Текст никулин неважно: Неважно, аккорды, на гитаре, текст
Текст песни nikulin — неважно перевод, слова песни, видео, клип
Главная Просмотров: 3 Тут находится текст песни nikulin — неважно, а также перевод, видео и клип.
И всё, что было «до», уже совсем не важно Ты знаешь, тяжело вот так в любви признаться, И всё, что было «до», уже совсем не важно Совсем не знаю, кто из нас с тобою сильный, And everything that was “before” is no longer important You know, it’s hard to admit love like that And everything that was “before” is no longer important I don’t know at all which of us is strong with you, Опрос: Верный ли текст песни? ДаНет |
Total – Total: 2+ [Live] (2007, CD)
Рекламный баннер
Все изображения
| 1 | In Music By – Е. Никулин* Music By – Е. Никулин* | |
| 2 | Мой Мир Lyrics By – М. Черкунова* Music By – Е. Никулин* Lyrics By – М. Черкунова* Music By – Е. Никулин* | |
| 3 | Попала Lyrics By – М. Черкунова* Music By – Е. Никулин* Lyrics By – М. Music By – Е. Никулин* | |
| 4 | Сердце В Руке Music By, Lyrics By – М. Фадеев* Music By, Lyrics By – М. Фадеев* | |
| 5 | Камасутра Music By, Lyrics By – М. Фадеев* Music By, Lyrics By – М. Фадеев* | |
| 6 | Шива Lyrics By – М. Черкунова* Music By – А. Харченко*, М. Фадеев* Lyrics By – М. Черкунова* Music By – А. Харченко*, М. Фадеев* | |
| 7 | Круто (Пикуют Страсти) Music By – И. Казаков* Music By, Lyrics By – М. Черкунова* Music By – И. Казаков* Music By, Lyrics By – М. Черкунова* | |
| 8 | Небесные Тела Music By – Е. Никулин* Music By, Lyrics By – М. Черкунова* Music By – Е. Никулин* Music By, Lyrics By – М. Черкунова* | |
| 9 | Искры Music By – И. Music By, Lyrics By – М. Черкунова* Music By – И. Казаков* Music By, Lyrics By – М. Черкунова* | |
| 10 | Просто Жить Music By – Е. Никулин* Music By, Lyrics By – М. Черкунова* Music By – Е. Никулин* Music By, Lyrics By – М. Черкунова* | |
| 11 | Бьёт По Глазам Lyrics By – Э. Чантурия* Music By – М. Фадеев* Lyrics By – Э. Чантурия* Music By – М. Фадеев* | |
| 12 | Зима Music By – Е. Никулин*, И. Казаков* Music By, Lyrics By – М. Черкунова* Music By – Е. Никулин*, И. Казаков* Music By, Lyrics By – М. Черкунова* | |
| 13 | Уходим На Закат Music By, Lyrics By – М. Фадеев* Music By, Lyrics By – М. Фадеев* | |
| 14 | Там За Облаками Lyrics By – Р. Music By – М. Фрадкин* Lyrics By – Р. Рождественский* Music By – М. Фрадкин* | |
| 15 | Пою Lyrics By – М. Черкунова* Music By – Е. Никулин* Lyrics By – М. Черкунова* Music By – Е. Никулин* | |
| 16 | Out Music By – Е. Никулин* Music By – Е. Никулин* | |
| 17 | Неважно Music By, Lyrics By – М. Фадеев* Music By, Lyrics By – М. Фадеев* |
Черкунова*
Казаков*
Рождественский*Рекламный баннер
- Bass – Анатолий Караваев
- Drums – Евгений Никулин (2)
- Engineer – Илья Мудренов
- Guitar – Геннадий Гаев
- Mixed By, Mastered By – Тимур Гауф
- Vocals – Марина Черкунова
Booklet: 4 pages. Released in a regular jewel case with clear tray.
