Friday, September 27, 2024

The Whistleblower of My Lai - CLARITY FILMS

https://clarityfilms.org/mylai.html#

Jeden wynaturzony tchórz i  Zj*b zamorduje kogoś niespodziewanie z zaskoczenia... 

A inne Z., tchórze, szukają odwetu i zemsty na kolejnych niewinnych, ale po drugiej strony barykady... Bo tak najłatwiej :-(

Spirala wynaturzonej nienawiści... :-(

A jak dziś dodamy AI i cyberataki, to... 
To dziś zatuszujemy jakąkolwiek ODPOWIEDZIALNOŚĆ :-(

... historyczną
:-(

Zbrodnie Vietcongu, kłamstwa Lewicy - rp.pl

Ludobójstwo w Rwandzie. Masakra na oczach świata. Przyczyny zbrodni. Podobnie jak w Jugosławii czy w Wietnamie. A co jeśli zaatakuje AI?

Szlachetni obrońcy wolności? Amerykańscy żołnierze bywali gorsi od nazistów. Ząb za ząb. Wynaturzenia wojny...władza? Kontrola? Wyższość? "eksperyment"

Zmarł William Calley, który podczas wojny wietnamskiej kierował masakrą w My Lai

Największe zbrodnie Amerykanów w Wietnamie | CiekawostkiHistoryczne.pl. Dać władze... I poczekać...

Masakra w Mỹ Lai – Wikipedia, wolna encyklopedia. Koniec wojny w Wietnamie. Woodstok. Ur. 4 lipca. Przyczyny

https://pl.m.wikipedia.org/wiki/Masakra_w_M%E1%BB%B9_Lai

Śmierć cywilów początkiem końca wojny... 

Opinia publiczna... 

Masakra w Huế – Wikipedia, wolna encyklopedia

Wednesday, September 25, 2024

GitHub - yuhuayc/da-faster-rcnn: An implementation of our CVPR 2018 work 'Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild'

GitHub - cguindel/lsi-faster-rcnn: LSI-Faster R-CNN: An enhanced version of Faster R-CNN for joint object detection and viewpoint estimation

GitHub - chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch: A simplified implemention of Faster R-CNN that replicate performance from origin paper

GitHub - GuangxingHan/Meta-Faster-R-CNN: Code for AAAI 2022 Oral paper: 'Meta Faster R-CNN: Towards Accurate Few-Shot Object Detection with Attentive Feature Alignment'

GitHub - huyhieupham/Object-Detection-and-Counting-Faster-R-CNN: A vision-based tool for transport system flow analysis using Faster R-CNN. This system is able to detect different types of objects, e.g., cars, buses, pedestrians, and classify as well as count them in transport videos with a real-time speech.

GitHub - trzy/FasterRCNN: Clean and readable implementations of Faster R-CNN in PyTorch and TensorFlow 2 with Keras.

GitHub - ShaoqingRen/faster_rcnn: Faster R-CNN

GitHub - rbgirshick/py-faster-rcnn: Faster R-CNN (Python implementation) -- see https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn for the official MATLAB version

GitHub - jwyang/faster-rcnn.pytorch: A faster pytorch implementation of faster r-cnn

Friday, September 20, 2024

Gry naprawdę mogą wyglądać tak samo, bo Chińczycy używają Wiedźmina 3 i RDR2 do trenowania nowego AI

Odkryj 5 cech, które wyróżniają wyjątkowych ludzi według byłego agenta FBI

8 pozornie złych nawyków, które świadczą o inteligencji

Zaskoczyły nawet naukowców. Niesporczaki po raz kolejny pokazały, co potrafią

ChatGPT z funkcją, na którą wszyscy czekali. OpenAI zaskoczy

Niemożliwe stało się możliwe: Naukowcy potwierdzili efekt Zeldowicza dla fal elektromagnetycznych

Tuesday, September 10, 2024

Czy Docker ma sens w 2021 roku?

https://adambrodziak.pl/czy-docker-ma-sens-w-2021-roku

" Problemy z kontem root i zależnościami

Inną niefortunną decyzją było uruchomienie demona Docker na użytkowniku root, czyli administratorowi który może wszystko na danej maszynie. To powoduje że atak typu "container breakout" jest dużo bardziej grożny, niż gdyby demon działał z mniejszymi uprawnieniami. Zresztą, samo użycie demona jest też legacy, bo Podman (alternatywa Dockera od Red Hat) nie wymaga żadnego demona do uruchamiania kontenerów.

