Аукцион доменных имён. Часть I.

 

Введение

Доменное имя нельзя купить навсегда, лишь зарегистрировать на время. И, далее, если в имени есть нужда, то продлевать регистрацию, пока нужда не отпадёт.
Стоимость регистрации зависит от доменной зоны (.com, .net, .info, .us и т. д). Но если речь пойдёт о продаже домена на бирже, то основные параметры, которые будут влиять на цену домена домена, это его длина, популярность,  “красота” ключевых слов, брендовость, история домена. Часто, более высокую начальную цену на некоторые адреса, устанавливают сами компании – регистраторы доменных зон (можно их назвать владельцами доменов).

Continue reading “Аукцион доменных имён. Часть I.”

Нейросети. Google Gemini. Microsoft Copilot. ChatGPT. DeepSeek.

Текст написан с опорой на данные из нейросетей.

Введение

Нейросеть (Нейронная сеть) – это один из типов искусственного интеллекта (AI- Artificial intelligence), который позволяет компьютерам обрабатывать сложные наборы данных, таким же способом, как и человеческий мозг.  В 1980-х годах, когда появились более мощные компьютеры для вычислений, исследователи смогли разработать нейросети с двумя и тремя уровнями обучения.

Немного о физической сущности искусственных нейронов

Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, нейросеть) – это математическая модель, а также её программная или аппаратная реализация, построенная по принципу сетей нервных клеток живого организма. Нейросеть состоит из искусственных нейронов. Искусственный нейрон – это простой компьютерный процессор. Простой по сравнению с процессорами персональных компьютеров. Каждый процессор – нейрон нейронной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые посылает другим процессорам – нейронам. Но будучи соединёнными в большую сеть (нейросеть) с управляемым взаимодействием, такие простые процессоры сообща способны выполнять очень сложные задачи. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов.
Нейронные сети не программируются, в привычном смысле этого слова, а обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически, обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения, нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными  и выходными данными, выполняя обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения, сеть сможет возвратить верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также, неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.

Глубокое обучение нейросетей

В нейросети используется процесс глубокого машинного обучения (в том числе и с помощью AI-тренеров), опирающийся на взаимосвязанные узлы или нейроны (процессоры) в слоистой структуре компьютеров, напоминающей человеческий мозг.

AI (Artificial intelligence – Искусственный интеллект) тренер- самое важное звено в обучении нейросети. AI-тренер показывает нейросети примеры качественных ответов и учит выполнять задания, для которых нет готовых решений. Второе (и более официальное) название профессии — пишущий редактор. AI-тренер работает с текстами: оценивает, редактирует и пишет с нуля.

Нейросеть обрабатывает входящий запрос пользователя, проходя через слои своих нейронов и анализируя данные с помощью весов и смещений. При получении входного запроса, нейросеть активирует определенные нейроны, на основе присутствующих в данных паттернов (англ. pattern – узор, образец, шаблон; форма, модель; схема, диаграмма). Генерация с помощью нейросетей применяется для создания уникальных текстов, аудиофайлов, видео, раскрашивания черно-белых фильмов и даже изменения окружающей среды на фото.

Continue reading “Нейросети. Google Gemini. Microsoft Copilot. ChatGPT. DeepSeek.”

Один смартфон и две СИМ-карты

 

Введение

Один смартфон и две СИМ-карты. Зачем это нужно? Как это работает и насколько полезен этот набор из двух СИМ (SIM)-карт в одном телефоне. Попробую разобраться в этом вопросе и, разобравшись, применить на практике.
Continue reading “Один смартфон и две СИМ-карты”

Павел Дуров – Стив Джобс из России

 

67 лет назад Сталин отстоял у Гитлера право репрессировать население СССР
(Павел Дуров, 2012 год)

Введение

Такер Карлсон: Telegram является одним из самых быстрорастущих и крупных приложений для обмена текстовыми сообщениями в мире. Telegram очень популярен по всему миру, включая Соединенные Штаты Америки, но очень мало известно о самой компании. Ее штаб в Дубае, где мы сейчас и находимся. Компанией владеет и управляет Павел Дуров, который также является и разработчиком этого приложения. Он положил начало Telegram несколько лет назад, но при этом практически никогда не дает интервью. Как выяснилось, он невероятно интересный человек. Мы узнали об этом на днях, когда он согласился поговорить с нами и рассказать о себе и компании. И это определенно стоит того, чтобы послушать. Спасибо, Павел, что присоединились к нам.
Павел Дуров: Вам спасибо что пригласили.

Continue reading “Павел Дуров – Стив Джобс из России”

Метеорологическое оружие – фантастика или реальность?

 

Введение

Метеорологическое оружие (Климатическое оружие ) – это, фактически, оружие массового поражения (ОМП), которое использует манипуляции с погодой и климатом для нанесения ущерба вражеским государствам. Находится на начальном, раннем этапе разработки, поэтому многие считают его гипотетическим.
Существует мнение и небезосновательное, что возможность создания климатического оружия преувеличена и является для большинства государств “отвлекающим манёвром” для населения от факторов, которые действительно способны влиять на общую картину климата и температуры на нашей планете, от таких, например, как промышленные выбросы.
Попробуем разобраться, насколько оно гипотетическое, или уже вполне реальное, какие идеи заложены в создание климатического оружия и какие возможности у этого оружия массового поражения.
Метеорологическое оружие – это одна из разновидностей Геофизического оружия.

Continue reading “Метеорологическое оружие – фантастика или реальность?”