Искусство свиста: от Сильбо Гомеро до ручного оркестра | 18 октября 2026 года, 16:03

Узнал, что есть язык, построенный целиком на свисте. Гуглите Silbo Gobero. Это свистящий язык на Канарских островах, свистящий диалект испанского. И там довольно много жителей могут общаться на нём. Носителя сильбо гомеро называют сильбадором (свистуном). В 2009 язык занесён в Список шедевров устного и нематериального культурного наследия человечества. На Youtube много роликов на тему.

Задумался, что человечество стремительно теряет скилл свистеть. Губами в трубочку еще кто и умеет, но всеми остальными способами кажется, никто.

Кроме него есть нёбный свист (ищите palatal whistle, roof of mouth whistle) — резче и пронзительнее губного, лучше пробивает шум, но высота почти не меняется. Есть еще свист через свёрнутый язык (ищите rolled tongue whistle, taco tongue whistle) — низкий, глухой, похож на сову, но пишут, что получается не у всех (может, генетика). С пальцами во рту — погромче (мойте руки!). Два пальца одной руки (указательный + средний или большой + указательный «колечком») — 100-115 дБ, до 1 км в тишине. Как раз это основа Сильбо Гомеро — высоту меняют губами и глубиной погружения пальцев, так что кодировать можно многое. Один палец (указательный или мизинец крючком) — почти та же громкость, вторая рука свободна. Пальцы обеих рук (по одному или по два с каждой стороны) — самый громкий ручной свист, до 120 дБ, в горах через ущелье 2-3 км. Большие пальцы обеих рук (ногтями к языку) — громкий, низковатый, традиция пастухов Пиренеев, Кавказа, Балкан.

Есть еще свист в сложенные ладони — низкий, 300-600 Гц, слышно на 100-300 м, но низкий звук огибает деревья и кусты, поэтому в лесу он несёт дальше высокого. Высоту меняют, приоткрывая пальцы, — можно свистеть 5-8 нот.

Илон Маск: вдохновение из культовых фильмов | 16 октября 2026 года, 15:55

Ну все понятно, Маск просто отсюда все тырит. Сначала пепелац из Кин-Дза-Дза, потом вот машина из Кибердеревни

Скрытые возможности FlexibleSearch в SAP Commerce Cloud | 14 октября 2026 года, 12:50

Опубликовал новую статью на Hybrismart — про недокументированные особенности FlexibleSearch (SAP Commerce Cloud / Hybris). Актуально, если вы как-то работаете с этой платформой. Если нет — можете прислать тем, кто работает 🙂

Я теперь публикую статьи на трех языках — RU, ENG, UKR. Понятно, что автоматический перевод на русский и украинский с английского. Но многим удобнее читать на родном.

https://hybrismart.com/2026/10/13/flexiblesearch-2026-rus/

https://hybrismart.com/2026/10/13/flexiblesearch-2026-rus/

Ночной спутник: кровать с голосовым помощником | 13 октября 2026 года, 17:45

Интересно, а что если вмонтировать голосового помощника в кровать? Чтобы слушал нонстоп, и отвечал. Все равно обычно в спальне в течение дня никого нет. Надо только закастомизировать, чтобы аудиокниги читала и сама умолкала, если хозяин вроде уснул.

А у, круто ж было бы. Вот ложишься, три часа ночи, сна ни в одном глазу. Ты тяжело вздыхаешь, переворачиваешься на другой бок, и тут в тишине из-под кровати раздается приглушенный, бархатный баритон:

— Опять экзистенциальный кризис, Олег?

«Понимаю,» — сочувственно вибрирует матрас. — «Хочешь, сказку расскажу? Или, может, погрузимся в жестокий мир бадминтона? Я тут скачал статью, как китайские девственницы ощипывают редких гусей для перьевых воланчиков. Там интриг больше, чем в «Игре престолов». Гусь по имени Гао…»

Ну нет, давай что-нибудь про нейросети, говоришь ты.

«О да… слушай сюда, мой сладкий дата-сайентист… Архитектура JEPA не пытается восстановить пиксели… она слишком хороша для этого… она предсказывает только абстрактные фичи в скрытом пространстве… А вот Dreamer…» — тут кровать может сделать театральную паузу и слегка подпружинить. — «Dreamer строит целую модель мира… он генерирует воображаемые траектории, Олег… Проведи рукой по наматраснику, и я расскажу тебе про марковские процессы принятия решений…»

Классная штука была бы

Ремонт самокатов в США: выгода и затруднения | 12 октября 2026 года, 17:43

В США очень плохо с ремонтом самокатов. Пришлось делать все самому. Но перед этим я очень искал. Звонил в разные магазины с сервисом e-bikes, спрашивал. Условно тормоза подрегулировать — это в любом месте. А разобраться что с электрикой — никто не берётся. При этом большинство самокатов очень простые внутри. Говорю ответственно, потому что кроме этого у меня ещё один в гараже на выброс, я его пытался чинить, забил, купил новый.