Domyślnie proces w kontenerze też jest uruchomiony z uprawnieniami root. Przez to łatwiej o atak typu "privilege escalation" i przejęcie kontroli nie tylko nad aplikacją, ale nad całą maszyną na której działa kontener."

Open Container Initiative - Wikipedia

The differences between Docker, containerd, CRI-O and runc - Tutorial Works

Monday, September 2, 2024

Polak opracował najszybszą pamięć kwantową na Ziemi

T-Mobile.pl: Powering Telco AIOps with Elastic Machine Learning | PPT

What is AIOps? AIOps Explained | Splunk

AIOps — sztuczna inteligencja w IT | by Tomasz Gintowt | Medium

What is AIOps? - ServiceNow

Czym jest AIOps? Poznaj korzyści i przykłady wdrożeń

What is AIOps? - Artificial intelligence for IT Operations Explained - AWS

What is AIOps? | OpenText

DevOps. aiops certs

AIOps Solutions | IBM

Watch "Sir Roger Penrose: mikrotubule mogą komunikować się kwantowo (NOBEL 2020)" on YouTube

Watch "Mechanika kwantowa i upadek starej fizyki | Andrzej Dragan | TEDxPoznan" on YouTube

Watch "#53 "Lepsi ludzie" - Andrzej Dragan - "Komputer kwantowy i kury przyszłości"" on YouTube

Watch "Tech Talk | MLOps on Azure Databricks with MLflow" on YouTube

GitHub - MamczurMiroslaw/best_ai_knowledge_repos: The best of the best AI knowledge repositories

50+ repozytoriów GitHub, które zbierają o AI to, co najlepsze! - Mirosław Mamczur

GitHub - mlops-ai/mlops: Open-source tool for tracking & monitoring machine learning models.

GitHub - microsoft/MLOps: MLOps examples

MLOps - Machine Learning Operations - Hostersi

Metodyka MLOps: zarządzanie modelami uczenia maszynowego - Azure Machine Learning | Microsoft Learn

Czym są metodyki MLOps odpowiedzialne za integrację rozwiązań opartych o uczenie maszynowe - ITwiz

Struktura operacji uczenia maszynowego (MLOps)

https://learn.microsoft.com/pl-pl/azure/architecture/ai-ml/guide/mlops-technical-paper


"Metodyka MLOps, znana również jako DevOps na potrzeby uczenia maszynowego, jest terminem parasolowym obejmującym założenia, praktyki i technologie związane z wdrażaniem cykli życia uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym. Jest to jeszcze stosunkowo nowa koncepcja. Istnieje wiele prób zdefiniowania metodyki MLOps, a wiele osób zakwestionowało, czy metodyka MLOps może podsumowyć wszystko, od tego, jak analitycy danych przygotowują dane do sposobu, w jaki ostatecznie dostarczają, monitorują i oceniają wyniki uczenia maszynowego. Chociaż metodyka DevOps miała lata na opracowanie zestawu podstawowych praktyk, metodyka MLOps jest nadal na wczesnym etapie opracowywania. W miarę rozwoju odkrywamy wyzwania związane z łączeniem dwóch dyscyplin, które często działają z różnymi zestawami umiejętności i priorytetami: inżynierią oprogramowania/ops i nauką o danych.

Implementowanie metodyki MLOps w rzeczywistych środowiskach produkcyjnych ma unikatowe wyzwania, które należy przezwyciężyć. Zespoły mogą używać platformy Azure do obsługi wzorców MLOps. Platforma Azure może również udostępniać klientom usługi zarządzania zasobami i orkiestracji na potrzeby efektywnego zarządzania cyklem życia uczenia maszynowego. Usługi platformy Azure są podstawą rozwiązania MLOps opisanego w tym artykule."