Географ глобус пропил

Третьего дня отсмотрел фильму Географ глобус пропил (2013).

Несколько лет назад читал книжку, книжка была так себе. В памяти почти не отложилась. А теперь вот фильму посмотрел. Тоже — так себе.

История про человека «не такого как все», в депрессивных тонах. Наверное, должно понравится тем, кто любит произведения Льва Толстого.

Короче, ерунда. Есть масса более занятных и поучительных фильмов.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/blog-post_30.html

Выборы, выборы

Эх, зарекался я не писать про политику...

У Киберкота

http://cybernatic-cat.livejournal.com/1404352.html

написано про необходимость избирательного ценза. Я там оставил камент, но, поскольку он получился большой, я решил, что можно и как отдельный пост его оформить.

Основная идея в том, что нынче к выборам допускаются почти все, у кого есть паспорт. Больные, тупые, нищие. Вопрос состоит в том, что правильно было бы не допускать к управлению государством (выборы это тоже управление, хоть и очень-очень опосредованно) тех, кто только берет (нищие) и неадекватен (больные и тупые).

По количеству каментов видно, что у народа душа болит за справедливость :)

Давно известно, что у нас все знают как учить, как лечить и как управлять государством.

Позвольте и мне вставить мои три копейки, чем я хуже других :)

Как у инженера, у меня подход к решению проблем инженерный. Поэтому сперва сформулируем проблему: власть должна представлять интересы прогрессивной части общества и не идти на поводу у тех, кто мешает процветанию народа и страны.

Тут сразу возникает масса вопросов, типа а кто это, прогрессивная часть общества; что такое процветание народа? А страны?

Если подумать, можно придти в выводу, что социальные проблемы не так просты как кажется и решать их надо немного по другому.

Хотя, как их не решай, а жизнь социума определяется уровнем его развития и, упрощая, довлеющей идеологией. А эти параметры так просто не изменишь, работать надо долго.

Поэтому будем крутить уже имеющиеся винтики, за раз по одному.

Винтик раз: антимонопольный закон. Потому, что основа развития это разнообразие и отбор. Обеспечение свободы выбора в самом широком смысле должно быть краеугольным камнем конституции. И развиваться дальше в виде антимонопольного законодательства, обеспечивающего альтернативу всего и во всем.

Винтик два: налоги. Известно, что кто девушку ужинает, тот ее и танцует. Поэтому у власти не должно быть средств кроме тех, что собираются налогами. Никаких госкорпораций, предприятий - ничего подобного. Как у служащего - только зарплата. Кроме того, налоговая система очень проста и прозрачна - налогов ровно два: на имущество (землю) и на доходы. Уточнение — налоги собираются только с физ.лиц и без посредников. Каждый год, каждый гражданин самостоятельно заполняет налоговую декларацию и платит налоги.

Винтик три: выборное право. Право избирать и быть избранным доступно не всем. Определение "кому можно" выполняется исходя из статистики за прошедшие 4 года (или сколько там оптимальный срок сидения в кресле?). Берем 70% граждан, заплативших наибольшую сумму (общую) налогов. Остальным в этот раз голосование и избирание недоступны. Что-то вроде нормального распределения с отсечением границ. Другими словами, на выборы идут 70% граждан, чьи налоги обеспечили максимальную часть бюджета.

Винтик четыре: обратная связь. Как оценить работу властей? Как понять, правильные решения принимаются или нет? Отсюда прозрачность деятельности гос.машины, что сделали и что из этого получилось - вся информация доступна.

Есть еще много винтиков, типа федерального устройства, разделения власти между местными и центральными властями и проч. Но и так уже много буков. Кто их читать будет?

Справедливо? Вроде да. Но практика показывает, что грамотная пропаганда может поменять точку зрения почти любому человеку. Поэтому большее значение имеет не столько избирательные цензы сколько способы оценки деятельности властей. Критерии успеха. При этом есть краткосрочные цели и долгосрочные, успех в достижении одних может привести к провалу в достижении других. Что выбрать: светлое завтра или светлое сегодня?

Нет ответа.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/blog-post_29.html

Хургада — апрель 2014

Как виндсерферу продлить лето? С мая по октябрь нам, москвичам, можно снимать ломку катаясь в Строгино. В конце октября можно поехать на юг, в Египет, к примеру. Потом долгая зима, ноябрь, декабрь, январь, февраль, март. Надо деньги добывать.

А в апреле можно опять на пару недель в Египет.

Так мы и сделали, провели вторую половину апреля в Хургаде, школа «Северный Ветер».

Отлично оттянулись, солнце, песок, море, ветер, тепло! Правда, в этот раз с ветром не очень повезло. Ветреных было всего два с половиной дня за две недели. Причем первый день я отчаянно профукал.

Прям с утра штырило до 14 метров/сек. И я радостный побежал на воду. Вышел из бухты, при маневре слетел с доски и на этом веселуха закончилась. Залезаю на доску, поднимаю парус — волна сбивает. И так до тех пор, пока не слился метров на 300. Водный старт не отработан, пока парус из воды вытащишь, все силы потратишь а тут волной в борт — раз! И купайся опять.

На волне стоять практика нужна, а откуда ее в пруду (Строгино) взять? Не готов к морю совершенно. Беда.

Короче, добрался я до берега, до бухточки, той, что за Сахарой. Сильно повезло, не встретил ни одного ежа. Из бухточки кое-как сделал бич старт и потрюхал аккуратненько обратно. Не успел как следует отойти от берега — уже Юра на моторке меня ловит. Пересадил меня в моторку, а сам на моей доске усвистел в море. Пришли мы в нашу бухту почти одновременно, я на моторке и Юра на доске.