- Матрица / внутреннее кольцо: JRC 07055-2
Обновлен недавно | Total: 2+ [Live] (CD, Album) | Никитин | ТФН-CD 32/07 | Russia | 2007 | |
Добавлен недавно | Total: 2+ [Live] (CD, Album, Enhanced, Limited Edition, Slipcase) | Никитин | ТФН-CD 31/07 | Russia | 2007 |
Редактировать релиз
Все версии этого релиза
Добавлен недавно
Купить CDПродать CD
- Есть у:2
- Хотят:0
- Рейтинг:— / 5
- Оценок:0
- Последний:никогда
- Минимум:—
- В среднем:—
- Максимум:—
Рекламный баннер
Рекламный баннер
ABASADOR
Report Suspicious Activity
Рекламный баннер
талантов Flo: как экс-Facebooker присоединился к Flo, чтобы сформировать будущее женского здоровья | Козуб Алена | Flo Health UK
Опубликовано в·
Чтение: 12 мин.
·
21 декабря 2021 г.был опыт работы в яндексе и Майкрософт. В интервью для IT-портала dev.by Вадим рассказал, как он предотвратил некорректное поведение в Facebook, почему променял крупную корпорацию на стартап и над каким прорывом работает во Flo.
Вадим родился в Ярославле. В 2006 году окончил математический факультет Ярославского государственного университета по специальности «Прикладная математика и информатика». Вадим участвовал в соревнованиях по программированию ACM ICPC, дойдя до мирового финала 2006 года.
На втором курсе он начал работать в Tensor. В 2009 году Вадим устроился на работу в московский офис Яндекса. Он начинал как бэкэнд-разработчик, а затем перешел на машинное обучение и науку о данных. В Яндексе он занимался завершающим этапом ранжирования в поиске, разрабатывая компонент, который собирает все релевантные результаты поиска (новости, статьи, видео и изображения) и выводит их пользователю в наилучшем порядке.
В 2016 году Вадим был принят на работу в Microsoft и переехал в Лондон, где в течение года работал над рейтингом поисковых предложений Bing.
В 2017 году он устроился на работу старшим разработчиком машинного обучения в лондонском офисе Facebook.
В 2021 году он был принят на работу на должность руководителя отдела анализа данных в лондонском офисе Flo.
— Будучи студентом, я участвовал во многих студенческих соревнованиях по программированию, вплоть до выхода в финал Кубка мира по программированию на первом курсе аспирантуры, и это помогло определиться с моей карьерой. ACM ICPC (Международный конкурс студенческого программирования Ассоциации вычислительных машин) спонсируется IBM, Google и другими крупными компаниями. Если они заметят вас, продвижение в этой области станет намного проще.
Это было, когда я одновременно отправил свое резюме в Google и Яндекс. Яндекс долго не отвечал, поэтому я переехал в Москву. Там я начал работать над бэкендом, прежде чем перешел к машинному обучению. С тех пор я придерживаюсь Data Science и ML-инжиниринга.
В Яндексе все было хорошо — задачи интересные, коллектив отличный — но хотелось сделать что-то масштабнее.
Так я оказался в Лондоне в 2016 году.
Сначала я устроился на работу в Microsoft. Там я работал над рейтингом поисковых предложений Bing. Через год мне предложили должность Senior ML Developer в Facebook.
— Легко ли вам было устроиться на работу в Facebook?
— С технической частью собеседования у меня не возникло никаких сложностей: у сотрудников Яндекса сильная экспертиза, и любой оттуда может решить задачи олимпиадного уровня на собеседованиях в Facebook.
Поведенческое интервью, которое проверяет личные качества и мотивацию, может вызвать трудности — поэтому мне удалось устроиться на работу в Facebook только со второй попытки.
Все дело в разнице подходов. В Яндексе команды были по-другому устроены, и у сотрудников были разные роли — у нас не было менеджеров или тимлидов; не было четкой продуктовой линейки. На собеседовании меня попросили привести примеры различных взаимодействий, и мой оказался неуместным.
По сути, в Яндексе мы могли посидеть вечером в кафе, обдумать идею и через пару дней уже был прототип, а западные компании, как правило, сосредоточены на процессах и доводке продуктов.
Оба подхода имеют свои плюсы и минусы. Кроме того, многое зависит от того, на каком этапе находится компания.
Facebook придает большое значение культуре обратной связи: тому, как люди адаптируются к другим, как они реагируют на критику и как они разрешают конфликты. При этом «конфликт» в ФБ и Яндексе имеет совершенно разное значение.
В FB конфликты связаны с ресурсами и разными подходами к решению проблем. В некоторых случаях ожидается, что вы будете «больше ориентироваться на данные», то есть принимать решения на основе данных; в некоторых убедить менеджера следовать определенному направлению; а в других мотивировать кого-то из другой команды.
