圖片無損壓縮下的演算法比較

Hacker News 上看到「What’s the best lossless image format? Comparing PNG, WebP, AVIF, and JPEG XL」這篇,在講圖片的無損壓縮演算法。在 Hacker News 上的討論也可以看看:「What’s the best lossless image format? (siipo.la)」。

文章有點舊 (2021 年七月),但應該還行... 另外作者看起來是以 service bandwidth 考量為主,在這種情境下,自然圖片一般都會以非無損的方式提供 (像是 JPEG),而人造圖片則是以無損的方式提供 (像是 PNG),所以在這邊討論無損的時候會以人造圖片的 dataset 來挑選,於是作者是跑去 Dribbble 上翻圖片當 dataset:

What I ended up with was downloading a set of images from Dribbble, a portfolio site for designers.

最後的結果就是:

考慮到目前各家瀏覽器的支援性,可以看到 Lossless WebP 其實是個很好的選擇,檔案算蠻小的,而且 Apple ecosystem 的支援性也已經出來了:

如果不用考慮到瀏覽器的話,JPEG XL 也可以考慮,不過本來宣稱 royalty-free 的部份蒙上了陰影:「Alarm raised after Microsoft wins data-encoding patent」,用的人反而要注意到 patent 問題...

用 Poetry 的相依性演算法解數獨 (Sudoku)

Daily Lobsters 上看到「Solving Sudoku with Poetry's dependency resolver」這篇完全是惡搞 PythonPoetry 套件 XDDD

作者搞出來的方法是這樣,指定 81 個版號來表示題目,然後跑 Poetry 找可以的版本組合:

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.6"
sudoku-cell11 = "*"
sudoku-cell12 = "2.0.0"
sudoku-cell13 = "*"
sudoku-cell14 = "8.0.0"
sudoku-cell15 = "*"
sudoku-cell16 = "9.0.0"
sudoku-cell17 = "*"
sudoku-cell18 = "*"
sudoku-cell19 = "*"
sudoku-cell21 = "3.0.0"
sudoku-cell22 = "7.0.0"
sudoku-cell23 = "*"
sudoku-cell24 = "6.0.0"
...

另外作者有提到,本來是打算用 Yarn 來解,但看起來各種嘗試都會搞爆 Yarn,才換到 Python 上面玩 XD

搞爆 Python 的各種姿勢

Hacker News 首頁上看到「no-op statements syntactically valid only since Python X.Y」這個專案,搞爆各個版本 Python 的各種方式,從 Python 2.4+ 一路到 3.11+ (不過中間有少了 3.2 與 3.4)。

專案要求的條件是 no-op,所以像是 import 這種行為都會產生 side effect,所以就不能用 sys.version_info 這個變數了:

This is a collection of no-op statements that are syntactically valid only since Python X.Y, for most X.Y ≥ 2.4.

看了一下裡面的例子,反而看到一些有趣的東西,像是原來這種語法在 Python 2.3 是不能跑的:

(0 for x in [])  # Python >= 2.4 is required

然後 0_0 這種方便表示數字的寫法在 Python 3.6+ 才能動:

0_0  # Python >= 3.6 is required

有些東西真的是用習慣就忘記了,遇到一些古董環境可能會中獎然後在那邊疑惑半天 XD

看起來這個專案應該比較偏娛樂性質?實際應用上有很多其他比較常見的方式檢查環境才對 XD 但馬上想到,在打黑箱的時候可以用這個方法判斷 Python 的環境版本?

V7Labs 提供的 Chrome Extension,偵測圖片是否為人工智慧生成的

寫完上一篇「可以看 Chrome Extension 程式碼的 Chrome extension source viewer」後就可以來提「Fake Profile Detector tells you if people are real or fake online」這個了,文章裡面在介紹 V7Labs 所提供的 Chrome Extension:「Fake Profile Detector (Deepfake, GAN)」。

從套件的名字可以看出來他主要是偵測 GAN (Generative adversarial network) 類的類神經網路,這點在套件裡面說明也可以看到:

Right-click on a profile picture, our model will detect if that image contains a GAN generated or real person!