В итоге, все время отпуска я посвятил оттачиванию навыков водного старта и жизни на волнах. Ну и полетал немного в режиме бластинга когда ветер был. Я, правда, еще осторожничаю, беру паруса с занижением площади: когда надо восьмиметровый я беру семь метров, поэтому летал меньше чем мог бы. Уж очень они тяжелые, эти большие паруса. Но тут тоже есть прогресс, я в этот раз катался с парусом больше восьми метров. Ух как тянет, когда дунет!

Это было как бы резюме — хорошо съездили, оттянулись, покатались, накупались, позагорали. Сделали выводы:

для получения удовольствия от каталки в сильный ветер надо владеть водным стартом, не падать на волне и уверенно делать развороты.

А теперь (не)путевые заметки, типа журнал, на память.

2014 апрель Хургада

16 апреля среда.

Заехали в отель Jewels Sahara Boutique Resort. Почему не в рядом стоящий Hilton Hurghada Plaza? Потому, что решили немного сэкономить, тысяч 15 рублей. Такова разница в цене отеля на двоих за две недели.

Потом не раз пожалели, что променяли Хилтон на Сахару. Кондиционер не работает, раковина протекает, горячая вода скорее не течет, чем течет, в балконной двери щель шириной в дюйм, бутылированной воды просто нет, только вода из кулера подозрительного вида. Нет, полтора литра воды в бутылке на номер в сутки дают. Но не более. Сейф в номере есть, прикручен на соплях к деревянной полке деревянного шкафа. Я раньше думал, это анекдот, ан нет.

Пляж маленький от слова очень, дно в камнях и ежах. В общем, отель несколько запущен. Хуже всего — невозможно как следует набраться хорошим прохладным пивом. Холодного пива раздобыть можно только в баре на пляже, может еще у бассейна, но я там не появлялся. Этот бар на пляже закрывается как раз когда мы возвращаемся с каталки, в 5 вечера. Еда в столовке съедобна, но если не успел раньше всех, к открытию дверей, то либо столик не достанется, приходи через полчаса-час, либо в очередях за вкусняшками настоишься, как при советах, либо вообще вкусняшек не достанется. Красное вино на вкус невозможно, гадость. Белое даже пробовать не стал. Столовка небольшая, столиков на всех не хватает, шумно и тесно.

Ассортимент еды небогат, по крайней мере, вкусной еды. Ни разу такого не было, чтобы перепробовал всех вкусняшек, обожрался и остались еще не попробованные блюда. Ни разу. Ну, по крайней мере, не отравились. Чуть не забыл, в кофемашины вместо кофе засыпают какой-то (видимо дешевый) какао-порошок. Мало того, эту гадость сильно разбавляют водой, особенно в автомате в столовке. Каппучино пить просто невозможно — вода. Зато латте водой разбавлять не догадались, поэтому я пил в основном латте.

Народу в отеле много, все русские среднего достатка. Но, с гордостью за народ отмечу, ни разу не видел откровенно пьяных, как и беспорядков типа ругани и драки. Но все равно, уровень воспитания еще не дотягивает до уровня постояльцев Хилтона. И это тоже напрягает, ибо уже привыкли мы к хорошему.

На Хилтоновский пляж просто так не попадешь, забор. Причем в заборе когда-то была калитка, теперь она забаррикадирована. Поначалу мы прыгали через забор. Потом, рассудив, что негоже белым людям через заборы прыгать, ходили вокруг, через город, что далеко и пыльно. Потом обнаружили, что можно обойти забор со стороны моря, по камням, с риском навернуться и покалечится, если неаккуратно ноги ставить. Ходили там беззаботно, пока Валера не рассказал нам, что на переходе его отловил начальник концлагеря охраны и долго пугал последствиями разными. Стали ходить с опаской.

По вечерам травили насекомых с помощью портативного газогенератора. Шум, вонь, дым. А комары все равно кусались.

http://youtu.be/9kQ0p4o6f-Y

Летели чартером Норд Стар, хотя к апрелю стали появляться и регулярные рейсы. Вопреки опасениям, что туда, что обратно долетели по расписанию, без особых приключений.

По дороге туда сзади моего кресла оказался ребенок, который периодически пинал мою спину, но поскольку ребенок был слаб и не очень активен, воспринималось это как довольно приятный массаж. А вот слева от меня сел толстый дядя. Реально толстый. Ему мучение а мне сильно неудобно.

Что забавно, в аэропорту Хургады, при покупке марки (так называемой визы), на сдачу не оказалось долларов. Вплоть до того, что когда я сказал, типа, нафиг мне ваши фунты, доллары давай, банкир сказал — нет так нет, забрал свои фунты и стал отдирать уже приклеенную в паспорт визу. Пришлось взять сдачу египетскими фунтами. Две визы по 15 долларов, я ему дал две двадцатки, он мне на сдачу вернул 70 фунтов. Все честно.

Что неприятно, чтобы получить миграционную карточку, надо отстоять очередь к лотошникам из туркомпании, у нас это был Тез Тур. Я не могу понять, почему не выкладывать сразу мешок этих карточек, бери кому сколько надо? Это типа ценность великая?

После того как у меня образовались 70 египетских фунтов, я стал думать, куда бы их сбагрить. Придумал ехать из аэропорта в отель на такси. Таксер сначала заломил 70 фунтов, потом согласился на 50. А поехали мы все равно на микроавтобусе Тез Тура. Ибо бесплатно и прямой рейс в наш отель. Нехорошо с таксером вышло, он мог подумать, что мы его обманули.

Что приятно, прилетели мы к обеду, так что половина дня у нас была на освоиться и покататься. Но ветра не было, покрутились по бухте, восстанавливая навыки.

