také na Flathubu a Snapcraftu.
Byla vydána betaverze Fedora Linuxu 43 (ChangeSet), tj. poslední zastávka před vydáním finální verze, která je naplánována na úterý 21. října.
Multiplatformní emulátor terminálu Ghostty byl vydán ve verzi 1.2 (𝕏, Mastodon). Přehled novinek, vylepšení a nových efektů v poznámkách k vydání.
Byla vydána nová verze 4.5 (𝕏, Bluesky, Mastodon) multiplatformního open source herního enginu Godot (Wikipedie, GitHub). Přehled novinek i s náhledy v příspěvku na blogu.
Byla vydána verze 3.0 (Mastodon) nástroje pro záznam a sdílení terminálových sezení asciinema (GitHub). S novou verzí formátu záznamu asciicast v3, podporou live streamingu a především kompletním přepisem z Pythonu do Rustu.
Dneska si ukážeme, jak jde vizuálně analyzovat filmový materiál - v našem případě půjde o celou sérii původního Neon Genesis Evangelionu od magora, který si říká Hideaki Anno. K analýze postupně použijeme již dříve zmíněný shotdetect, ImageJ, ImagePlot a Calc
Co bylo našim cílem? VŠECKO! Hlavně se tedy naučit s programem ImagePlot, a vyzkoušet si co umí a kam až jde ohnout. Základem našeho bádání zkoumání je myšlenka, že pokud projedeme strojově film či seriál, měly by se v něm objevit určité paterny, které budou jednak zajímavé a jednak nám možná i o daném díle něco řeknou. Pro analýzu byl použit program ImageJ, který u RGB obrázků v základním nastavení dělá především to, že je převede do stupně šedi 0-255 a dále na nich počítá různé analýzy (mean, stdDev, median, skew...). Cíl je tedy spočítat si o daných střizích co nejvíce informací a následně je vykreslit tak, aby jsme z výsledku byli schopni něco vyčíst. Ha, ha.
Postupoval jsem tedy tak, že jsem si pomocí shotdetectu vygeneroval jednotlivé začáteční scény jednotlivých epizod do samostatných adresářů, aby se nám s nimi lépe pracovalo. Dílů má pouze 26, takže si stačí napsat skriptík, který spustí tento příkaz:
shotdetect -i eva.01.mkv -o 01/ -s 60 -w -v -f -r
Co vznikne je 26 adresářu pojmenovaných od 01 do 26, které obsahují soubory s názvy in_0001.jpg. Dalším krokem tedy bylo pomocí programu Gwenview hromadné přejmenování na název, který nám později umožní rozpoznat kapitolu - já jsem zvolil formát <číslo_epizody><číslo_záběru>.jpg, takže na výstupu jsem dostal jeden adresář, ve kterém už byly všechny epizody ze všech dílů a hezky pojmenované.
Dostáváme se k nejdůležitější části - počítání hodnot. Pomocí příkazu "imagej -x 4000" spustíme ImageJ v módu, kdy nám na 64bit systému dovolí použít celé 4GB RAM!!!, a už jdeme do menu Analyze > Set measurements, kde se nachází nastavení měření a kde zaškrtneme všechno co vidíme, aby jsme to případně nemuseli počítat znovu. Následuje už samotné měření, které spustíme z menu Proces > Batch > Measure. V této chvíli mu již stačí jen předhodit adresář se všemi fotkami a můžete jít na kávu. V našem případě se jedná o 25613 obrázků v rozlišení 704x480px. Na konci nás čeká tabulka s naměřenými daty, kterou však musíme uložit do xls. Obsahuje pak sloupce jako Label, kde se schovává název vstupního obrázku, a dále už všechna měření Area, Mean, StdDev, Mode, Min, Max... My si ji otevřeme a dopočítáme si číslo epizody, pořadí záběru a pak doděláme jeden ošklivý hack, který nám umožní trochu lépe zobrazit data na ose y - a tedy že medián, který chceme zobrazit na ose y a má hodnoty od 0-255 vydělíme číslem 255, následně ještě zmenšíme na polovinu a přičteme k číslu epizody, tím nám vznikne něco, co budeme moci nanášet na osu y a trochu nám to zpřehlední výstupní obrázek.
Jako první jsem zkusil na osu x nanést číslo epizody a na osu y medián světlosti. Vzniklo něco co sice vypadá hezky, ale výpovědní hodnotu to má malou, snad jen že všechny epizody jsou si v tomto směru dá se říci velmi podobné:
V dalším kroku mě napadlo zanést do výsledku počet střihů v epizodě a zachovat pořadí jak jdou po sobě, osa x je tedy pořadí střihu, osa y pak číslo epizody. Výsledek je sice pěkný, ale naprosto jsme v něm ztratili jakékoliv počítané hodnoty.
A v této fázi použijeme ošklivý hack o kterém jsem mluvil na začátku. Do osy y jsme si dopočítali normalizovanou hodnotu mediánu, a tak místo aby jsme měli epizodu 1, má obrázek hodnu například 1.83. Vznikne tak celkem zajímavý mišmaš, který je však velmi nepřehledný:
A tady už vás přestanu napínat a ukážu výsledek, který vznikl tak, že jsem před přičtením mediánu k číslu epizody číslo ještě vydělil dvěma:
Kdo došel až sem, dostane tradiční kostičku! A teď co nám to vůbec vzniklo? a) hezký obrázek b) ? c) profit! Především nám vznikl pocit, že méně je někdy více a i když tato forma analýzy vypadá efektně, kdyby jsme počítali pouze s daty spočtenými s pomocí ImageJ a vykreslovali je do normálních grafů, vyčíst by se z nich dalo pravděpodobně více. Co je na posledním obrázku hezky vidět je naprosto specifická 26. epizoda (úplně nahoře), která obsahuje sled naprosto stejných záběru pouze s jinými obličeji a pak ještě 20. epizoda, která má opravdu zvláštní pruh světle růžových záběrů. Toto bylo moje první hraní si s ImageJ a ImagePlot, myslím že účel to splnilo, zase umím o pár nových analytických nástrojů více, vím jaké jsou jejich omezení, jaké jsou možnosti, a mám tisíc nápadů jak to všechno vylepšit! Teď jen sehnat pořádný výpočetní cluster a dostatek dat == POUŽÍVEJTE FACEBOOK LIDI, JE ÚPLNĚ SUPER!!! Zatím zdar...
Tiskni
Sdílej:
POUŽÍVEJTE FACEBOOK LIDI, JE ÚPLNĚ SUPER!!Přečti si podmínky FB a pak něco doporučuj, pokud tam něco nahraješ tak FB je vlastník, ne ty. Dále pokud chceš to co se tam objeví, aby uvízlo v pavučině 3-písmenkových informací tak tam piš vše. LIDI nebuďte blbí a nepoužívejte FACEBOOK.
Přečti si podmínky FB a pak něco doporučujAno, tohle je vyložené vykání. Osobně, když mi někdo tyká, oplácím mu stejně...
dostatek dat == POUŽÍVEJTE FACEBOOK LIDI, JE ÚPLNĚ SUPER!!!Mne to príde ako dobrá irónia.