potatoguy

joined 1 month ago
[–] potatoguy@lemmy.eco.br 2 points 3 hours ago

A tiktokzação da música a todo vapor, se não dá pra fazer uma música para o tiktok popularizar, pq fazer?

[–] potatoguy@lemmy.eco.br 3 points 4 hours ago* (last edited 4 hours ago)

Não é não, existem diversas. Talvez não estejam federadas com sua instância.

Tente procurar algumas comunidades que você goste e se inscreva! Aí os posts serão enviados para sua instância (Algumas demoram mais e outras menos para começar a federar os posts).

Edit: Algumas comunidades

!batepapo@lemmy.eco.br

!tecnologia@lemmy.eco.br

!noticias@lemmy.eco.br

!brasil@lemmy.eco.br

Edit 2: Logo mais, se isso resolveu suas dúvidas, gostaria de pedir para excluir o post, para não poluir a comunidade!

 

O texto a seguir, escrito por Kleber Mendonça Filho e intitulado A história na ordem errada, é o prefácio do livro O Agente Secreto: um roteiro de Kleber Mendonça Filho, que será publicado pela Amarcord, da editora Record, no fim deste mês.

[–] potatoguy@lemmy.eco.br 8 points 6 hours ago

The Gripen is quite interesting, who would have guessed that licensing fighter jets for manufacturing on other countries (Embraer is building them too, Colombia bought some, other countries seem to want it too) would be a good strategy?

I'll wait 50 years for a Gripen to be sold on Aliexpress for 150 thousand dollars, 250 thousand with replacement parts with a cool paint job.

[–] potatoguy@lemmy.eco.br 3 points 1 day ago

Yeah, I need to kill the witness to that crime.

Thanks Facebook!

 

cross-posted from: https://lemmy.eco.br/post/18388441

A video about love and dating in the contemporary age.

 

BRB tentou fechar acordo para comprar o Banco Master, com apoio do governador do DF. Negociação foi barrada pelo Banco Central.

Eeeeeeita Enganeis, será que vai ter toc toc toc na sua casa?

[–] potatoguy@lemmy.eco.br 1 points 2 days ago (1 children)

@kariboka@mastodon.social

é base arch sim! Só que os pacotes são compilados com umas flags de otimização, também tem o próprio wine e proton compilados com essas flags e no bleeding edge do dxvk e vkd3d, dá pra usar na steam, no lutris, configurar um próprio WINEPREFIX com os dxvk e vkd3d que ele dá.

é uma boa distro pra jogos, programação e tudo mais, na minha opinião, mas sou enviesado kkkkk

[–] potatoguy@lemmy.eco.br 1 points 2 days ago (3 children)

@kariboka@mastodon.social

CachyOS é muito bom, é bem simples, estável (mesmo sendo bleeding edge), tem muitos pacotes e em umas otimizações que deixam qualquer pc mais rápido, principalmente se a cpu for capaz das otimizações v3 e v4 (criptografia, compressão de disco, IO, ficam muito mais rápidas).

De backup eu pego meu arquivo hosts, meu perfil do librewolf e minha pasta de documentos, que tem tudo lá dentro.

[–] potatoguy@lemmy.eco.br 2 points 2 days ago* (last edited 2 days ago)

Edit: Corrected the integration

This is a simulation I made for a ball falling (the principles can be used everywhere):

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def calc_acceleration(pos, v):
    return np.array([0, 0, -9.8])


def integrate(pos, v, a_old, delta_t):
    pos_new = pos + v * delta_t + 0.5 * a_old * delta_t * delta_t

    a_new = calc_acceleration(pos_new, v)

    v_new = v + 0.5 * (a_old + a_new) * delta_t

    if pos_new[2] < 0.0:
        v_new[2] = -v_new[2]

    return pos_new, v_new, a_new


# Constants
delta_t = 0.01
t_max = 10

# Time evolution
times: np.ndarray = np.arange(0, t_max, delta_t)

# Initial state
v = np.array([15.0, -3.0, 15.0])
pos = np.array([0.0, 0.0, 7.0])
positions = np.zeros([times.size, 3])
a_old = calc_acceleration(pos, v)

# Simulating
for i in range(times.size):
    pos, v, a_old = integrate(pos, v, a_old, delta_t)
    positions[i, :] = pos

# Plotting
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection="3d")
ax.scatter(positions[:, 0], positions[:, 1], positions[:, 2])
plt.show()

Very simple, you can see a ball falling and getting up again from that starting point, so you just see at least some starting point on how to do this stuff, the basics are not that difficult. But every simulation is like this, just more complicated hahaha.