17 апреля четверг.

Вчера ночью пришли починять кондей. Кстати, что хорошо, персонал неплохо понимает по русски, так что обьяснить на ресепшене про необходимость починки кондея трудностей не составило.

Полчаса заправляли кондей фреоном, проверяя температуру воздуха протянутой рукой. Несмотря на эту комедь, холодный воздух пошел. Как потом выяснилось, внешний блок кондиционера отлючаться не умеет, молотит все время, пока не выключишь его совсем рубильником. Поэтому за ночь внутренний блок зарос льдом и перестал холодить, зато стал шуметь. Но это не беда. За ночь вымораживает так, что хватает до обеда. А если с утра выключить кондей рубильником, к следующей ночи лед стаивает и можно опять включать. Вот такой кондей.

На завтраке стало ясно, что разнообразия блюд из яиц не будет. Есть вареные яйца, есть повар, который жарит омлет или глазунью. К повару очередь, елки-иголки.

С утреца вроде бы дуло, но к 9 утра стихло до 5-7 м/с а потом и вовсе затихло. К вечеру на час вздохнул южак, что по приметам обещает, что завтра-послезавтра дунет.

С утра покатался на парусе 6.2, пару раз в море, иногда казалось, что глиссирование возможно. Остальное время крутился в бухте. Вспоминал разжимайку, вертолет. После обеда отмечали днюху Марго — арбуз, торт, поговорить.

А ветра не было, доску даже не брал. Один раз купнулся — вода прохладная, градуса 22. Нырнешь — ваще холодно.

Что характерно, в баре в лобби, до которого 200 метров в гору пешком, по жаре, пиво — теплый бутылочный хайнекен. Возможно даже просроченный, уж точно не свежий.

Вечером на берегу недалеко от станции, где бетонные надолбы, недалеко от флага, я нашел видеокамеру! Специальная, спортивная, в водонепроницаемом чехле. Камера новая, полностью рабочая. Потеряли ее, судя по датам снятых роликов, пару дней назад. Дайверы. Как она оказалась на камнях? Неизвестно. Народ на станции пришел в изумление — люди по 12 лет тут болтаются и ничего подобного не находили. А я раз, не успел приехать, а уже выловил видеокамеру.

18 апреля пятница.

Ветра нет. Совсем. С утра 3-5 метров, потом затишье, потом с востока 1-3 метра, к вечеру с юга 3-5 и к пяти часам до 7 метров/секунду.

Весь день крутил вертолеты на доске 160 литров с парусом 5.3 метра. Вроде стало потихоньку получаться. К закрытию станции сходили в море, приятственно порассекали просторы на 5-7 метровом ветерке. После закрытия опять были посиделки на станции, очень приятственно.

У меня очередная находка — нырятельные детские очки.

В номере со второго раза починили раковину, пришлось лично показывать мастеру-фломастеру что именно у раковины меня не устраивает. Ядрена-матрена, протекает она, воду на пол льет.

Кондей к вечеру оттаял, стал холодить как положено.

Народ набегает в столовку к открытию, через час в столовке уже никого. Ни отдыхающих, ни еды приличной.

19 апреля суббота.

Стало ясно, что перед завтраком душ принять невозможно. Воды почти нет и она холодная. Видимо, контингент проводит гигиенические процедуры массово, на всех воды не хватает.

Вообще, душ напоминает таковой в старой поселковой бане — одной рукой все время крутишь кран, другой пытаешься помыться.

Кондей работает, но к утру зарастает льдом, приходится отключать рубильник, чтобы оттаял.

Ветер 3-5 м/с. Весь день крутил вертолеты, доска 160, парус 5.3. К закрытию ветер совсем сдох.

Я взял доску 115 литров и пытался поднять на ней парус. Удивительно, но получилось. Потом взяли доску 96 литров. Цирк с конями, я на ней по колено в воде. Мало того, она то носом вниз пойдет, то кормой — наверное это называется тангаж, то кабрирует то пикирует. Но один раз я на ней парус поднял!

Солнце злобнее чем в октябре, потихоньку подгораем.

20 апреля воскресенье.

Ветер вернулся к северному, весь день вздыхал с 2 до 9 м/с.

С утра я взял парус 7.3 speeddaemon, неплохо прокатился. Для меня рекорд, я раньше более 7 метров ничего не брал. Выяснил, что разучился делать оверштаги. Опять. Особенно на волне. Весь день точил оверштаги. Сделал два открытия — отклячиваю зад, когда надо подать бедра вперед; не надо вкладывать столько усилий в исполнение поворота. Хороший оверштаг это когда ты спокойно приводишься к ветру, телепортируешься на другой борт доски и уваливаешься на новый галс. Быстро и непринужденно.

Тренировался залезать на маленькую доску, справился со 108 литровой доской. На 96 литровой ничего не вышло.

Толя слился за Сахару, мы его увидели, когда шли с обеда на станцию. Юра его спасал и подорвался на еже. Серъезно, три дня хромал. А Толик даже оборудование свое не разобрал, так расстроился.

21 апреля понедельник.

Для меня это был самый эпичный день. В смысле — эпик фейл.

С утра дуло 10-14 м/с. Прохладно, но короткий гидрик спасает. Очень комфортно в нем. Я понял, зачем люди надевают бордшорты поверх короткого гидрика — спасать ноги от солнца а гидрик от порвать.

После обеда поутихло до 8-10 м/с.

С утра я ломанулся в море на парусе 5 (хотел 6, но Юра отсоветовал) и доске 150. Выйдя из бухты упал и поднять парус уже не смог — сильный ветер, пока парус вытащишь, силы кончились, волна большая — в борт бум, и я опять купаюсь а не катаюсь. Слился за Сахару, с пляжа стартовал кое-как, в море меня перехватил Юра на моторке и спас. Прощай 50 фунтов за прогулку на моторке.

