gnolod @golnod

“Ale vy nejste žádní spasitelé, vy jste lidé, kteří tuto zemi vedou močálech černým kolem bílých skal do špatné budoucnosti…”😆👏👍 @Vystrcil_Milos na pána!🎩 Během jedné minuty to neskutečně nandal Havlíčkovi.

Hodně jsem poslední dny přemýšlel a četl o té aktuální kauze okolo @JulieMontek. Myslím, že se tu už dostatečně rozebrala jak z právního, tak morálního hlediska. Rád bych vám však nabídl k zamyšlení ještě jeden pohled. Dopředu bych rád avizoval, že mi jde více o upozornění na možné a málo zmiňované konsekvence než prolévání krve, které nepomůže ničemu. Už jsem tu nejednou psal, že jsem byl obětí domácího násilí, a dokonce o tom vypovídal před soudem. Mluvit nebo řešit takovou věc, jakože vás týrá někdo v rodině či vztahu, není nikdy jednoduché a každý to asi prožívá specificky. Vždy však potřebujete mít odvahu. Odvahu připustit si, že vám někdo, ke komu často pořád máte citové pouto, dělá špatné věci, a odvahu o tom začít vůbec mluvit před druhými lidmi. Velmi mě třeba trápilo, že mi dlouho okolí nechtělo věřit. Dnes a denně můžeme číst všude možně, že některým obětem se zdráhají lidé uvěřit vůbec. Vedle toho je běžné, že pokud vás třeba týrá milovaná osoba, tak máte tendenci hledat chybu v sobě. Když se k tomu přidá i psychická manipulace o tom, že se vám to zdá, anebo vše zveličujete, tak často začnete zpochybňovat vlastní vnímání reality. K mému štěstí jsem o svých zážitcích mluvil v pravěku a nikoho jsem u toho soudu neznal. I tak to však byla dost specifická zkušenost, protože to třeba bylo na malém městě atd. Situaci, kdy bych zjistil, že protistranu zastupuje někdo, kdo má veřejný obraz největšího experta na domácí násilí v republice, si nechci ani představovat. Vše by totiž bylo ještě daleko těžší. Kdyby pak taková osoba začala zpochybňovat má tvrzení, tak by mi to určitě na klidu nepřidalo a asi bych měl znovu tendenci zpochybňovat vlastní úsudek. A konečně, když by pak daná osoba veřejně prohlásila, že dotyčný není násilník, navzdory mému zážitku a informacím v rozsudku, že na mě páchal násilí, tak bych se cejtil opravdu pod psa. Je vždy těžké, když někdo zpochybňuje vaše vzpomínky a pocity. Když by to ale dělala osoba, která zároveň pravidelně veřejně a v médiích vystupuje jako největší odbornice a velká autorita na váš problém, může to být opravdu hororový zážitek. Nevím, jak se má podobná situace řešit, a nevěřím, že ji lze komplexně vyřešit za pár dní. Věřím však, že bychom měli promýšlet i tyto konsekvence celé věci.

Jsem Lucie Hrdá. Advokátka a aktivistka. V současné době jsem také negativní hrdinkou příběhu o tom, jak si dovoluji kritizovat systém, když vedu obhajoby. S údivem jsem si dnes přečetla článek plný dehonestace mé práce. Respektuji jejich názory. Co mě však mrzí, že zde chybí druhá strana. Nikoliv má, já se jako obhájce nemohu k případům vyjadřovat. Ale třeba těch nekolik stovek obětí, kterým jsem já a lidé z mé kanceláře pomohli. Žádný z těch případů zneužívaných, týraných dětí nebyl byť ani zmíněn. Žádná z organizací, které pomáhám pro bono nebyla oslovena ke komentáři (Locika, Accorus, Pod svícnem aj.) Já sama je poprosila, ať se samy od sebe do tohoto boje nezaplétají. Ač chtěly. Co uvést mohu, je, že publikace části konkrétního výslechu vytrženého z kontextu, namířeného proti mé osobě, aniž by byla oslovena druhá strana, tedy obviněný, mi osobně připadá neetické. Mohla bych házet špínu na některé mé kolegy a kolegyně z právní oblasti nebo nezisku a argumentovat, kdo kdy za mnou přišel a co říkali jejich klienti, ale přispělo by to jen k dalšímu tříštění, a takové věci jsem nedělala a nikdy nebudu. Proti čemu se důrazně ohrazuji, je tvrzení, že bych někoho poslala na výslech bez zmocněnce. Naopak! Je to věc, kterou kladu svým klientům a klientkám na srdce. Stejně tak uvádím, že že strany České advokátní komory ani soudů jsem nebyla nikdy projednávána či penalizována za nevhodný způsob vedení obhajoby. Nechtěla jsem nikdy čerpat dotace určené pro neziskový sektor. Ano, asi by mě to dobře uživilo, ale bylo to proti mému přesvědčení. Jak je známo, zmocněnce stát nejen že nepřeplácí, ale často nezaplatí takřka nic. Proto jsem si založila neziskovku, kterou svým časem a ze svého platu živím. Ta je teď vláčená médii. Nicméně jsem se rozhodla, že Bez trestu opouštím. Budu i nadále podporovat oběti a neziskový sektor, který o mé znalosti bude stát a bojovat proti systému, který jde proti nim. Lucie Hrdá

Megumi Ishitani and Soty's INSANE storyboards for the latest One Piece opening!