[–] potatoguy@lemmy.eco.br 18 points 2 days ago

Oh yeah, someone finally asked something about my field.

So, maybe COMSOL is what you're looking for, but if you want the cool, smooth and amazing stuff of the pros:

Time to learn numerical calculus, like verlet integration, maybe some calculus for turning potential fields into force (maybe some forward differentiation with dual numbers, just like sympy does hahaha, you can use that too). If it's a hairy equation, that takes some hypergeometric, bessel, etc, scipy has all the special equations.

I think verlet + sympy for turning the potential fields into the force fields at the particle spots will do amazing, if you don't want paper ready simulations. Like, pos[n, 3], v[n, 3], a[n, 3] (maybe some torque if you want) would be almost all you need.

For visualization, matplotlib has a lot of stuff, you can make animations and videos.

If you want to simulate the fields itself, you can use finite differences or finite element methods.

If you need a lot of performance, I recommend learning Julia or the GODLY Fortran 2008 (fprettify, fortls, gfortran will help to build a modern Fortran program that you can call from python using cdll and ctypes with the ieee c libs for fortran).

 

The Kerguelen Islands (/kər.ˈɡeɪ.lən/ or /ˈkɜːr.ɡə.lən/; in French commonly Îles Kerguelen but officially Archipel Kerguelen, pronounced [kɛʁɡelɛn]), also known as the Desolation Islands (Îles de la Désolation in French), are a group of islands in the sub-Antarctic region. They are among the most isolated places on Earth, with the closest territory being the Heard Island and McDonald Islands territory of Australia located at roughly 450 kilometres (240 nautical miles), and the nearest inhabited territory being Madagascar at more than 3,300 km (1,800 nmi) in distance. The islands, along with Adélie Land, the Crozet Islands, Amsterdam and Saint Paul islands, and France's Scattered Islands in the Indian Ocean, are part of the French Southern and Antarctic Lands and are administered as a separate district.

 

Crédito: Paulo Pinto/AGPT

Entre o concreto e a memória, São Paulo e Cali revelam a geografia racial da pobreza e a potência criadora das periferias negras latino-americanas

[–] potatoguy@lemmy.eco.br 2 points 2 days ago

@arlon@connexia.hibiol.eu

Entendi, vlw pela explicação!

 

How a mysterious frontier island peopled by "barbarians" became one of the four main islands of Japan - and how the original inhabitants suffered as a result.

There's also an interesting video about some of the subjects, like the Ainu (about the Kurils, just north of Hokkaido) from Mark's Expedition.

[–] potatoguy@lemmy.eco.br 2 points 3 days ago (2 children)

Medo de perguntar o que é tocanna kkkkk

 

Estudo conduzido pelo streaming Deezer e pelo instituto de pesquisa Ipsos mostrou que 97% dos entrevistados não souberam diferenciar canções geradas por inteligência artificial das feitas por humanos

O serviço de streaming Deezer e o instituto de pesquisas Ipsos divulgaram, na quarta-feira (12), um estudo acerca da percepção do público sobre o uso de inteligência artificial na música. A análise aconteceu a partir de 9.000 entrevistas em oito países – Brasil, Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, França, Holanda, Alemanha e Japão.

97% é a porcentagem de entrevistados que não conseguiram diferenciar músicas geradas por inteligência artificial de cantores reais

A maior parte dos entrevistados (71%) ficou surpresa com as criações por inteligência artificial, e pouco mais da metade (52%) se sentiu desconfortável por não reconhecer o artista digital. Os resultados são uma amostra da participação da IA na indústria musical, com milhares de ouvintes e contratos milionários.

Neste texto, o Nexo apresenta os resultados da pesquisa, explica como a IA está se popularizando entre o público e mostra quais os posicionamentos das principais plataformas musicais sobre a inteligência artificial na indústria.

Os resultados da pesquisa

A pesquisa teve como público-alvo pessoas de 18 a 65 anos, feita de maneira online entre os dias 6 e 10 de outubro. 46% dos entrevistados disseram que a inteligência artificial pode ajudá-los a descobrir músicas novas.