После этого эпик фейла я весь день катался по схеме (приняв решение отрабатывать недостающие навыки): полуводный старт с пляжа, глисс до выхода из бухты, разворот коекаком и глисс до пляжа. Даже в петли не вставал, отложил вставание в петли на то время, когда водный старт, волны и развороты перестанут быть проблемой.

После обеда взял парус 5.8 ибо все 6-ки разобрали. Но этого было маловато.

Накатался — ох. К ужину болит всё, футболку снять больно, руки не поднимаются. Правый указательный палец на руке мачтой придавил, опух и плохо гнется.
В целом — доволен. Накатался до чертиков, хоть и не по взрослому.

22 апреля вторник.

С утра задувало до 9 м/с, на парус 7-8, но это пока не мой размерчик. К обеду стихло до 3-5.

Полетать по бухте не вышло, большие провалы в дулове. Походил с парусами 6, 7, 5 метров. Сначала пробовал как вчера — пролет по бухте, разворот и обратно. Не вышло, маловато ветра. Пошел крутить оверштаги на выходе из бухты, где волн побольше. Крутил до вечера, вроде прогресс есть.

К вечеру вроде дунуло до 9 м/с, но я не повелся, и правильно, через 15 минут стихло совсем.

23 апреля среда.

Блин, уже неделя прошла, а хороший день был только один. Абыдна.

С утра дуло 7 м/с а к обеду флаги упали.

Юра натащил кучу б.у. оборудования, среди всего доска Nova 170, сильно похожая на наш авианосец.

С утра сходил в море на парусе 7, потом 8, чем поставил личный рекорд. Hot Maui Daemon парус называется. Доска 150 литров Fanatic Shark. Парус чижолый, но тянет аки демон :) хотя на глисс при таком ветре и не вытягивает.

Потом взял парус 5 и крутил оверштаги, пока чувствовал давление ветра. Родилось правило — если вес паруса чувствуется сильнее тяги ветра — надо заканчивать каталку.

Поэтому после обеда я занимался цирком. Пытался поднять парус на доске 108 литров. Влезаю, парус поднимаю, стою и боюсь пошевелиться.

24 апреля четверг.

С утра ветра не было, совсем. К 10 утра подуло 4-5 м/с и пришел Юра.

Я взял парус 5 и доску 150, пошел на выходе из бухты оверштаги крутить. К обеду ветер сдох и я стал циркачить, влезая на доску 115. Влезаю оллрайт, делаю попытку развернуться — падаю.

После обеда задуло с юга, 5 м/с. Я опять крутил оверштаги на выходе из бухты.

К закрытию попробовал бич-старт правым галсом. Трудно, непривычно.

Вечером к берегу принесло красную херню. Кто-то сказал — икра медуз. Валера сказал — это вредная красная водоросль, от нее рыба дохнет. А еще она воняет.

25 апреля пятница.

С утра штиль. К обеду дали восточный ветер 5 м/с. После обеда также, с закисоном до 0. Жуткая влажность, тучи, температура воздуха 30. На завтра обещают грозу. А влажность такая, что комп у Светы не заводится, предметы влажные.

До обеда читал книгу, Шесть пальцев, Александр Генис. Занятно.

Полчаса покрутил оверштаги на выходе из бухты, доска 160, парус 5.

После обеда час крутил вертолеты на швертовой Nova. Маневренная, устойчивая, расслабляет.

Чую, практика разворотов на волнах идет мне на пользу, держусь на доске все увереннее.

26 апреля суббота.

С утра дуло 5-9 м/с. После обеда дождь с грозой, ветер 2-3. Нам везет, третий раз в Египте и уже два дождя видели.

С утра на доске 150 и парусе 6.2 глиссировал слегка вылетая в море. С каждым разом все дальше и дальше. На бластинг вылетал 3-5 раз, без петель. Почти все оверштаги получились, ура. Словил несколько катапульт.

Один раз только набрал скорость, навстречу две моторки, прут на меня. Пришлось остановиться. Другой раз только разогнался, нарисовалась целая флотилия кораблей, штук пять, прущих разными курсами. Пришлось остановиться.

За веревочку вытягивать парус из воды — сдохнуть можно, так его прижимает ветром к воде. Надо уже переходить к водному старту.

Накатался до одури, очень доволен и очень устал.

После обеда помогал отослать фотки для сайта от Светы Оле. Комп на станции сдох. Говорят — влажность вчерашняя его добила. Eee PC ну очень нетороплив. Интернет на станции идет через модем к сотовой связи, 6 гигабайт за 200 фунтов.

В Хилтоне встретил москвичку, Лену, любителя пофоткать. Она предложила нам забрать наши фотки — 400 фоток за три дня. Переписали на флешку. Отдам ей для мужа дайверску камеру, ибо мне она даром не нужна а ему пригодится, когда нырять будет.

27 апреля воскресенье.

С утра дуло 5-8 м/с. После обеда — ничего не дуло. Солнечно, тепло.

Доска 150, паруса 7, 7.5, 8. На восьмерке катался долго, хороший парус, спиддемон. На нем надо прилагать усилия, чтобы не лезть вверх на ветер. Но на бластинг практически не вытягивало, маловато, хотя иногда казалось — вот-вот. Парус 7.5 был порван, только одну ходку на нем и сделал. 7 не тянула.

Ходил в море и обратно, практиковался нагружать трапецию и не сидеть на задней ноге. Привыкал к волнам. Падал мало, раза два. На развороте часто ронял парус с непривычки (к парусу).

