Teknik menggunakan AI untuk menjatuhkan topi ke luar jendela warga New York

 (dropofahat.zone)
1 poin oleh GN⁺ 2024-06-24 | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Berbeda dari judul HN, halaman aslinya bukan demo teknologi, melainkan halaman penjualan yang mengarahkan pengguna untuk membeli domain kedaluwarsa dropofahat.zone di GoDaddy
  • Domain tersebut ditampilkan sebagai item GoDaddy Buy Now dengan harga 100 USD; status pemblokiran Google dan konten dewasa sama-sama ditampilkan sebagai tidak berlaku
  • Profil domain mencakup metrik riwayat seperti tanggal pembuatan WHOIS 31/05/2024, tahun pertama Wayback 2024, 61 halaman terindeks, dan 52 kali crawl
  • ExpiredDomains.com adalah platform gratis untuk mencari dan memfilter domain yang kedaluwarsa atau akan kedaluwarsa berdasarkan TLD, kata kunci, panjang, backlink, metrik SEO, dan lainnya
  • Pembelian tidak diselesaikan di ExpiredDomains.com, melainkan dialihkan ke registrar atau marketplace eksternal seperti GoDaddy untuk diselesaikan

Item penjualan dropofahat.zone

  • dropofahat.zone adalah item penjualan domain kedaluwarsa yang terdaftar di ExpiredDomains.com
  • Tombol pembelian mengarah ke Buy Now on GoDaddy
  • Informasi penjualan:
    • Harga: 100 USD
    • Jenis lelang: GoDaddy Buy Now
    • Status Google: tidak diblokir
    • Status konten dewasa: bukan konten dewasa

Profil domain dan metrik publik

  • Atribut nama:
    • Panjang: 10
    • TLD: zone
    • Jumlah pendaftaran TLD yang memiliki tautan: 5
    • Volume pencarian kata kunci: 0
    • CPC kata kunci: 0
    • Radio Test: lolos
  • Metrik riwayat:
    • Tanggal pembuatan WHOIS: 31/05/2024
    • Tahun pertama Wayback: 2024
    • Halaman terindeks Wayback: 61
    • Jumlah crawl Wayback: 52
    • Berbagi Facebook: 1
    • Reaksi Facebook: 4
  • Atribut terkait SEO hanya dapat dilihat setelah login:
    • MOZ Domain Authority
    • MOZ Page Authority
    • Majestic External Backlinks
    • Majestic Trust Flow
    • Majestic Citation Flow
    • Semrush Rank

Domain terkait yang ditampilkan bersama

  • Halaman ini juga menampilkan domain serupa beserta harganya secara berdampingan
    • mht.zone: 200 USD
    • drop-zone.com: 4995 USD
    • wp.zone: 3598 USD
    • dropzonetactical.com: 4911 USD
    • enter.zone: 8 USD
    • dropofahat.zone: 100 USD
    • aho.zone: 300 USD
    • need.zone: 30 USD
    • dropzone.delivery: 100 USD
    • lofo.zone: 100 USD

Fitur penelusuran yang disediakan ExpiredDomains.com

  • ExpiredDomains.com adalah platform online gratis untuk menemukan domain kedaluwarsa dan domain yang akan kedaluwarsa
  • Platform ini mengumpulkan data domain dari ratusan TLD dan menyediakannya dalam bentuk yang dapat digunakan untuk pencarian dan pemfilteran
  • Pengguna dapat mempersempit pilihan domain berdasarkan kriteria seperti otoritas SEO, trafik yang sudah ada, dan potensi merek
  • Pengguna dapat menelusuri daftar, memeriksa metrik, dan menerapkan filter tanpa mendaftar atau membayar
  • Filter dan alat yang disediakan:
    • TLD
    • Kata kunci
    • Panjang
    • Profil backlink
    • Skor SEO
    • Estimasi trafik
    • Estimated Auction Price
    • BrandRank
    • SEO Price
    • Data eksternal seperti MOZ dan Majestic

Alur pembelian menuju GoDaddy

  • ExpiredDomains.com tidak mendaftarkan domain secara langsung, melainkan mengarahkan ke registrar dan marketplace eksternal seperti GoDaddy
  • GoDaddy diperkenalkan sebagai registrar yang mengelola lebih dari 20 juta pelanggan dan lebih dari 84 juta domain
  • Penjelasan terpisah di halaman juga menyebutkan bahwa GoDaddy adalah web host peringkat ke-5 berdasarkan pangsa pasar per 2023, dengan lebih dari 62 juta domain terdaftar
  • GoDaddy dijelaskan sebagai platform all-in-one yang menyediakan dukungan pelanggan 24/7, berbagai TLD, hosting, dan website builder
  • Deskripsi hosting mencakup jaminan uptime 99,9% dan dukungan pelanggan 24/7