Os entrevistados foram submetidos a um teste cego de escuta: os pesquisadores apresentaram três músicas, sendo duas geradas totalmente por IA e uma feita por humanos.

As reações sobre músicas geradas por inteligência artificial foram mistas. Enquanto 66% dos entrevistados afirmaram que ouviriam faixas geradas totalmente por IA por curiosidade, 40% pulariam canções não humanas se as encontrassem nos serviços de streaming.

Em relação ao impacto da IA na indústria, 51% afirmaram que ela terá um papel significativo na criação musical na próxima década. A mesma porcentagem disse que as músicas serão mais genéricas e de baixa qualidade, enquanto 64% afirmou que a produção cultural irá perder a criatividade com a inteligência artificial.

Os entrevistados disseram que as plataformas devem agir de maneira transparente, rotulando músicas feitas 100% por IA. 73% afirmaram que gostariam que os serviços de streaming indicassem se estão recomendando faixas não humanas. Além disso, um quarto das pessoas não tem certeza se o algoritmo deles recomenda ou não esse tipo de composição.

42% é a porcentagem de entrevistados que gostariam de um filtro para músicas feitas 100% por IA nos serviços de streaming

A pesquisa também perguntou a opinião dos entrevistados sobre direitos autorais: 65% disseram que não deveria ser permitido usar material protegido para treinar modelos de inteligência artificial, e 73% acham a prática sem autorização antiética.

Sobre a remuneração de artistas, sete em cada 10 entrevistados afirmaram que a IA ameaça a indústria. 69% acreditam que os pagamentos para músicas de inteligência artificial deveriam ser menores que para os humanos.

Cenário brasileiro A Deezer Brasil divulgou os resultados da pesquisa no cenário nacional. Os dados foram semelhantes ao cenário mundial, repetindo a porcentagem de entrevistados que não identificaram músicas geradas por IA: 97%. No entanto, os brasileiros se mostraram mais interessados em canções de inteligência artificial.

76% é a porcentagem de brasileiros que escutariam músicas por IA por curiosidade

Os principais resultados brasileiros foram:

62% acreditam que ferramentas de IA podem ajudar a descobrir novas músicas 60% disseram que a inteligência artificial pode levar à perda de criatividade na indústria musical 46% se sentiram desconfortáveis por não diferenciarem as músicas de IA 77% afirmaram que as músicas de IA deveriam ser rotuladas 56% discordam do uso de material protegido por direitos autorais para treinar modelos 64% disseram que os pagamentos por músicas totalmente feitas por IA deveriam ser menores que para humanos A IA na indústria musical A pesquisa da Deezer e do Ipsos também perguntou a opinião sobre o ranqueamento de produções de IA em paradas musicais com artistas reais. Apenas 11% dos entrevistados disseram que ambos deveriam estar nas mesmas listas – esse valor sobe para 52% entre os brasileiros.

Na mesma semana do lançamento do estudo, a lista de músicas mais escutadas de country em plataformas digitais da revista Billboard é liderada pela canção “Walk My Walk”, de Breaking Rust. A faixa do artista de IA acumula mais de 3,9 milhões de plays no Spotify desde seu lançamento, em 17 de outubro.

Segundo a Billboard, dez artistas de IA figuraram em rankings semanais de mais escutados em plataformas digitais desde 16 de agosto. Em 2023, paródias computadorizadas tinham chegado a altas posições nas listas de plays digitais, como é o caso de “First Day Out”, com a voz de Donald Trump, e “PLAN Z”, imitando o personagem Plankton, do desenho animado “Bob Esponja”

A principal artista de IA do momento é Xania Monet. Criada pela poetisa americana Telisha “Nikki” Jones, com o uso da plataforma de geração de músicas Suno, a personagem canta ao estilo R&B. Ela foi a primeira criação por computador a tocar repetidas vezes nas rádios americanas que apareceu nas listas principais da Billboard.

1.392.952 é o número de ouvintes mensais de Xania Monet no Spotify, em 14 de novembro

Monet alcançou a terceira colocação das músicas de gospel mais ouvidas na semana terminada em 25 de outubro, com “Let Go, Let God”. Já no ranking de R&B em rádio, ela ficou na 30ª colocação na semana de 8 de novembro, com “How Was I Supposed to Know”. A música tem mais de seis milhões de plays no Spotify.

