Почему на новый лад. Лезть на столб облитый водой это как раз таки самая что ни на есть старая традиция.

LCD не только в телевизорах. Например вот так выглядит сегментный LCD индикатор. При всей своей простоте управление таким индикатором имеет некоторые особенности. Во первых для корректного зажигания сегмента на него должен поступать переменный ток (от постоянки он тоже зажжется, но это для него плохо). Плюс если сегментов много применяется мультиплексирование. Сами по себе эти операции не сложные. Но выполнять их программно средствами МК не очень рационально. Плюс посмотри сколько у этого экрана выводов, а выводов у МК не так уж много, тем более хочется их для чего более полезного задействовать. Поэтому управление такими экранами обычно выносится на отдельную микросхему драйвера LCD. МК только загружает в нее что нужно показать, а формированием нужных уровней на своей куче ножек она сама занимается.

Руки на руле нужны не потому, что глупая машина не может сама рулить. Тот факт, что она это умеет делать, как раз и доказывает это видео. Причина по которой введено это требование не техническая, а юридическая.

Ты же понимаешь, что эта автопилот уже управляет машиной в полностью автоматическом режиме. То есть он уже видит знаки, уже понимает где находятся полосы движения и границы дороги, уже понимает где находятся пешеходы и другие участники движения. Когда ты все это уже умеешь делать, то затормозить и съехать на обочину мне кажется не очень сложной задачей.

Она взрослая и мудрая женщина. Что бы дожить с её характером дожить до двух тысяч лет, просто необходимо было научиться вовремя делать ноги.

И да говоря про "ничего неявного". Была же статья в которой программисты ИИ жаловались, что самообучающиеся нейронные сети любят "читерить". То есть перед нейронной сетью ставится какая то задача и в процессе поиска решения нейросети часто находили более простой способ решения задачи который формально подходил под все заданные условия, но при этом был далеко от того, что от нее ожидали.

Ты путаешь нейросети с классическими алгоритмами. Это в классических алгоритмах все ходы записаны. Как программист написал, так и работает. Нейросети именно обучаются. После того как алгоритм написан так же как и у людей идёт обучение. В ходе которого нейросети "показывают" разные картинки с разными вещами "это птица", "это яблоко" а это "стол". Так, что да от части ты прав говоря, что прежде чем нейросети смогла нарисовать птицу, ей было нужно показать много разных птиц. Но и человек который ни разу не видел например морского котика, не сможет его нарисовать и по такому запросу нарисует обычного кота катающегося на лодке или что то в этом роде. Причем нейросети запоминают не конкретный пример, а так же как человек запоминают какие то образы. То есть если нейросети показать множество фоток с котами, а потом показать фотку с котом который хоть и будет отличаться от всех ранее виденных котов, но иметь все равно какие то характерные признаки кошачьих, то нейросети вероятно сможет его узнать. Причем по мере обучения нейросети так же как и люди могут "забывать" (тут все зависит от алгоритма обучения, но если не предпринимать специальных мер, то они могут забывать ранее изученное). То есть если нейросеть обучить узнавать котов, а потом долго и упорно её обучать узнавать собак, то со временем она разучился узнавать котов, даже если использовать именно то изображение на котором происходило обучение.

Все вопросы в модераторам фуррей. Они запрещают на скетчи по TwoKinds свои теги ставить.

Этот скетч является продолжением этой странички.

Вокруг солнца земля сделала 4.5 миллиарда оборотов. Вокруг своей оси она сделала 4.5*365=1642,5 миллиардов оборотов. Цифра вообще ни разу не похожая на 2018. Я вообще не понимаю зачем ты сюда приплел эти обороты вокруг своей оси.

Тут высмеивается то, что тупые млекопитающие, в честь рождения какого то там плотника, решили начать считать обороты с нуля.