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 2024-06-24
Komentar Hacker News

  • Saya pernah melihat seseorang di Midtown, 25th Street, menjatuhkan benda yang dipasangi parasut kecil dari jendela sekitar lantai 8 atau 9.
    Benda itu turun perlahan sampai ke jalan, lalu seseorang memungutnya dan masuk ke gedung; ternyata benda itu adalah kunci. Sepertinya bel pintunya rusak, dan itu pemandangan yang cukup menyenangkan.

    • Memakai parasut untuk menjatuhkan kunci itu berlebihan; untuk benda seringan itu lebih baik dijatuhkan dengan streamer.
      Kurang rentan terhadap angin dan lebih stabil. Dahulu sekali saya pernah bermain roket model, dan kalau parasutnya terlalu besar, roketnya akan terlalu menyimpang dari jalur sehingga tidak bagus. Di dunia roket bertenaga tinggi, mereka membuka parasut pengerem di ketinggian tinggi dan parasut pendaratan di ketinggian rendah, tetapi itu membutuhkan perangkat elektronik dan semacam sertifikasi. Pada peralatan ringan, tanpa perangkat khusus, ada mekanisme tunda di dalam mesin yang kemudian membakar dan menembus bagian atas, lalu sebentar mengalirkan gas buang ke bagian dalam.
    • Saya pernah melihat orang menurunkan kunci dengan mengulur tali yang diikatkan ke kunci memakai pengocok listrik. Kelihatannya lebih tidak berbahaya daripada parasut.
    • Mungkin terlihat dramatis, tetapi secara praktis lebih cepat dan lebih mudah dibidik kalau kuncinya dibungkus beberapa lapis tisu dapur agar tidak melukai orang, lalu dijatuhkan.
    • Saat membaca kalimat “menjatuhkan benda berparasut kecil dari jendela lantai 8 atau 9”, saya sekitar 90% yakin kalimat berikutnya akan menyebut narkoba.

  • Sulit dipercaya melihat cerita tentang memakai AI untuk menjatuhkan topi ke orang-orang dan menyebutnya dropshipping berkembang sampai membahas pesta dan orang yang merusak suasana, bahaya zat adiktif vs penentang dropshipping topi yang “menyebalkan”, batas legal dropshipping topi yang tidak diinginkan, dampak topi nyasar pada bayi, analisis kuantitatif dampak lingkungan benda yang jatuh dari jendela apartemen NYC, hingga debat tentang dampak psikologis benda jatuh di kota dengan gedung-gedung tinggi. Benar-benar luar biasa.

    • Hacker News awalnya punya banyak pembaca yang berorientasi hacker, tetapi seiring waktu porsi pembaca yang sekadar “orang industri teknologi” juga meningkat besar. Beberapa thread memperlihatkan benturan keduanya dengan sangat jelas.
    • Sejak dulu ada perbedaan besar dalam standar etika soal melibatkan orang lain tanpa persetujuan eksplisit dari yang bersangkutan, atau melakukan sesuatu yang meninggalkan residu setelahnya.
    • Papan diskusi pada dasarnya adalah tempat orang membicarakan sesuatu ketika ada yang mempostingnya, dan komentar yang muncul tidak harus selalu positif. Kalau yang muncul hanya komentar positif, justru nilainya jadi tidak seberapa.
    • Ini hanya hari biasa di papan diskusi serba-tahu rata-rata.

  • Sepertinya ini hanya mendukung Windows :(

    • Itu cuma soal emulasi; menjatuhkan topi dengan ARM dan RI, alias kecerdasan umum, seharusnya didukung secara bawaan oleh otak basah kalian.
    • Sepertinya Red Hat juga akan segera muncul.
    • Sulit dipercaya komentar ini tidak mendapat perhatian yang layak.
    • Dropshipping berikutnya?

  • Saya tidak paham bagaimana topi itu bisa jatuh lurus. Ada propeler dan angin, jadi kenapa tidak melayang ke sana kemari?

    • Kalau melihat videonya, sebenarnya topinya jatuh beberapa petak trotoar jauhnya, lalu harus didatangi dan dipungut sendiri.
      Saat hanya membaca tulisannya, saya kira AI membuat topinya mendarat tepat di atas kepala orang; kalau begitu, itu akan sangat luar biasa.
    • Topi bukan membungkus kepala; kepalalah yang dibungkus dengan topi.
    • Saya juga berpikir begitu. Bagaimana kalau ada hembusan angin kencang?

