(в том числе анонимно криптовалютой) -- адм. toriningen
Заглавная страница
Мракопедия — энциклопедия ужасов
Мракопедия является открытым онлайн-сборником тёмного фольклора, городских легенд, просто страшных историй, иными словами — крипи. Вы предупреждены.
.jpg)
Итак, мы занимаемся крипи.
| Фундамент крипи-культуры | Ключевые понятия | Крипи-тред • Майндфак • НЁХ • Скример |
|---|---|---|
| Персоналии | Goddess Bunny • Herobrine • SlenderMan • ZALGO • Бен Утопленник • Момо • Попобава • Сиреноголовый • Убийца Джефф | |
| Сеттинги | Deep Web • SCP • ЛавкрафтоНИИ • Самосбор • Файлы 21 • Хранители | |
| События и явления | The Hands Resist Him • БЕЗНОГNM • Вайомингский инцидент • ВИD • Загадочная смерть Элизы Лэм • Перевал Дятлова • Эффект зловещей долины • Эффект Манделы | |
| Руководства | По работе на сайте | FAQ • Правила публикаций • Справка:Разметка |
| По написанию историй | Начинающим авторам • Крипи-штампы • Как писать книги (С. Кинг) | |
| Дополнительно | Локальные мемы Мракопедии • Разделы сайта, обратная связь и т.д. — см. левое меню | |
В низине, за Юлиным жильем, темнело длинное деревянное здание. Оно зарылось в овраг, притрушенное листьями, невероятно старое. Два этажа, плоская, крытая жестью крыша. Слепые окна с зубастыми осколками стекол. В последний его визит сюда в деревянном чудовище обитали люди, чахоточные завсегдатаи зон, промышляющие героином цыгане. Теперь и они бросили дом. Здание походило на гроб из затопленной подземными водами могилы. Гнилой гроб.
С черной дерматиновой дверью одной из квартир на втором этаже…
— Ну и сосед у тебя, — сказал Погодин. Юля непонимающе заморгала.
— Барак. Я считал, его снесли сто лет назад.
— Обещают! — фыркнула Юля, помешивая в кастрюле кашу для сына, — А он — хоть бы хны, стоит где стоял. Бесплатный отель для бомжей. — Она нахмурилась и добавила: — Но в нем и бомжи ночевать брезгуют.
— Или боятся Тролля, — улыбнулся Погодин, болтая в стакане алкоголь.
— Кого?
— А ты не слышала? Школьниками мы называли барак «домом Тролля». В честь маньяка, который в нем жил.
— Ну спасибо, братик, — хмыкнула Юля, — Именно то, что мне хотелось узнать на новоселье.
— Так когда это было! И ты же у меня смелая. Бесстрашная суперсестричка. Помнишь, как полезла меня из Тигриного озера вытаскивать?
— Спрашиваешь! Ты, дурачок, танк нырнул искать.
— А он есть, танк-то.
— Паша и тот с тебя смеется. Дядя у нас с приветом, ага?
Через час, получив свою порцию поцелуев, племянник был торжественно переправлен в кровать. Юля убрала еду и устроилась напротив с бокалом вина.
— Ну, рассказывай про Тролля своего.
— Да что рассказывать, — пожал он плечами, ощутив вдруг холодок. — Орудовал здесь в лихие девяностые. Дрол у него фамилия была. Александр Дрол.
Нажмите «ВВОД» (Джон Варли)
В конце концов я оделся, вышел из дома и направился к участку Клюга. Еще один мой сосед, живший через дорогу, Хал Ланьер, подстригал лужайку перед домом. Он помахал мне рукой, и я ответил тем же. Было около семи вечера. Держалась прекрасная августовская погода. В воздухе стоял запах свежескошенной травы. Мне всегда нравился этот запах, и я подумал, что мою лужайку тоже не мешало бы подстричь.
Похоже, что Клюгу такая мысль никогда в голову не приходила. Его лужайка местами облысела, а кое-где заросла вымахавшей по колено травой.
Я позвонил. К двери никто не подошел, и тогда я постучал. Потом вздохнул, заглянул под коврик, достал ключ и открыл им дверь.
— Клюг? — позвал я, сунув голову внутрь.
Затем неуверенно, как человек, который не знает, ждут его или нет, прошел через маленький холл. Шторы на окнах, как всегда, задернуты, но телевизионные экраны в комнате, когда-то служившей гостиной, давали достаточно света, чтобы я мог разглядеть Клюга. Он сидел в кресле перед столом, уткнувшись лицом в клавиатуру компьютера, и в голове его, сбоку, зияла огромная дыра.
Отсортировать по противоречивости (Скотт Александр)
Все началось в сентябре 2017-го. Работал я тогда в небольшом стартапе по интернет-рекламе. Ну знаете, типа как в Фейсбуке или Твиттере. Мы учим рекламодателей, как получать больше кликов. Наш стартап, название которого я вам не скажу, пытался добавить туда deep learning. Как только инвесторы увидят «deep learning» — они тут же начнуть сорить деньгами. Мы учим нейросеть предсказывать, сколько лайков топик получит на Reddit. Затем мы спрашиваем у неё, сколько лайков получат какие-то из наших рекламных постов, и постили что-то из наиболее востребованного. Здесь кое-кто (не я) объясняет все лучше. Почему именно Reddit? Лайки и дизлайки проще обрабатывать, чем кучу реакций фейсбука, плюс демографический таргетинг по сабреддитам, плюс есть архив почти на два миллиарда сообщений, которые можно скачать для обучающего сета. Мы натренировали сеть предсказывать лайки по заголовку поста.