Устал меньше чем ожидал, то ли заслуга ослабевшего ветра, то ли растущего мастерства.

Вечером опять отсылали фотки Оле, для сайта.

В целом, каталкой доволен.

28 апреля понедельник.

С утра дуло 3-4 м/с, к обеду сдохло. После обеда 5-6 м/с.

С утра крутился на швертовой Nova с парусом 4.5. После обеда тоже ерундил также. Еще и доску взял 160 с парусом 5. Оверштаги, вертолеты.

Свете починили комп, она довольна как слон. Марго уехала.

Опять восточным ветром нанесло мусора и красной плесени. Только она уже не красная а бурая.

Ныряли в бухте Сахары, видели склад ежей, страшные. С другой стороны пляжа, в камнях, плавают рыбки разные.

Завтра последний день, надо укататься в сосиску.

29 апреля вторник.

Последний день каникул, завтра в 7:55 нас забирает автобус, самолет в 11.

С утра дуло 8-9 м/с, но к открытию станции затихло до 6 м/с. Взял спиддемона 8 метров, ходил до отмели и обратно, пару раз почти начал планировать. Потом взял парус 8.1 и теперь могу смело заявлять, что ходил под парусом больше 8 метров. Но ветер совсем сдулся и остатнее время я вертелся в бухте и на выходе из нее, в волнах. Оверштаги, вертолеты.

После обеда та же херня, плюс попытки влезть на доску 115.

Потерял очко из очков, вышибло при падении. Долго искал, пока Наташка не выдала маску подводную. С маской очко нашлось за минуту. Потом была вечеринка и прочая рутина.

За каталку отдали 673 евро. Это с двумя вечеринками по 30 фунтов с носа и одним катером за 50 фунтов.

Для себя я сформулировал, чем Сахара лучше/хуже Хилтона: в номере Сахары было биде, на ресепшн есть чемоданозакатывательная машинка (в пленку), 3 доллара за чемодан. Это лучше. А все остальное — хуже. Самое поганое — необходимость приходить в столовку раньше всех и стоять в очередях за вкусняшками. Еще беда без горячей воды, она то есть, то ее нет. Неисправный кондей и отсутствие бутылированной воды закрывают мой список причин не возвращаться в Сахару. Хреновый пляж, насекомые, теплое пиво и прочее — это терпимо.

На будущее, план каталки сберегающий время:

разминка на берегу;

разминка с небольшим парусом в волнах — развороты, петли;

теперь можно большой парус и глисс.

Сразу лезть в волны с большим парусом нельзя, не вернешься.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/2014.html

Евразиец

Третьего дня отсмотрел фильму «Евразиец», что в оригинале

Eastern Drift (2010) "Indigène d'Eurasie"

Как правильно заметили на imdb, это нуар, чернуха, по нашему. По ходу просмотра фильмы никак не мог отделаться от ощущения, что фильма — дальний родственник нашему «Бумеру». Но в Бумере хоть сюжет был ясен.

А тут какие-то невнятные персонажи ходят туда, сюда, говорят о том, о сем. Потом бац, поубивали всех. Потом опять муть невнятная.

Абсолютно неинтересно.

И чего я эту ерунду смотрю, спросите вы. А я отвечу — от жадности. Раз уж попала фильма в лапы (кое-кто просил раздобыть через мой толстый интернет), надо засмотреть. Не выбрасывать же не глядя, да? А с другой стороны, времени жалко. Хотя, после ужина ничего толкового сделать все равно не выходит, не то состояние организмы. А тут расширение кругозора какое-никакое.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/blog-post_27.html

Строгино

Говорят, что в Великобритании власти очень любят утыкивать все места видеокамерами. Если видео с этих камер доступно публике, то я не возражаю.

Вот, к примеру, обнаружилась замечательная вебкамера http://flagman.ru/strogino/

http://sail.flagman.ru:8888/video/lapse.mp4

Показывает как раз то, что надо — Клуб Виндсерф и Гардемаринов/Школа ветра (тех, что пытаются выгнать).

Я тут сохранил на память два момента, когда дуло хорошо, до 10 метров/сек.
Холодно, вода меньше 10 градусов а воздух меньше 15, но виндсерферы средней полосы России неостановимы!

8 мая 2014 года

http://youtu.be/RbVlFKR_1jA

13 мая 2014 года

http://youtu.be/QczmpzT6JFY

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/blog-post_26.html

The Artist (2011)

Давеча отсмотрел фильму The Artist (2011), что для нашего проката перевели как «Артист». Даже странно, почему не «Немая драма», к примеру? В этот раз перевод названия фильмы не вызвал сомнений у прокатчиков.

Фильма занятная, черно-белая, немая, прям как на заре киноиндустрии. Немая в том смысле, что кроме музыкального сопровождения ничего не слышно. Но есть два исключения. В середине и в конце фильмы используется звук, чтобы донести идею — очень интересный ход конем.

Хорошая история, хорошие актеры, интересная постановка. Особенно мне понравился главгерой, как его сыграл Дюжарден. Такой гордый, но при этом самоироничный последний киногерой.

Посмотреть стОит, определенно.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/the-artist-2011.html

Advice for Applying Machine Learning

https://www.coursera.org/course/ml

После линейной регрессии была логистическая регрессия. А потом начались нейросети — Neural Networks. Потом нас учили правильно применять изученные алгоритмы.

В частности, как оценивать успешность обучения машины, удачность выбранных параметров.

Внезапно, самым толковым способом оценки успешности обучения машины оказалась оценка среднеквадратичной ошибки. Это значит — надо посмотреть на выдаваемую ошибку (разница между вычисленным значением и желаемым), результат Cost Function.