Между тем, когда людей из России спрашивают о конфликтах, они начинают рассказывать нереальные истории, которые здесь практически невозможны.
— О том, что кто-то забыл помыть кофейную кружку?
— Да, это один из примеров. Или кому-то наступили на ногу в лифте. Это совершенно разные вещи.
— Я искал работу в Facebook, потому что всегда хотел работать в сфере цифровой безопасности пользователей.
Лондонский офис компании занимался двумя основными направлениями: рекламой (увеличение кликабельности и монетизация) и защитой пользователей от различных угроз, включая фейковые новости, мошенничество, вымогательство и т.д.
Поначалу основным направлением моей деятельности была защита несовершеннолетних от взрослых, которые домогались их в социальных сетях с непристойными просьбами. Наша команда выявила ситуации, когда, например, родственник или знакомый семьи пытался подлизаться к ребенку, чтобы сделать ему что-то злонамеренное.
После этого (в FB принято чередовать задачи, чтобы держать информацию в курсе) мы взяли на себя задачу поиска людей, планирующих покончить жизнь самоубийством, чтобы мы могли вмешаться и предложить помощь.
— Был ли автоматизирован поиск потенциальных суицидов и нарушителей? Вы написали специальные алгоритмы?
— Да, это выполняется с помощью машинного обучения.
Инженеры пишут алгоритм, который анализирует профиль человека в социальных сетях — его интересы, на какие страницы он подписан, какие посты пишет и какие картинки выкладывает. Определенная подозрительная активность отправляется на ручную проверку, где специалист изучает дело, чтобы узнать, как дела у человека.
— Этот алгоритм ограничен англоязычным сегментом?
— Нет. Именно поэтому я хотел уйти с Яндекса на Facebook: там задачи другого масштаба. В Facebook от нас требовалось написать не просто алгоритм, а такой, который будет эффективно работать в любой стране.
— То есть этот алгоритм масштабируется на все языки одновременно?
— Есть разные подходы. Вы можете использовать механизм перевода, это самый простой вариант, хотя обычно он тоже не работает, так как при переводе смысл может исказиться. Более эффективно использовать машинный перевод на этапе маркировки, чем собирать дополнительные данные маркировки на целевом языке.
В этом случае можно сделать алгоритм, который будет работать на любом языке.
Например, любой текст или изображение можно свести к набору чисел, так что текст с одинаковым значением будет возвращать одинаковый или похожий набор чисел на разных языках. Это называется векторным представлением контента.
— Насколько интересной и эффективной была эта работа?
— Было очень интересно. Время от времени нам присылали ссылки на статьи о том, как ФБ помог предотвратить преступление или самоубийство. Таких случаев сотни, а может и тысячи. Это мотивирует. Когда вы работаете с метриками и сухими цифрами, это одно. Но когда видишь примеры из жизни, четко понимаешь, что день прошел не зря.
— Но самими кейсами вы не занимались — отвечали только за разработку, да?
— Время от времени мне приходилось изучать отдельные случаи, чтобы понять, почему алгоритм работает так, а не иначе. Но, как правило, такими ситуациями занималась специальная команда.
— Где еще вы использовали такие алгоритмы?
— Моей сферой деятельности была защита детей и предотвращение самоубийств. Но команда в целом занималась и другими направлениями — например, борьбой с мошенничеством и дезинформацией, такой как фейковые новости о вакцинах и коронавирусе.
Все эти задачи очень тесно связаны между собой, поэтому в итоге я обобщил наши подходы, написав библиотеки и рекомендации, чтобы ускорить запуск и сделать его возможным с командой, скажем, из трех инженеров машинного обучения, а не из двадцати.
— Фло заманила вас с Facebook? Или вы уже были готовы двигаться дальше?
— Конечно. Сначала они просто подходили ко мне, чтобы поговорить. После нашего разговора я понял, что их миссия мне очень интересна. Мы обсудили задачи. И когда дело дошло до предложения, было нелегко принять решение.
— В то время вы не искали работу активно, не так ли?
— Нет, не искал.
Но есть нюанс: в начале 2020 года я получил визу Global Talent, которая позволяла мне работать в Великобритании без привязки к одному конкретному работодателю. До этого мне приходилось получать специальные разрешения на смену работы. Визу мне дали потому, что у меня есть несколько патентов в Яндексе и я соавтор нескольких научных статей и книги по программированию олимпиадного уровня.