Em julho, a banda de folk e rock alternativo The Velvet Sundown alcançou a marca de um milhão de ouvintes mensais no Spotify. Além das músicas, as imagens de divulgação e a descrição do perfil foram feitas por inteligência artificial. O conjunto se descreve como “uma provocação artística contínua concebida para desafiar os limites da autoria, identidade e o futuro da própria música na era da IA”.

No Brasil, a cantora Tocanna – uma tucana antropomorfizada criada pelo designer gráfico Gustavo Sali – popularizou nas redes sociais com “São Paulo”, uma paródia explícita de “Empire State of Mind”. O cantor Jay-Z, autor da original, derrubou a versão brasileira por violação de direitos autorais.

A ação das plataformas

A geração de músicas em plataformas de IA, como o Suno e o Soundful, se expandiu no último ano. Os serviços de streaming de música, como Spotify, Deezer e YouTube, ainda não têm uma atuação compartilhada sobre o uso de músicas de inteligência artificial. A atitude geral é aceitá-las em seu catálogo, mas com algumas restrições.

De acordo com Liz Pelly, jornalista americana e autora do livro “Mood Machine: The Rise of Spotify and the Costs of the Perfect Playlist” (em tradução livre, “Máquina do humor: O crescimento do Spotify e os custos da playlist perfeita”), o uso de artistas falsos faz parte de uma estratégia de mais de uma década das plataformas, para alavancar um estado de espírito através das playlists. “A indústria usa termos como música de conveniência, música funcional e ouvinte passivo para se referir a isso”, disse ao Nexo em fevereiro de 2025.

“Quando os ouvintes passam a moldar seus hábitos às playlists, isso coloca o serviço de streaming em uma posição de poder para colocá-los para escutar as músicas que são mais baratas”. Liz Pelly, jornalista americana, em entrevista ao Nexo em fevereiro de 2025

A principal luta conjunta dos serviços de streaming é a redução do spam musical. Ao barrar o envio em massa, duplicações, composições praticamente iguais e faixas artificialmente curtas e de baixa qualidade, as plataformas reduzem os gastos com a distribuição de royalties.

O Spotify lançou, em setembro, um filtro para identificar autores que enviam spam musical para a plataforma. De acordo com comunicado da empresa, mais de 75 milhões de músicas foram retiradas da plataforma por se enquadrarem nesse tipo de produção.

A clonagem de voz – os chamados deep fakes – também é alvo do Spotify. Músicas que imitam outros artistas, seja por IA ou por outros métodos, sem permissão do original passaram a ser excluídas da plataforma.

Em junho, o Deezer foi a primeira plataforma musical a rotular músicas inteiramente produzidas por IA. O serviço de streaming afirmou que recebe mais de 50 mil faixas geradas por inteligência artificial por dia. Isso equivale a um terço do conteúdo enviado diariamente.

O serviço de streaming também definiu que não irá mais colocar tais faixas em playlists criadas por seu algoritmo. Além disso, o Deezer também é a única das principais plataformas a assinar a “Declaração sobre o treinamento de IA”, documento com mais de 50 mil signatários contra o uso não autorizado de obras para o treinamento de modelos.

No comunicado de setembro, o Spotify afirmou que apoia o padrão de rotulação em desenvolvimento pela DDEX (Digital Data Exchange). O sistema da organização sem fins lucrativos permite que produtores e distribuidores identifiquem se a música é feita por IA. A ferramenta permite detalhar o momento em que a inteligência artificial foi utilizada – se na faixa inteira ou em trechos, como na voz ou na pré-produção.

 

Brownian motion is a stochastic process used to model random phenomena, such as stock prices or particles moving in a fluid. The Riemann zeta function is a complex analytic function. Two different areas of mathematics. So, why does the Riemann zeta function keep appearing in the study of Brownian motion?

This video looks at some of the surprising ways that Riemann's zeta function appears with Brownian motion.

 

Boa tarde, pessoal.

Acredito que não se fala muito sobre, queria dar uma explicação mais técnica sobre como o PIX (Pagamentos Instantâneos ~~Twitter~~, acho que o X só está ali para o nome ficar legal) funciona, explicando algumas das principais mensagens, papéis de cada coisa e tudo mais.

O PIX é um sistema de mensageria entre bancos, utilizando o Bacen como roteador e gerenciador do sistema. Nesse sistema, existe a principal parte, na minha visão, que são as ICOM (interfaces de comunicação), por onde as mensagens trafegam.