Фишка в том, что во время обучения алгоритм занимался минимизацией ошибки для известного набора данных — training set (тренировочный набор). Поэтому, очевидно, для оценки успешности нам нужен другой набор данных, test set. Если такового нет, его надо заранее выделить из трен.набора. Ошибка выдаваемая на тестовом наборе показывает, насколько успешно справляется обученная машина с предсказанием будущего результата. Фактически — это метрика для оценки успешности обучения.

Есть еще нюанс. В процессе обучения машины алгоритму скармливаются разные параметры, например значение параметра регуляризации. Правильный способ подбора этого параметра — скармливать машине разные варианты и смотреть, какой из них даст меньшую ошибку на cross validation наборе данных. Этот набор кросс валидации очень похож по сути на тестовый набор данных, только служит не для оценки успешности обучения, а для выбора оптимальных параметров алгоритма/модели.

Потом нас научили как оценивать склонность алгоритма к high bias/high variance — суть underfitting/overfitting (high bias, партийная кличка underfitting — это когда, условно говоря, график функции недостаточно кривой, когда дуга описывается ее хордой, к примеру; high variance, партийная кличка overfitting — это наоборот, когда вместо прямой, соединяющей две точки, алгоритм строит кривую, проходящую через эти точки). Все это под соусом – «не торопитесь собирать больше данных для трен.сета».

Фишка тут в том, что надо построить learning curves — значения ошибки для трен.сета и набора кросс валидации в зависимости от размера трен.сета (а можно — в зависимости от какого-либо параметра модели).

Если алгоритм склонен к андерфиттингу, две кривые показывают относительно большую ошибку и быстро сходятся.

Если же алгоритм склонен к оверфиттингу, то ошибка для трен.сета будет относительно небольшой, тогда как ошибка кросс валидации будет значительно больше и сходится они будут очень медленно.

Этот метод кривых обучения позволяет провести диагностику, после чего можно решить, что делать дальше:

• набрать еще данных? помогает только при high variance
• уменьшить количество фичей? только при high variance
• добавить фичей? может помочь при high bias
• добавить степеней в полином? может помочь при high bias
• уменьшить лямбду? при high bias
• увеличить лямбду? при high variance

А еще было про важность изучения тех записей из набора кросс валидации, на которых алгоритм ошибается. А еще было про skewed classes:

Accuracy = (true positives + true negatives) / (total examples)

Precision = (true positives) / (true positives + false positives)

Recall = (true positives) / (true positives + false negatives)

F1 score = (2 * precision * recall) / (precision + recall)

но мне уже лениво расписывать эти фишки. Притомился. Может быть потом, если будет стимул.

Короче, профессор растолковал нам, неразумным, что надо двигаться от простого к сложному — построить простую модель, оценить (с помощью разных наборов данных и Cost Function) ее эффективность, и потом уж решать, что делать дальше.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/advice-for-applying-machine-learning.html

Она

Намедни отсмотрел фильму «Она», что в оригинале –

Her (2013)

Хорошего в этой фильме можно отыскать. Я напрягся и нашел два пункта.

1. В основе фильмы лежит хорошая история о том, как детище перерастает своего автора.

2. У Нее очень приятственный голос. Вообще-то это полпункта, ибо масса народу посмотрит этот фильм в локализованной версии и приятного голоса не услышит.

Все остальное в этой фильме — шлак и отстой. Начиная с главгероя, невнятного рефлексивного бормотуна, и заканчивая с видеорядом, который ничего не дает. По сути, это не фильма, это радиопостановка. Зрители ничего не потеряют, если закроют глаза во время просмотра.

И достаточно об этом г-не.

Не рекомендую.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/blog-post_21.html

CHuper учит

Виндсерфинг, сезон...

Кататься в сильный ветер это вам не тут, это ближе к спорту чем к расслабленной прогулке. Каждое небольшое изменение баланса и каждое небольшое движение может привести к красивому, но непродолжительному полету в воду или потере скорости и утомительной борьбе с ветром.

Что пишут умные люди:

Ты не говоришь «сильный или слабый ветер», ты называешь его силу в BFT или в метрах/секунду. Ты знаешь, что для выхода на глиссирование тебе нужен парус определенной площади и не больше (это для перестраховщиков, упирающихся в плавник двумя ногами аки атланты в землю) и не меньше ( маленький парус будет «проваливаться» в порывах. Твоя доска- это продуманный и оправданный объем (зависящий от веса твоего тела) и проверенный шейп (идеальный для «траНвая» по пойме)

Теперь у тебя новые мантры, новые знания открыты и используются тобой.

1. Делаем все , что и для спокойного набора высоты.

2. Находим место на воде с устойчивым циклом ветра (порывы приходят и ослабевают, но не хаотичны и более-менее предсказуемы). Теперь включаем мега-сознание:

3. переводим взгляд на трапеционный кончик и цепляемся за него крюком трапеции ( спокойно и с первого раза)

4. немедленно переводим взгляд опять на ветер, парус слегка тянем вниз и вперед (MFP)

5. теперь, убедившись что мир не провалился в преисподню от такого мощного крючкования,

медленно сгибаем ноги в коленках но держим спину и плечи прямо. Коленка передней ноги может касаться мачты или даже высовываться из-за мачты!!!повисаем всем весом вертикально вниз на трапеционном кончике.

6. взгляд прямо через нос доски и мы видим, что доска начинает немного (градусов на 3-5) съезжать с курса галфинд (поперек линии ветра) и ускорять свое движение.