С Global Talent я больше не зависела от Facebook, и хотя у меня не было планов уезжать на тот момент — виза просто облегчила мне получение вида на жительство — это ощущение свободы, должно быть, повлияло на мое решение: Предложения о работе начали поступать медленно, и в итоге я согласился.
— Почему вы решили сменить корпорацию на стартап? Надоело быть винтиком?
— Нет, как раз наоборот: у Facebook возникали очень интересные задачи, и он предлагал явные возможности роста в обозримом будущем, в том числе межкомандное сотрудничество, участие в паре десятков команд, построение и масштабирование процессов.
.
Я не чувствовал себя винтиком, но всегда хотел работать в стартапе, где меньше людей, обстановка более спокойная, где можно просто поговорить с техническим директором в любое время и внести существенный вклад в процессы. У меня также было искушение работать в Health Tech, области, где вы помогаете людям.
— Фло превзошел Facebook по зарплате?
— Работа в стартапе всегда сопряжена с рисками и выгодами: нужно найти баланс между ними. В краткосрочной перспективе мой переход во Flo — это скорее небольшая неудача: хотя зарплата здесь вполне адекватная, через год я, вероятно, буду зарабатывать больше в Facebook. Но если принять во внимание перспективы Фло, то это очень хороший выбор. Если компании удастся реализовать план и совершить технологический скачок, то после выхода на IPO цифры будут совсем другими.
— Значит, вы променяли Facebook на стартап в надежде стать частью технологического прорыва и IPO?
— Это было сочетание многих факторов: миссии и возможности напрямую влиять на процессы.
Ну и перспектива IPO тоже заманчива.
— Расскажите о технологическом прорыве? Что ты делаешь во Фло?
— По сути, то же самое, что я делал в FB — автоматизация конвейеров процессов. Я ускоряю итерацию и обобщаю работу ML-инженеров, чтобы позволить выполнять больше задач одновременно, сокращая время подготовки релизов.
Вы знаете, как это было раньше? Например, у компании есть идея запустить более точный прогноз цикла. Для этого им нужно собрать данные для маркировки, разработать модель, обучить ее, запустить тест и опробовать на старых данных и живых пользователях — и каждый из этих шагов требует написания кода. Это занимает слишком много времени.
Между тем, как мы хотим сделать это написать файл конфигурации и указать, где находятся данные, какой тип модели должен использоваться, и как это должно быть проверено — и все, весь процесс запущен почти автоматически и без ошибок тестирования. Таким образом, мы получаем выверенный процесс, позволяющий значительно ускорить результат.
То же самое относится и к нашей работе, чтобы показать закономерности, которые могут быть связаны с заболеваниями или состояниями, и предложить пользователям посетить врача. Обычно это длительный, по существу научный процесс. Например, представьте, что мы систематически, шаг за шагом, работаем над возможными признаками риска синдрома поликистозных яичников: мы собрали правильные выборочные данные, создали модель и проверили ее с врачами. А теперь представьте, что завтра мы захотим сделать то же самое для эндометриоза или других заболеваний. Мы должны пройти все этапы заново?
В идеальном будущем мы сможем создать сценарий, набор правил, который позволит нам «запустить новое условие в производство» всего за три месяца, а не за год.
— Как ты собираешься это сделать?
— Это сложная задача. В нашей модели будет граф вопросов, и в зависимости от полученных ответов она будет давать рекомендацию — например, следует ли человеку обратиться к врачу — и список рекомендаций.
Наша цель — убедиться, что мы можем построить это дерево решений и выбрать правильные значения. Если нам удастся проверить этот подход, мы сможем быстрее строить модели.
— Так это просто анкета? Тогда где он использует большие данные?
Каждый узел на графике имеет выборку пользователей, которые попадают туда на основе их ответов. Мы разбиваем его на более мелкие образцы и даем им индивидуальные рекомендации.
Но это не обязательно должна быть анкета: график может включать данные с умных часов и других устройств, которые могут отправлять телеметрические данные о состоянии своего пользователя, такие как частота сердечных сокращений, температура и активность. Затем эти сигналы можно автоматически интерпретировать с помощью модели машинного обучения.