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

Computer Systems: A Programmer's Perspective" provides a detailed look at how computer systems function, focusing on system-level programming in C and x86 assembly. This is a large thread covering the book materials, including 17 video lectures that will be added over time.

# CUDA/C++ origins of Deep Learning Fun fact many people might have heard about the ImageNet / AlexNet moment of 2012, and the deep learning revolution it started. en.wikipedia.org/wiki/AlexNet What's maybe a bit less known is that the code backing this winning submission to the contest was written from scratch, manually in CUDA/C++ by Alex Krizhevsky. The repo was called cuda-convnet and it was here on Google Code: code.google.com/archive/p/cuda… I think Google Code was shut down (?), but I found some forks of it on GitHub now, e.g.: github.com/ulrichstern/cu… This was among the first high-profile applications of CUDA for Deep Learning, and it is the scale that doing so afforded that allowed this network to get such a strong performance in the ImageNet benchmark. Actually this was a fairly sophisticated multi-GPU application too, and e.g. included model-parallelism, where the two parallel convolution streams were split across two GPUs. You have to also appreciate that at this time in 2012 (~12 years ago), the majority of deep learning was done in Matlab, on CPU, in toy settings, iterating on all kinds of learning algorithms, architectures and optimization ideas. So it was quite novel and unexpected to see Alex, Ilya and Geoff say: forget all the algorithms work, just take a fairly standard ConvNet, make it very big, train it on a big dataset (ImageNet), and just implement the whole thing in CUDA/C++. And it's in this way that deep learning as a field got a big spark. I recall reading through cuda-convnet around that time like... what is this :S Now of course, there were already hints of a shift in direction towards scaling, e.g. Matlab had its initial support for GPUs, and much of the work in Andrew Ng's lab at Stanford around this time (where I rotated as a 1st year PhD student) was moving in the direction of GPUs for deep learning at scale, among a number of parallel efforts. But I just thought it was amusing, while writing all this C/C++ code and CUDA kernels, that it feels a bit like coming back around to that moment, to something that looks a bit like cuda-convnet.

Professor Jerry Cain from Stanford University covers C programming, emphasizing pointers and structs. He demonstrates an unconventional method to access struct fields. I highly recommend this entire 29-video series for anyone interested in C.

Modern CSS is TOO good. Disable scrollbars when this dialog is both a modal, and open No JS, no state, no classes, no aria labels - just a few lines of CSS

I just created tsconfig.guide, a tool to generate a TSConfig file for your new TypeScript project based on a few user inputs⚙️ It's inspired by @mattpocockuk's TSConfig Cheat Sheet. Check it out!

Animation Breakdown! This shot is animated by the Legend himself, James Baxter. I'm always learning something new each time I study his work. His control and contrast in timing and spacing is amazing which still preserves clarity at all times! Communication is key! #animation

Megumi Ishitani (石谷 恵): The right name for the One Piece Staff, to be in charge of the adaptation of chapter 1060, titled "Luffy's Dream"! Want to know the reasons for this? Check Out!

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

The 386 processor (1985) was pivotal for Intel, moving the x86 architecture to 32 bits and moving the design to CMOS. Everything in the processor is controlled by the clock. Some tricky circuitry on the chip (red) generates the clock; let's take a look inside the die... 1/11

While fans tend to think about production circumstances as black and white, Frieren exemplifies what success tends to look like: resourceful management, delegation of the right tasks to the right people, and ingenious solutions to tricky situations Read✨➡️blog.sakugabooru.com/2023/11/16/res…

Informal Vs Formal E-mail

266 years ago today one of the strangest artists in history was born: William Blake. He was a poet, a prophet, a painter, a Romantic, an environmentalist, an abolitionist, and a mystic. The word "unique" is overused, but William Blake truly was unlike any other...

Už téměř rok uplynul od představení umělé inteligence ChatGPT. 🤖 Může se stát chytřejší než kdejaký vědec nebo vědkyně? 🧑‍🔬 Vědci jsou sice občas v práci jak roboti, ale pořád si toho, co dělají, jsou vědomí. Jak je to s vědomím u umělé inteligence, nám dnes objasní Jonáš. 💁‍♂️

Here's a pretty good #AdventOfCode writeup! "I Completed All 8 Advents of Code in One Go: Here Are the Lessons I Learned." by @teivah link.medium.com/IvraioPSrxb

Here is how these multi-browser demos are being made. It's not websockets!