實際上測試時要注意要儘量抓夠大的圖片丟進去測,像是 Generative adversarial network 維基百科這頁裡面「Concerns about malicious applications」這個章節右邊兩張 GAN 生成的圖,如果你用維基百科預設的縮圖大小 (220x220),上面這張會猜測是真人,下面那張會猜測是假人。

但如果到大一點的圖 (600x600) 的話就都會猜測是假人:「File:Woman 1.jpg」、「File:GAN deepfake white girl.jpg」,原圖 1024x1024 的話也可以偵測出來。

然後 source code 就在那邊可以看 API 怎麼打,大家可以自己研究...

C 語言的兩個笑話 (以及他的惡搞原理)

Twitter 上看到兩則 C 語言的笑話:

第一個的 "-0.5"char[],補了 + 1 會往後一格,所以會變成移到 "0.5" 的部份。

所以如果改成 -0.6,你會發現輸出變成 0.6

第二個的 50 ** "2" 則是利用了 2 的 ascii code 是 0x32,換成十進制剛好是 50,然後中間的 ** 其實是一個乘號與一個 pointer 的用法,實際上剛好會是 50*50=2500 的運算。

如果你改成 "3" 的話會輸出 2550

作者在 Twitter 的後續有提到,這些都是特別挑過的數字所造成的「巧合」,你換掉這些數字的話通常會爛掉
(除非你也很精心挑過),不要誤解亂用 XDDD

Kagi 的宗教戰爭:Emacs 與 Vi

目前都是用 Kagi 當作預設的搜尋引擎,然後 Kagi 習慣每個禮拜會給一個 Changelog... 而這個禮拜的 Changelog 是這樣:

我好像看到了什麼不得了的東西:

Searching for emacs redirects to vi #327 @yjp20

然後 bug report 裡面提到了他會在搜尋 Emacs 時提示 Vi

然後搜尋 Vi 時提示 Emacs:

這是想要掀起什麼宗教戰爭嗎 XDDD

用 uBlock Origin 的自訂條件把 YouTube 的 Shorts 都拔掉

先拔掉 YouTube 訂閱頁裡面的 shorts 連結:

www.youtube.com##:matches-path(/feed/subscriptions) ytd-grid-video-renderer:has(a[href^="/shorts"])

再來拔掉首頁左邊出現的 shorts 分類連結:

www.youtube.com##ytd-mini-guide-entry-renderer:has(a[title="Shorts"])

必須說 :has() 真的是很好用...

透過 DNS 擋 Smart TV 的廣告

Hacker News Daily 上看到「Smart-TV Blocklist for Pi-hole」這個,給 Pi-hole 吃的 blocklist,可以拿來擋 Smart TV 抓一堆廣告亂搞,另外很多自己刷的 WRT 也都支援這個格式,不一定要自己弄 Pi-hole,像是我家裡的 AdvancedTomato 也有支援:

本來馬上想到的是 AdGuard 提供的 DNS 94.140.14.14,結果掃了一下發現都沒有擋掉,難怪會需要另外自己搞...

另外一個想到的搞法是 NextDNS,但 IPv4 的部份要固定 IP 才有辦法 (像是 HiNet 提供的 PPPoE 固一),免費版的 quota 拿來掛 Smart TV 應該夠用...

Hacker News 上的討論在「Smart-TV blocklist for Pi-Hole (perflyst.github.io)」這邊,這年頭要弄台不連網的電視機愈來愈難了...

心情不好時自動送貓貓圖推播的專案

Hacker News 上看到「I wrote a program that sends cats to my phone when I'm sad at the computer (healeycodes.com)」這個東西,居然是用 cam 判斷,當判斷心情不好的時候就推播貓貓的圖片,像是這樣:

除了 machine learning 的部份快,這邊還用到了幾個服務,像是 PushoverThe Cat API (居然有這種服務 XDDD)...

馬上想到前陣子看的 Don't Look Up (千萬別抬頭),裡面好像也有類似的產品 XDDD