5 Eyes、9 Eyes 與 14 Eyes

{5,9,14} Eyes 是先前在其他地方看到的詞,後來在「Cutting Google out of your life」這邊在講 Google 的替代方案時又有提到,然後也有解釋:「Global Mass Surveillance - The Fourteen Eyes」。

這邊提到的 Eyes 起因是大多數國家對於監視自己公民都有法律限制,所以藉由與國外的情報單位「合作」,取得對自己國家公民的監視資訊 (即使各國之間有簽訂不監視其他國家公民),而這邊列出的 {5,9,14} Eyes 就是互相有簽訂合作的國家:

The UKUSA Agreement is an agreement between the United Kingdom, United States, Australia, Canada, and New Zealand to cooperatively collect, analyze, and share intelligence. Members of this group, known as the Five Eyes, focus on gathering and analyzing intelligence from different parts of the world. While Five Eyes countries have agreed to not spy on each other as adversaries, leaks by Snowden have revealed that some Five Eyes members monitor each other's citizens and share intelligence to avoid breaking domestic laws that prohibit them from spying on their own citizens. The Five Eyes alliance also cooperates with groups of third-party countries to share intelligence (forming the Nine Eyes and Fourteen Eyes); however, Five Eyes and third-party countries can and do spy on each other.

另外還有「Key Disclosure Law」這段,在講有哪些國家有法律可以強制個人交出金鑰。

回到本來提到的 degoogle 列表,裡面列出了很多替代的服務與軟體,其中服務的部份會列出所在地區是否在 {5,9,14} Eyes 的範圍內,以及發生過的爭議事件。

當作替代方案在看,至少可以把一些足跡從 Google 抽出來...

用 NN 演算法重製 Full HD 版的 Star Trek: DS9

看到「Remastering Star Trek: Deep Space Nine With Machine Learning」這篇,裡面用了類神經網路演算法,將本來只有 480p (SD) 的 Star Trek: DS9 升到 1080p (Full HD) 的版本,而且看起來效果還不錯...

意外的看到有人拿 Star Trek 的材料來玩... 依照作者的說明,DS9 一直沒有 Full HD 版的其中一個原因反而是因為「數位化」了。使用類比膠卷的母帶可以透過更高規格的重新掃描而得到高畫質版本,但 DS9 的母帶似乎已經是數位版了,所以反而造成無法透過重新掃描的方式取得 Full HD 版本:

While you can rescan analog film at a higher resolution, video is digital and can't be rescanned. This makes it much costlier to remaster this TV show, which is one of the reasons why it hasn't happened.

現有的 upscale 技術主要都還是以圖片為主,所以作者本來以為對於動態畫面的處理會遇到問題,但蠻意外的超出預期,從影片可以看出來:

看起來之後的 remaster 版本有可能可以靠這個方法先做初步,然後再讓人進去修?

對各類 Message Queue 的效能測試

在「Benchmarking Message Queue Latency」這篇看到作者測了一輪 Message Queue 軟體:

RabbitMQ (3.6.0), Kafka (0.8.2.2 and 0.9.0.0), Redis (2.8.4) pub/sub, and NATS (0.7.3)

測試包括了從一個 9 到六個 9 的 latency (i.e. 90%、99%、99.9%、99.99%、99.999%、99.9999%),另外也測了 message 大小帶來的效能差異。

99.9% 表示 1/1000,而 99.99% 表示 1/10000,如果差距跟 90% 很大,表示系統反應時間會很不一致。另外有些 Message Queue 軟體有 disk persistence 的功能,也因為寫入資料,會看到更大的差距。

善用或是避開這些特性去規劃才能減少問題,像是關掉 disk persistence 之類的方法。