7. доска начинает выходить на глиссирование

( «маргинальное глиссирование»-начальная стадия, скорость еще не большая). Тут самое важное не забыть дышать и понять, что ухающий в твоих ушах большой паровой молот забивающий сваи- это стук твоего сердца, взволнованного первыми свиданиями ( с доской, на этот раз…)

8. не мешкая, начинаем волочить по палубе и вставлять ноги в петли. Самое главное здесь- все время проталкивать мачту вниз-вперед, сохраняя баланс между парусом и твоим дрожащим от возбуждения организЬмом. Ногами не нужно сучить, бить чечётку или давить в палубу. Их нужно аккуратно и на ощупь (то есть не смотреть на них под страхом хуже смерти- страхом привестись и упасть на спину, накрывшись парусом- как Стрекоза листиком в нашумевшей басне И.С. Крылова)

9. ты – на крюке, ноги в петлях, взгляд (словно луч от паравоза! ) направлен через нос доски. Пусть глаза остекленели, пусть! Главное не начать смотреть в парус. Это- как посмотреть на Медузу Ивановну Горгону, вмиг окаменеешь. Ты- как Персей из той же мифологии, ни за что и никогда не посмотришь в парус. Вот не выдержали нервы у твоего товарища и лишь на секунду взглянул и прочитал на парусе : «NeilPryde», перед тем как окаменеть и уйти с воем подбитого «Юнкерса» в камыши и вспугнуть отдыхавших там уток. (Утки –понятное дело взлетели, охотники- понятное дело, дуплетом, парус-понятное дело, перфорирован дробью. Ааааа,!!!!!)

Твои глаза полны слез, но ты их не вытираешь- ты знаешь, сейчас слезы будут сдуты ветровым потоком «индуцированного ветра», ведь ты уже подобрался к blasting….

полностью здесь http://www.northwindschool.ru/news.php?id=573

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/chuper.html

Neural Networks

https://www.coursera.org/course/ml

После линейнойрегрессии была логистическаярегрессия. А потом начались нейросети — Neural Networks.

Оказывается, серией экспериментов была подтверждена следующая гипотеза: мозг не содержит разных специальных низкоуровневых программ, вся его деятельность основывается на одной программе.

Вот, к примеру, если нервный канал, идущий от глаз отключить от участка мозга, ответственного за зрение и подключить к участку мозга, ответственному за слух. А слух отключить. Что будет? Ну, кроме глухоты, конечно. Нет, слепоты не будет. Через некоторое время организм (мозг) научится ориентироваться в пространстве, распознавая образы «слышащим» участком мозга.

Весь фокус в обучении нейросетей. Нейроны в мозгу связаны между собой и представляют кибернетическую систему с обратной связью. Если на входе сигналы такие, то действие такое. Действие неправильное? Сообщение о ошибке передается по сети обратно, перенастраивая весовые коэффициенты входных цепей.

В компьютерной модели все довольно просто и сводится к логистической регрессии. Чтобы получить выходной сигнал с одного нейрона (юнита) надо вычислить, кто догадается? Да, полином! В форме логистической регрессии. Переменными для этого полинома будут значения сигналов с тех нейронов (юнитов), которые связаны с этим нашим одним. А коэффициентами полинома для этих переменных будут весовые коэффициенты связей между юнитами. И вот так, через полиномы (завернутые в сигмоидную функцию) входные сигналы постепенно преобразуются к выходным. В простейшем случае, это один выходной юнит, выдающий 0 или 1 (с некоторой вероятностью, конечно, может выдать и 0.77 и 0.12).

То есть, если нейронная сеть достаточно развесиста, чтобы совокупность полиномов могла адекватно отразить сложность проблемы, то можно, скормив на входе показания погодных станций по всему миру, получить на выходе вероятность дождичка в четверг.

Но перед этим сеть надо обучить. Процесс обучения представляет собой сравнение выходного сигнала сети с образцами, предварительно скормив на вход образцовые данные. Если выходной сигнал сильно отличается от образца, по связям между нейронами в обратном направлении распространяется значение ошибки, дельты, разницы между ожидаемым и полученным значениями. Алгоритм подбирает новые значения коэффициентов полиномов и процесс повторяется до тех пор, пока значение ошибки не минимизируется.

Как-то так.

Чуть не забыл, для удобства сеть представляют слоями. Входной слой — набор нейронов (юнитов) получающих входные параметры. Выходной слой — набор юнитов с которых снимается решение, выходной сигнал. А между ними произвольное количество слоев с произвольным количеством юнитов. Юниты предыдущего (левого слоя) передают сигнал юнитам следующиго (правого) слоя. Левый — правый, это если рисовать юниты в виде грида, колонками юнитов. Каждый юнит правого слоя получает сигнал от всех юнитов левого слоя. И все расчеты алгоритмов ведутся по слоям. Forward Propagation — передача сигнала от входа к выходу, вычисление задачи для которой построена сеть. Back Propagation — передача сигнала от выхода ко входу, обучение сети, подбор коэффицентов.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/neural-networks.html

Logistic Regression

https://www.coursera.org/course/ml

После линейнойрегрессии нас обучали логистической регрессии — Logistic Regression из класса Supervised Learning. Logistic Regression применяется в задачах классификации, где надо разделить кучу всякого на классы, категории. Или, просто, сказать типа «будет дождик или нет». Хотя я не уверен, что методами логистической регрессии можно ответить на вопрос «перестал ли ты пить коньяк по утрам? Да или нет?».

Суть в том, что машина обучается, пожирая тренировочные наборы данных, предсказывать вероятность того, что входные данные соотносятся с неким классом, объектом, событием. В пределе, ответ всегда «1» или «0». На практике, конечно, ответ может быть любым, в диапазоне от 0% до 100%.

Вы будете смеяться, но вычислительный процесс основывается на таком же полиноме, что и для линейной регрессии. Только этот полином запихиваетя еще внутрь функции sigmoid, чтобы обеспечить бинарное деление результата, вместо получения непрерывной функции.