В целом, электровелосипеды имеют похожую начинку. Но поскольку брендов много (все китайские), запчасти надо заказывать и ждать неделями, ремонт вовлекает людей с высокой почасовой ставкой, часто тупо экономически невыгодно ремонтировать. Но иногда всё-таки выгодно, но рынка нет — видимо, не хватает объёма, или люди не заморачиваются, а идут покупают новый.

Мой самокат стоит около 1000 долл. Ремонт мне обошёлся в 30 долл. Я купил новый fuse holder и в него новый предохранитель на 40A. Предыдущий предохранитель на 40А расплавился вместе с fuse holder. Я было думал, что где-то коротит, но нет, это там правда токи до 25А, и видимо они нагревают holder который почему-то там стоит на меньший допустимый ток. Поскольку тёплу отводиться некуда, и плавится. А конструктивно любой самокат это батарея +контроллер мотора(ов) + бортовой компьютер, совмещённый с дисплеем, и колёса с мотором внутри. То есть, в случае немеханической поломки надо просто поменять один из этих четырёх компонентов, они продаются все.

BloomSpan: Новый алгоритм поиска повторяющихся фраз в больших текстах | 12 октября 2026 года, 04:10

Хочу поделиться нашей свежей работой — алгоритм BloomSpan по поиску наиболее длинных частых последовательностей слов в массиве текстов. Я его назвал BloomSpan.

О чём это, если по-человечески. Представьте, что у вас есть библиотека из 50000 книг, и нужно найти все длинные фразы, которые повторяются во многих разных книгах слово в слово, без пропусков. Не «похожие» фразы, а именно одинаковые цепочки слов, причём максимально длинные — такие, что если добавить ещё одно слово слева или справа, фраза уже перестаёт встречаться достаточно часто. Задача звучит просто, но на миллиардах слов она упирается в память и время. Классические алгоритмы либо строят огромные индексы, либо перебирают слишком много кандидатов.

Где это нужно? Например, вытаскивать шаблоны из документов (например, одинаковые «шапки» в письмах или договорах), искать заимствования и плагиат, выделять устойчивые фразы и клише в больших текстовых массивах.

Так вот, что получилось. Алгоритм. Честно говоря, BloomSpan — это не прям алгоритм с нуля, а аккуратная сборка из известных идей, которые вместе дают сильный эффект. В базе — разные идеи от BIDE+, FHK, и поверх всего этого: (а) Фильтр Блума — компактная структура, которая отвечает на вопрос «встречалось ли это сочетание слов достаточно часто?», не храня сами сочетания. Она может иногда ошибиться в сторону «да», но никогда — в сторону «нет», поэтому мы гарантированно не теряем ни одной нужной фразы (б) Поиск «в глубину» прямо по тексту — находим короткое частое ядро и постепенно наращиваем его в длинную фразу, не создавая промежуточных копий корпуса. (в) Карта занятости — отмечаем в тексте позиции, уже «покрытые» найденными фразами, чтобы не проверять одно и то же по многу раз.

Что получилось. На корпусе из 50 тысяч книг Project Gutenberg (около 3 миллиардов слов) BloomSpan работает в 11-15 раз быстрее классического алгоритма FHK и съедает до двух раз меньше памяти. Это единственный из протестированных методов, который вообще дошёл до конца на полном корпусе в пределах 40 ГБ. При этом результат полностью совпадает с точными алгоритмами там, где они успевают отработать — то есть ускорение не за счёт качества.

На искусственных же данных с «неестественным» распределением слов старый добрый FHK быстрее. Bloomspan заточен именно под живой естественный язык, и в статье разбирается, почему так.

Препринт и код (Java) — в комментариях

Неудобства мультиаккаунтинга в Google: что не так? | 11 октября 2026 года, 04:47

Вот вроде гугл мощная умная компания, но если ты залогинен в нескольких учетках 1) нельзя выйти из одной, можно только из всех 2) нет иного способа сменить дефолтную (ту, что открывается при заходе в gmail, например) в первой залогиненной на какую-то другую иначе, чем выйдя из всех аккаунтов и зайдя по нужной первой (а следом остальные)