Например, вариабельность сердечного ритма — очень важная информация, которая многое говорит нам о состоянии организма. Его можно использовать для измерения стресса, сна и возраста. Мы работаем над тем, чтобы включить эти сигналы в наши прогнозы, чтобы их можно было использовать для оценки общего состояния организма и вынесения рекомендаций, например, изменить диету, больше заниматься спортом и так далее.
Есть много направлений для работы.
— Получаете ли вы прямые сообщения от пользователей, которые предлагают реальные отзывы об эффективности прогнозов?
— Эти методы работают не очень хорошо: чем больше действий должен совершить пользователь, тем меньше шансов, что он воспользуется приложением. Все должно быть автоматизировано. На данный момент пользователям приходится вводить информацию о своем состоянии вручную, но в идеале она должна собираться с их умных часов, умных колец и других устройств. Чем лучше мы автоматизируем этот процесс, тем точнее будут наши данные по истории состояния пользователя.
— Как узнать, верны ли ваши прогнозы?
— Измерять прогнозы очень просто: мы знаем, что было предсказано и что произошло на самом деле. Все, что нам нужно сделать после этого, это оптимизировать разницу. Предположим, пользователь отвечает на вопрос, есть ли у него определенный симптом или нет. Если они это сделают, это означает, что наша оценка была правильной.
Что касается цикла, вы можете просто измерить отклонение фактического от прогнозируемого.
— Как вы собираете и передаете данные со смарт-устройств?
— Зависит от модели. Например, Apple создала собственную инфраструктуру, в которой хранится огромное количество информации, частью которой она готова поделиться с различными приложениями. Мы запрашиваем у наших пользователей разрешение на использование этих данных, и из этого мы можем сделать определенные выводы.
— Есть ли проблемы с корректным анализом и интерпретацией данных?
— Проблем много. Одна из них заключается в том, что большая часть информации поступает ночью, когда часы обычно заряжаются. Нет смысла измерять температуру днем, когда человек активен. Наиболее точные измерения производятся, когда человек находится в состоянии покоя.
Убедить пользователей носить часы ночью и заряжать их днем — непростая задача. Кроме того, нам также необходимо убедить их поделиться этой информацией.
Вот почему мы сначала должны сделать продукт, который их заинтересует, и извлечь правильные этикетки для наших целей. После этого мы можем скорректировать наши прогнозы и разработать дополнительные продукты.
— Фло долгое время работала над виртуальным помощником, связанным с синдромом поликистозных яичников. Над какими еще условиями вы планируете начать работать в обозримом будущем? Есть ли причина, по которой вы упомянули именно эндометриоз?
— Мы стараемся помочь людям заметить ряд симптомов, которые могут указывать на заболевание или состояние, и посоветовать им обратиться к врачу.
В нашей дорожной карте пока нет конкретных заболеваний или состояний. Прямо сейчас мы сосредоточены на процессе, так что мы сможем создавать готовые к выпуску функции с нуля всего за 3–4 месяца. Как только схема будет готова, мы сможем выбрать наиболее распространенные заболевания и работать с ними.
Вот почему мы сначала работали с синдромом поликистозных яичников — потому что им страдают не менее 10 процентов женщин.
— Температура, вариабельность сердечного ритма и другие показатели не ограничиваются женским здоровьем. Вызывает ли сбор всей этой информации желание заняться здоровьем в целом?
— Даже если процесс успешно автоматизирован, запуск проекта, связанного с одним заболеванием или состоянием, занимает несколько месяцев. Три месяца, если очень повезет. Сомневаюсь, что мы так сильно потеряем фокус.
Полина Легина для dev.by
Переведено на английский Flo Health
Коронавирус в третий раз откладывает суд над предполагаемым российским хакером – Naked Security
Лиза Ваас
Начиная с 2012 года и вплоть до своего ареста во время обдумывания меню в чешском ресторане в 2016 году, Евгений Никулин предположительно спровоцировал мегавзломы в известных онлайн-компаниях LinkedIn, Dropbox и Formspring.
Правосудие в этом деле уже медлило, да и пандемия не помогает: суд над ним отложили в третий раз.
Суд над Никулиным в федеральном суде Сан-Франциско начался 9 марта, но был приостановлен 18 марта из-за коронавируса. Он должен был возобновиться 4 мая, но во вторник вечером окружной судья США Уильям Алсуп снова отложил его, перенеся на 1 июня, поскольку некоторые присяжные заседатели и свидетели не решались появиться в здании суда во время пандемии.