Ценовая функция (Cost Function), применяемая в обучении (задача — снизить цену, ошибку), тоже очень похожа на таковую из линейной регрессии, только добавлены логарифмы, чтобы Cost Function была выпуклой. Чтобы можно было найти глобальный минимум фунции, который означает, что параметры полинома подобраны наилучшим возможным образом.

В общем, вся метода похожа на таковую из линейной регрессии, что не удивительно, ибо правильный профессор учит от простого к сложному.

Да, чуть не забыл. Чтобы с помощью Logistic Regression провести классификацию, скажем, писем на несколько категорий, типа «работа», «рассылки», «родня», «хобби», … Нужно проделать хитрую штуку. Называется штука One vs all. Один против всех. Если у нас, скажем, 3 категории, нам надо провести обучение машины по трем логистическим регрессиям. Первая категория / все остальные категории, бинарное деление, как и положено. Потом Вторая категория / все остальные категории. Ну вы поняли. А потом, выработав три «гипотезы», суть три набора параметров для полинома, для каждого нового письма применять вычисление всех трех гипотез. Какая выдаст большую вероятность, в ту категорию письмо и складывать. Очень просто.

В конце этой темы мы смогли научить машину распознавать рукописные цифры, десять штук, от 0 до 9. С точностью 95%. Во как.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/logistic-regression.html

12 лет рабства

На днях отсмотрел фильму «12 лет рабства», что в оригинале 12 Years a Slave (2013). Лично я купился на то, что директором заявлен Steve McQueen. Но, конечно же, это совсем не тот Стив. Это совсем другой Стив.

Фильма представляет собой исторически драматическую историю, про одного черного парня, афроамериканца, которому не повезло угодить в цепкие лапы работорговцев. Буквально еще вчера он был уважаемым свободным американцем по имени Соломон, а сегодня он грязный ниггер и звать его Platt. И 12 лет он пытается вернуться домой.

Чем фильма хороша? Красивые виды южных штатов; очень часто афроамериканцев называют ниггерами, что нынче смешно.

Чем фильма плоха? Всем остальным. История рассказана неубедительно и без должного надрыва. То, что парень перенес 12 лет рабства, кроме как из названия, никак не понять.

Самый запомнившийся кадр: ближе к концу фильмы, главгерой стоит и делает умное лицо, крупным планом. Долго, минуту или даже две, при неподвижной камере. По замыслу режиссера, вероятно, этот кадр должен был передать рост надежды и страх обмануться. Но мне было смешно.

Вердикт: фигня, можно не смотреть, ничего не потеряете.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/12.html

Linear Regression

https://www.coursera.org/course/ml

Сначала мы изучили Linear Regression, как средство предсказания непрерывных величин, разряд Supervised Learning.

Суть в том, что имея набор тренировочных данных, обучить на них тупую железяку таким образом, чтобы она могла предсказывать значения целевого параметра на данных не входящих в трен.набор.

В качестве примера рассматривали цены на дома, где дома характеризуются несколькими параметрами: размер, этажность, количество спален, возраст и т. д. В качестве трен.набора дается табличка, где каждая строка — данные по одному дому, вместе с известной ценой.

Так вот, нас научили, как подобрать полином

y = t1 x1 + t2 x2 + t3 x3 + … tn xn

и как искать параметры этого полинома. Называется — обучение машины.

Параметры — это вектор t, это то, что находит машина в процессе обучения. Переменные x — это параметры дома. Что любопытно, если нужна нелинейная функция (полином первого порядка), можно добавить псевдопеременные, скомбинировав их из существующих.

Типа x1 * x2; x1^2; x2^2 и так далее.

Тогда получается нелинейная регрессия.

И теперь мы умеем строить умные машины, которые могут, поучившись на известных данных, предсказывать цены на недвижку, курсы валют и температуру воздуха на завтра.

И это была тема Линейной Регрессии в классе Supervised Learning.

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/linear-regression.html

SegFault

Для практических занятий в нашем классе (Stanford Machine Learning via Coursera) используется Octave — типа Matlab, только свободный. Первое упражнение в Октав было выполнено без сучка и задоринки. А вот второе заставило попотеть.

Началось с того, что Octave не захотел нарисовать мне график, показывающий распределение входных данных.

Я ему командую, типа:

plot(rand(10,1), rand(10,1))

а он мне в ответ:

    panic: Segmentation fault -- stopping myself...
    attempting to save variables to 'octave-workspace'...
    save to 'octave-workspace' complete
    Segmentation fault

После чего вываливается в консоль. Приехали, думаю. Вот и сделал домашку.

Поковырялся я некоторое время и понял, проблема в графической библиотеке. Видимо, после какого-то обновления системы (а у меня Debian testing) случилось несварение.

Хвала богам, Octave поддерживает не одну а несколько разных библиотек работы с графикой. Поэтому, лично я проблему решил так: сразу после запуска Octave надо сказать ему:

graphics_toolkit ('gnuplot')

после чего спокойно пользоваться построителем графиков.

Как записать свои настройки в стартапный скрипт (.octaverc):
http://stackoverflow.com/questions/22506624/how-to-make-octave-use-gnuplot-instead-of-fltk-by-default

Есть еще одна команда

available_graphics_toolkits

которая показывает доступные библиотеки, в моем случае:

    ans =
    {
      [1,1] = fltk
      [1,2] = gnuplot
    }

Теперь понятно, что работать перестала некая «fltk». Ну и пёс с ней, и без нее обойдемся.

http://vasnake.blogspot.ru/2014/04/cocktail-party-problem.html

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/segfault.html