  • Ini hal terbaik yang saya lihat belakangan ini, bukan hanya di HN tetapi di seluruh internet, setelah cukup lama. Kerja bagus, dan terima kasih sudah mencerahkan hari saya.

  • Saya suka proyek semacam ini.
    Banyak negara bagian sedang menyiapkan RUU yang berisi kewajiban watermark untuk konten buatan AI, tetapi jarang yang mendefinisikan AI secara ketat. Saya khawatir sebentar lagi, demi keamanan, semua hal harus diberi label “dibuat dengan AI”. Seperti peringatan Prop 65.

    • Ini sedikit berbeda dari “AI” yang dibesar-besarkan beberapa tahun terakhir; komponen intinya adalah OpenCV yang sudah berusia puluhan tahun.
      Beberapa tahun lalu, ini kemungkinan besar akan disebut machine learning (ML), bukan kecerdasan buatan (AI).
    • Kalau para pelobi AI raksasa mendapatkan yang mereka inginkan, peringatan seperti inilah yang akan membanjiri semuanya.
      Kalau semua hal diberi peringatan sampai pengguna lelah, pada akhirnya mereka akan mengabaikannya. Apalagi jika tidak ada hukuman untuk memasang peringatan meski tidak ada bahaya nyata. Big Tobacco pasti menyukai peringatan Prop 65. Kalau semuanya tampak seperti menyebabkan kanker, perokok bisa tetap tidak menyadari seberapa besar rasio bahaya rokok dibandingkan kebanyakan hal lain.
    • Pada akhirnya sepertinya setiap situs web akan punya tombol yang harus ditekan: [ Terima semua cookie dan item terkait AI ]
    • Saya takut ini benar. Banner cookie akan ditambahi pemberitahuan AI tanpa akhir, membuat pengguna akhir makin kebal saat mereka hanya ingin melewati regulasi yang lemah dan kembali ke urusan mereka.
    • Ini akan jadi seperti peringatan “diproduksi di fasilitas yang memproses kacang-kacangan” yang sekarang ditempel di sebagian besar makanan.

  • Konsep ini bagus, dan juga akan menjadi ide keren sebagai perangkat dengan webcam di balkon Bourbon St, New Orleans, yang melempar kalung manik-manik ke pesta di bawah.
    Saya punya teman yang memiliki bar bertingkat di tengah jalan itu dan bisa membuka akses untuk hal seperti ini, jadi kalau penulis asli atau siapa pun ingin membuat pelempar kalung berbasis AI/kendali jarak jauh, tinggalkan kontak dan saya akan coba menghubungkan.

    • Saya tinggal di Louisiana dan pernah mengerjakan proyek pengenalan objek. Boleh hubungi saya. Email ada di profil.
    • Saya tinggal di New Orleans, jadi bisa membantu. Kontak ada di profil.

  • Sedang mencari toko tetangga! Kadang saat di jalan tiba-tiba ingin permen karet; ada yang mau melakukan gum drop?
    Singkatnya, yang digunakan adalah 1) produk ringan tapi keren seperti Propeller Hat, 2) Raspberry Pi untuk kendali keseluruhan, 3) motor stepper Adafruit untuk mekanisme jatuh, 4) benang untuk menahan topi, 5) Roboflow untuk AI

    • Saya selalu memimpikan dunia di mana cukup membuka mulut dan berharap, lalu permen karet yang sudah terlepas dari bungkusnya terbang masuk. Anda sedang menuju dunia itu, dan saya salut
    • Saya bekerja di Roboflow. Melihat orang memakai computer vision secara kreatif sangat memotivasi. Kalau ada hal yang menurut Anda bisa dibuat lebih baik, beri tahu saya; email ada di profil
    • Agak melenceng, tapi saya penasaran apakah pemilik gedung atau landlord tidak mengeluhkan itu. Apakah legal?
      Teman saya pernah diminta pihak gedung untuk melepas kamera. Kamera itu hanya merekam pemandangan bukit di depan gedung, jadi tidak melanggar privasi, dan dipasang dengan magnet sehingga sama sekali tidak merusak apa pun
    • Bagaimana kalau ada minuman atau camilan yang tersusun per baris di dalam kulkas berpintu kaca, masing-masing diberi pengenal? Anda memasukkan pengenal dan membayar ke kulkas, lalu minuman atau camilan itu jatuh ke slot di bawah
    • Saat membaca “ingin permen karet di jalan”, reaksi pertama saya langsung, “Ih, di jalan sudah terlalu banyak permen karet”
      Lalu saya sadar maksudnya ingin mengunyah permen karet sambil berjalan, dan mendapat pencerahan