Para enviar uma mensagem para outro banco, é necessário, utilizando a rfsn (rede interna do bacen), se conectar ao servidor e enviar:

POST /api/v1/in/{ispb}/msgs

assim o bacen envia a mensagem aos outros bancos, que por um long polling, utilizando multiparts (para a retirada de múltiplas mensagens ao mesmo tempo), retira as mensagens para seu banco por meio da inicialização do polling:

GET /api/v1/out/{ispb}/stream/start

e da retirada em si:

GET /api/v1/out/{ispb}/stream/{PI-Pull-Next}

Assim, qualquer banco pode enviar mensagens do PIX para qualquer outro banco. Mas também existem dois canais no PIX, o primário, que realiza os pagamentos instantâneos, tem as mensagens administrativas, etc, e o secundário, que serve para os lotes de pagamentos, como restituição do imposto de renda, benefícios sociais, etc, que é usado primariamente no período da madrugada. Esses dois canais são separados para um não afetar o outro, para seu PIX da ganja não afetar os PIX do pagamento do salário de outra pessoa e vice versa.

Nisso, também pode ocorrer de um banco fazer a comunicação com o Bacen (participante direto), enquanto existem outros bancos registrados nesse banco (participantes indiretos). Então quando se envia um pagamento para uma fintech sem conexão direta com o Bacen, se envia este pagamento para o participante direto que envia para aquela fintech.

Mas quais mensagens são enviadas?

Existem diversas, como o pedido de pagamentos (pacs.008), a aceitação ou rejeição por erro de negócio (pacs.002), a devolução de valores de um pagamento (pacs.004), as mensagens do PIX Automático (sistema de débito automático e boletagem por meio do PIX), as mensagens administrativas (adição de novos bancos, mudança do CNPJ/ISPB de um banco), etc. Todas as mensagens são por meio de XML.

Também existem validações que todos os bancos precisam fazer com as mensagens (por meio dos XSDs do zip ali), hashs das mensagens, verificações com chaves públicas, assinar as mensagens enviadas. Isso tudo para garantir a segurança de quem realmente enviou é o banco que está enviando.

Também existem as mudanças de catálogo, para adições de novas mensagens, alterações nas mensagens, troca do CNPJ alfanumérico, essas coisas, que acontecem com um cronograma do Bacen e são disponibilizadas no site.

Nisso, existem algumas estatísticas sobre o PIX para quem quiser ver também.

E como as chaves do PIX funcionam (DICT)?

Basicamente os bancos registram com o banco central as contas das pessoas, com as chaves que vocês conhecem, fazendo com que, ao invés de enviar um PIX manual (se você colocar a conta, agência, banco, cpf, etc, na hora do envio, você consegue enviar um pagamento sem chave DICT, a pessoa nem precisa ter uma chave para você enviar um PIX), exista uma chamada no bacen para verificar qual é a conta daquela chave, para assim enviar o PIX de fato, é aquela janelinha que abre depois de colocar a chave da conta no aplicativo.

Então é isso, uma explicação mais técnica, porém básica sobre o funcionamento do nosso meio de pagamento, qualquer dúvida que eu possa tirar, falem aí!

Edit: Português e alguns links adicionais

 

Inaccessible Island is a volcanic island located in the South Atlantic Ocean, 31 km (19 mi) south-west of Tristan da Cunha. Its highest point, Swale's Fell, reaches 581 m (1,906 ft), and the island is 12.65 km² (4.88 sq mi) in area. The volcano was last active approximately one million years ago and is now extinct.

Perfect place to live after retiring from the IT industry.

 

cross-posted from: https://lemmy.ml/post/38999596

É seguro dizer que as pessoas que se dispuseram a “moldar” a iniciativa querem-na morta e enterrada. Das 52 respostas até a publicação deste post, todas rejeitavam a ideia e pediam à Mozilla para que pare de enfiar recursos de IA no Firefox.

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Yareta (en.wikipedia.org)
submitted 5 days ago* (last edited 5 days ago) by potatoguy@lemmy.eco.br to c/wikipedia@lemmy.world
 

Yareta or llareta (in Spanish), known scientifically as Azorella compacta, (historically Azorella yareta) is a velvety, chartreuse cushion plant in the family Apiaceae which is native to South America.

Edit: link got overridden by the image url.

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