Key Concepts to Understand Database Sharding Database sharding refers to splitting data across multiple database servers and is commonly used for scaling. However, sharding introduces major operational and infrastructure complexity that should be avoided until absolutely necessary. Approaches to postpone sharding Vertical Scaling: Use more powerful single database servers - more CPUs, memory, storage and I/O bandwidth. Much simpler to manage than sharding while allowing sizable expansion. SQL Optimization: Tune SQL queries and database schema to maximize performance on a single server. Requires proper indexes, efficient SQL, etc. Caching: Use in-memory caches like Redis to reduce database load by avoiding hitting it for every common query. Read Replicas + Load Balancer: Adds horizontal read scaleability without full complexity of sharding. Directs reads across replicas. These optimization approaches should be exhausted before sharding given the complexity. Horizontal vs Vertical Sharding There are two high-level approaches: Vertical Sharding: Split database into columnar tables or sections vs rows. For example, having one table for names and another table for emails. Horizontal Sharding: Split database into row partitions distributed evenly across multiple servers. Some horizontal sharding methods: 1. Range Based: Segment rows based on range values like age groups. Can cause uneven data distribution and hot spots. 2. Directory Based: Use a lookup directory to locate rows. Allows flexibility but single point of failure risk. 3. Hash Based: Apply hash functions to spread rows uniformly across shards. Harder to rebalance. When sharding, use the simplest approach that meets requirements to minimize complexity. Seek to avoid until necessary. – Subscribe to our weekly newsletter to get a Free System Design PDF (158 pages): bit.ly/496keA7

Nikdo nic nevi, ale ví se, že za to může "woke" board OpenAI. 😂 Myslím že to moc konzervativních entertainment komentátorů a znalců neví, ale 👉OpenAI nevznikla s cílem být další jednorožec, ale jako neziskovka (no fakt) s cílem vytvořit artificial general intelligence (AGI), neboli "obecnou umělou inteligenci", a to již v 2015. 👉 důležité je, že s cílem vytvořit etickou, neboli ne nepřátelskou AGI. 👉 Založili ji Ilya Sutskever, Greg Brockman, Trevor Blackwell, Vicki Cheung, Andrej Karpathy, Durk Kingma, Jessica Livingston, John Schulman, Pamela Vagata, a Wojciech Zaremba, kde Sam Altman a Elon Musk byly první členové boardu. 👉 Pro začátek měl menší financování zejména od lidí kolem Y Combinatoru, celkem do 2019 $130 mil. V roce dostali od Microsoftu miliardu dolarů 🗒️ poznámka: začátky jsem viděl docela zblízka, protože jsem v té době měl tu čest se přátelit s jedním se zakladatelů - Trevorem B. 👉 Díky cíly (a neziskovému charakteru) získali hromadu špičkových (a často i bohatých) lidí, které by komerční záměr neoslovil. Y Combinator alumni tam najdete hromady. Oproti naivní představě tyto lidi nezískáte na peníze, ale na projekt a jeho cíle, na vizi. 👉 Od 2020 se OpenAI postupně komercializovala (i díky investici MS a dalších), což vyvrcholilo v posledním roce. 👉Altman jako osoba (btw jeden z bývalých CEO Y Combinatoru) je jako každý génius komplikovana osobnost. 👉 22. května 2023 zveřejnili Sam Altman, Greg Brockman a Ilja Sutskever doporučení pro řízení/kontrolu superinteligence, vytvoření mezinárodní kontrolní organizaci podobnou MAAE, která by dohlížela na systémy umělé inteligence nad určitou hranicí schopností, přičemž navrhli, aby relativně slabé systémy umělé inteligence na druhé straně nebyly příliš regulovány. Důvodem bylo, "superinteligence" by mohla nastat během příštích 10 let, což by umožnilo "dramaticky prosperující budoucnost", a že "vzhledem k možnosti existenčního rizika není možné jen reagovat, ale být vždy v řídíci pozici" 👉Sam Altman k úspěchu OpenAI přispěl, ale hlavním motorem a důvodem úspěchu OpenAI je vize, technická a znalostní genialita přivedených lidí, nikoliv management. A vizí nebylo vydělávat peníze, ale AGI. ‼️Ti, kteří dnes komentují kroky boardu OpenAI by s dnešním mentálním nastavením charakterizovali OpenAI let 2015-19 jako woke a komunistickou neziskovku. Rychlé a silné nálepky v kombinaci s neznalostí kontextu jsou hloupé. Pro začátek by třeba stačilo se kouknout na CV členů OpenAI boardu. Počkejme na skutečné důvody (fám v SFO lítá hodně), během pár dní bude jasněji.

Michal Pur @michalpur

3 years ago

Čím dál víc to skutečně vypadá, že Sam Altman se stal obětí zdivočelé woke bandy v OpenAI. Tady pro změnu názor šéfa Coinbase. Každopádně žaloba od investorů na board OpenAI bude výživná. Dobře jim tak.

10 0 47 142K 3