  • Saya ingin masuk pada tahap awal peluang investasi ini, tapi sepertinya sudah terlambat

    • Mungkin tinggi ceknya terlalu rendah?
    • Melempar uang ke dalam tungku juga akan sama efektifnya

  • Ini tulisan yang tak disangka-sangka keren. Saat mengeklik tautannya, saya mengira ini akan jadi “hal bodoh yang tipikal”, tetapi ternyata justru hal bodoh yang tidak tipikal dengan cara terbaik, dan benar-benar menarik
    Penulisnya melewati banyak rintangan, dan menulis seolah bagian tersulit pun terselesaikan setelah sedikit diutak-atik. Mungkin dia memang sudah familier dengan machine learning dan robotika. Sangat menyenangkan dibaca.
    Terkait deteksi objek video, saya penasaran kenapa inferensinya harus lewat Roboflow SaaS. Tertulis seperti api_url="https://detect.roboflow.com";, api_key="API_KEY". Apakah Pi terlalu lemah untuk menjalankan solusi sepenuhnya on-device seperti Frigate [0] atau DOODS [1]? Sepertinya Coral TPU tidak dipertimbangkan karena proyek ini terutama memakai komponen yang sudah ada di rumah. Ada yang pernah memakai Roboflow dan bisa memberi tahu bagaimana perbandingannya dengan Frigate atau DOODS?
    Ini bertanya untuk teman. Sama sekali bukan karena saya ingin speaker pengumuman seluruh rumah mengatakan hal-hal seperti “Ibu sedang mendekati rumah”, “Paket tiba”, “Anjing sedang jalan-jalan terdeteksi”, “Pemilik anjing yang tidak membersihkan kotoran hewan peliharaannya terdeteksi”. Yang terakhir sepertinya rumit untuk diimplementasikan. Ya mau bagaimana lagi :)
    [0] https://github.com/blakeblackshear/frigate/pkgs/container/fr...
    [1] https://github.com/snowzach/doods2

    • Saya memberi tahu bahwa mulai sekarang saya akan memakai frasa “hal bodoh yang tidak tipikal dengan cara terbaik” secara pribadi tanpa atribusi
      Selain itu, saya mungkin mengganti “terbaik” dengan “paling baik”. Jika Anda tidak membalas pemberitahuan ini dalam 48 jam, Anda dianggap melepaskan keberatan terhadap penggunaan dan modifikasi tersebut. Balasan dapat dikirim ke /dev/null
    • Sebagai catatan, model Roboflow juga bisa dipakai on-device
      detect.roboflow.com hanyalah versi hosting dari server inferensi; jika Anda menjalankan Docker di suatu tempat, URL itu bisa diganti menjadi localhost atau alamat self-hosted. Secara internal, itu adalah antarmuka HTTP untuk paket Python inference[1], dan jika aplikasinya juga Python, bisa dijalankan secara native.
      Inferensi di Pi cukup lambat, jadi tanpa akselerator kira-kira hanya sekitar 1 frame per detik. Untuk proyek seperti ini, jika ingin menjalankannya lebih cepat secara lokal, biasanya orang memakai akselerasi CUDA di Jetson.
      Keunggulannya, di Roboflow Universe[2] ada lebih dari 100 ribu model pra-latih yang dipublikasikan orang lain dan bisa dijadikan titik awal, mendukung banyak model mutakhir terbaik, memiliki pustaka notebook pelatihan kustom[3] yang luas, terintegrasi erat dengan alat dataset/anotasi yang merupakan inti Roboflow sehingga cocok untuk membuat model kustom, dan dukungan untuk pekerjaan lanjutan umum melalui supervision[4] juga bagus.
      [1] https://github.com/roboflow/inference
      [2] https://universe.roboflow.com
      [3] https://github.com/roboflow/notebooks
      [4] https://github.com/roboflow/supervision
    • Bagaimana kalau memasang indikator dot-matrix kuning ala London Tube yang menampilkan perkiraan waktu para tetangga melewati depan rumah?
      Misalnya ditampilkan seperti “1. Mrs Green arah kantor pos 5 menit”, “2. Mr Smith arah halte bus 7 menit”, “3. Mr Snow arah Mrs Smith 9 menit”