Вот и все. На данный момент карантин в Сан-Франциско продлен до конца мая. Если судебное разбирательство будет продлено после 1 июня, судья Алисуп вполне может объявить судебное разбирательство ошибочным, а это означает, что все придется начинать с самого начала.
«Я немного волнуюсь»
Вы можете прочитать мысли присяжных по этому поводу в их ответах на анкету суда, предложенную адвокатами и одобренную судьей Алсупом. Они варьируются от отношения «давайте идти вперед» до присяжного, который говорит, что он врач на передовой, опасений других по поводу основных заболеваний и возраста, и кого-то еще, чей друг заболел и не знает, были ли они сами заражены.
или нет.
Более половины из 14 присяжных и заместителей – всего девять человек – выразили озабоченность по поводу возобновления судебного процесса.
Из ответа одного присяжного:
Я немного беспокоюсь, так как моя иммунная система не очень сильна, но если мы все будем держаться на расстоянии, я думаю, все должно быть в порядке. … Мне интересно, можем ли мы сделать это удаленно с помощью видео или телефона дома.
Law360 сообщает, что в понедельник обвинение и защита были в разгаре спора о том, будут ли видеопоказания представлять собой конституционные показания, когда судебный процесс возобновится. Двое свидетелей относятся к группе высокого риска из-за сопутствующих заболеваний:
- Ганеш Кришнан, бывший сотрудник LinkedIn, руководивший реакцией службы безопасности на атаку, в результате которой миллионы паролей были выставлены на продажу в даркнете, и
- Федеральный следователь Эмили Одом, которая должна дать показания о предполагаемых связях сообщника с Никулиным.
Однако защита отказалась от дистанционных показаний: Никулин сказал, что это нарушит его право Шестой поправки на очную ставку со свидетелями. Шестая поправка также предоставляет обвиняемым по уголовным делам право на публичное судебное разбирательство, которое должно быть быстрым, но никаких абсолютных сроков никогда не устанавливалось.
Обвинения
Никулин обвиняется в повреждении компьютеров как сотрудника LinkedIn, так и Dropbox путем «передачи программы, информации, кода или команды». Другими словами, заражение систем вредоносными программами. Он и его сообщники якобы замышляли сделать то же самое с Formspring, социальной сетью, теперь известной как Spring.
Он также подозревается в попытке взломать системы производителя WordPress Automattic, также выдавая себя за сотрудников. Ему грозит 10 лет тюрьмы, если его признают виновным, хотя максимальные сроки выносятся редко.
Перетягивание каната времен холодной войны
В марте 2018 года Никулин был экстрадирован из Праги в США, где не признал себя виновным. Экстрадиция — первая задержка в этом долго откладывавшемся судебном процессе — заняла 18 месяцев, потому что Россия не хотела, чтобы это произошло. Страна заявила, что хочет привлечь его к ответственности по отдельным обвинениям, но, как сообщает The Register, утверждается, что Россия на самом деле завербовала Никулина для хакерских атак от ее имени и что обвинения, которые она хотела выдвинуть против него, были тривиальными по сравнению с теми, что были в НАС.
После того, как он, наконец, добрался до США, суд над Никулиным снова был отложен из-за опасений по поводу его психического здоровья.
Он прошел несколько оценок умственной компетентности, ему было приказано после его отказа встретиться с психиатрами или покинуть свою камеру.
Два врача пришли к разным выводам. Российский врач, выбранный защитой, установил, что Никулин не может предстать перед судом из-за хронического посттравматического стрессового расстройства (ПТСР), связанного с семейной историей психических заболеваний и травм, жестокого обращения со стороны его отца и самоубийства его брата.
Суд не придал большого значения оценке, отметив, что это была первая официальная оценка компетентности подсудимого врачом, и что он не использовал обычные судебно-медицинские инструменты.
Другой врач, выбранный тюремным советом, пришел к выводу, что Никулин годен для того, чтобы предстать перед судом, и его единственная проблема заключается в том, что он нарцисс: кто-то, склонный к «всепроникающей модели грандиозности, потребности в восхищении и отсутствии сочувствия». ». На самом деле, согласно судебным документам, Никулин считает себя единственным человеком, способным защищать себя.