Читать «Bash IT Happens Истории ## 6001 – 6100» онлайн - страница 20
Bash.org.ru IT
— Вот представьте, что у вас есть чайник.
— …
— Нет, я сказал,
— …
— То-то! А вот если бы в нём была сетевая карта, то смогли бы!
#6057: Контрацептив вулканизированный
13:00 26.04.2011, IT happens
Появляется шеф:
— Надо быть готовым, что привезут новые приводы или харды. Приделаешь их к компам.
Из 100 приводов 20 штук будут с разъёмом IDE, а шлейфов в комплекте не будет.
20 штук — с разьёмами питания SATA, а шлейфов в запасе — пять-семь.
10 штук окажутся комбо-драйвами. Потом объясняй, почему ты поставил ей не пишущий, а Иринке — пишущий.
15 штук будут нерабочими частично или полностью — и ещё 15 человек вспомнят тебя нехорошим словом.
35 штук будут серебристого цвета, а машины у тебя только чёрные и белые в соотношении 15/85. После установки ещё человек двадцать будут думать, что ты им специально поставил привод, не подходящий по цвету. Итог один: ты опять контрацептив вулканизированный.
#6058: Реальность вносит коррективы
15:00 26.04.2011, IT happens
Одному гениальному учёному захотелось, чтобы холодильник сам мог сказать, сколько в нём чего осталось, может быть, даже присылал эсемески: «Мужик, у тебя тут молоко заканчивается и огурцы уже привет передают». Как этого добиться?
Очевидный выход — сканер штрих-кодов с базой данных по всем покупаемым товарам. Но как сканер узнает, сколько молока осталось в двухлитровой коробке? И где на огурце штрих-код? От идеи оснастить холодильник весами и заставить всех домашних каждый раз ставить вещи на весы учёному хватило ума отказаться.
Следующей идеей стала цифровая камера — они тогда (в начале двухтысячных) только-только начали набирать популярность. Точнее, несколько камер, расположенных так, чтобы увидеть всё, что есть в холодильнике. С анализом изображения, классификацией согласно базе данных и мониторингом количества после каждого открывания дверей. Учёный вздохнул тяжко, поднял свои конспекты по machine learning, натравил Wget на парочку сайтов с изображением продуктов, чтобы набить базу данных картинками обёрток и тактико-техническими характеристиками товаров, и сел писать алгоритм.
Получалось плохо. Для начала оказалось, что для создания устойчивой трёхмерной диспозиции объектов каждая полка должна была быть оснащена минимум тремя камерами, а лучше — четырьмя. (Ещё лучше — пятнадцатью, но тут уже включались экономические факторы.) Во-вторых, надо было построить объёмную модель каждой упаковки по тем её кускам, которые не загорожены другими упаковками, определить её раскраску и сверить с базой данных всех возможных упаковок под разными углами и с разных расстояний. Это примерно то же самое, что по мочке уха и левой пятке с расстояния в несколько метров определить личность человека и узнать, за какую команду он болеет в каждом виде спорта. Требования к счётным мощностям тут совершенно дикие; на такую задачу впору натравливать NASA или Министерство обороны, а не домашний сервер на основе Pentium IV, который учёный хотел нагрузить этой задачей вдобавок к остальным. В-третьих, надо было что-то придумать с распознаванием образов внутри полиэтиленовых пакетов: большое и зелёное — это огурец или авокадо? Незрелый мандарин или уже перезрелый? В-четвёртых, как поступить, если упаковка смята или этикетка наклеена очень криво? В-пятых, что делать с отделением для колбас? Оно слишком тонкое, чтобы туда поместилось несколько камер, и вещи там лежат друг на друге очень плотненько, и все в одинаковых пакетиках, а колбасы-то разные. В-шестых, как по внешнему виду упаковки понять, сколько ещё продукта осталось внутри? С молоком всё просто — упаковка полупрозрачная, но кефир и сок поставляются в картонных тетрапакетах, а шоколадная паста имеет тенденцию залеплять упаковку изнутри вне зависимости от её реального количества.
