Я как-то на WB купил Deco с двумя аккумуляторами за 2600 и в общем-то доволен. Да, недостатки у него есть, но в целом для дома вполне норм. Поэтому не очень не понимаю, зачем упорно делать подделки, когда можно за те же деньги нормальный бренд раскрутить. Впрочем, это просто разные бизнес-модели.
Ещё бы знать чёткий алгоритм, где эту настоящую Макиту найти. Это получается нужно чётко знать какие модели у неё есть и знать, как они выглядят. Высокая цена сама по себе ничего не гарантирует, я думаю полно найдётся ушлых китайцев, которые продают поддельную по цене настоящей именно для таких эстетов, которые ориентируются только на цену при определении настоящести товара.
Офигеть, я думал ну громкие то бренды не будут подделывать, может же прилететь за это. Но видимо не прилетает. Впрочем, после обманных жёстких дисков и флешек якобы топовых брендов что уж удивляться. Нда.
Да это и с российскими компаниями так. Нанимают и гоняют на собесе как бэкэндера, а потом такие - ну, у нас тут фронт на реакте, фронтендера отдельно у нас нет, программировай! )
А что не так? Я вот программист с 30-летним стажем, программировал много на чём, сейчас основной язык C#, вдобавок выучил Python для всякого Data Science, он реально простой и приятный. Go я тоже пытался учить, но он у меня не идёт почему-то. Синтаксис какой-то непривычный. Надо ещё попробовать, но на мой взгляд реально Python проще, чем Go.
Скорее в данном случае речь не про самообучение, а про умение искать информацию. Это разное. Что умелое самообучение ключевой навык для хорошего программиста (да и вообще для хорошего кого угодно) - это я не спорю.
Периодически я думаю, что декомпозиция - это вообще главный навык, при должном прилежании он заруливает все остальные навыки ) Просто дробишь задачу до таких шагов, которые понятно как выполнить (или у кого и что спросить, или где и что нагуглить) - и всё, и никаких чудес.
А это законно? )) И не проще ли включать все эти сборы в цену товаров? Или стоит цель сделать выгодной доставку дешёвых товаров, в цене которых эти 20р будут заметны? )
Банки не любят использовать сложные модели, потому что они плохо интерпретируются. Да, есть специальные библиотеки, которые могут интерпретировать и сложные модели, но всё-равно это сложно. Логистическая регрессия легко интерпретируется, особенно если предикторы предварительно обработаны простыми правилами. Например, возраст может браться не как непрерывная переменная, а как несколько промежутков, каждый со своим весом. В общем, сырые данные предобрабатываются, а в конце идёт логистическая регрессия. И в такой модели понятно, какие факторы имеют какой вес, на основе чего было принято решение давать кредит или нет. Модель устойчива и предсказуема (это тоже всё проверяется специальными методиками). Потому что если банк будет выдавать слишком часто кредиты, которые будут не возвращаться, у менеджеров возникнут вопросы - а на каком основании этим людям давали кредиты и как этого избежать в будущем? Если используется простая модель, то можно легко проверить, почему было принято такое решение: у клиента было хорошо с тем-то и тем-то, скор сформировался из таких-то величин, всё логично и предсказуемо. А если решение принимала нейросеть или бустинг, то объяснить, почему решение было именно такое по данному заёмщику, бывает непросто. А банк - это прежде всего правила и процедуры. Соблюдены процедуры - всё предсказуемо и понятно. Если решение принято "чёрным ящиком" по непонятным принципам - ну, это уже не банк, это какая-то лотерея. Даже если решения эти в основном правильные, никто не сможет поручиться, что в любой момент этот "чёрный ящик" не выдаст какую-то дичь и не принесёт банку убытки. Понятность и предсказуемость модели - это страховка банка от убытков.
Поэтому я, попав на проект с похожей предыдущей текучкой, сразу стал всё в Confluence заносить. Все знания должны быть записаны в Confluence, все исходники должны быть в Github-е, тогда очередному разрабу не нужно будет с нуля разбираться, где чего и как и заново аналитикой заниматься, как вообще проект устроен.
"Так и вы говорите"
Я как-то на WB купил Deco с двумя аккумуляторами за 2600 и в общем-то доволен. Да, недостатки у него есть, но в целом для дома вполне норм. Поэтому не очень не понимаю, зачем упорно делать подделки, когда можно за те же деньги нормальный бренд раскрутить. Впрочем, это просто разные бизнес-модели.
Ещё бы знать чёткий алгоритм, где эту настоящую Макиту найти. Это получается нужно чётко знать какие модели у неё есть и знать, как они выглядят. Высокая цена сама по себе ничего не гарантирует, я думаю полно найдётся ушлых китайцев, которые продают поддельную по цене настоящей именно для таких эстетов, которые ориентируются только на цену при определении настоящести товара.
Офигеть, я думал ну громкие то бренды не будут подделывать, может же прилететь за это. Но видимо не прилетает. Впрочем, после обманных жёстких дисков и флешек якобы топовых брендов что уж удивляться. Нда.
Родился -> выгорел -> умер. Норм.
Поэтому лучше не допускать, чтобы соседи подключались. Потом доказывай, что это не ты.
Увидеть то увидят - в настройках. А вот услышат действительно вряд ли.
Я просто не понимаю, в чём смысл лослесса для заведомо гаражного звука ) Хотя может есть и такие эстеты.
КИНО в losless? )) Может и Гражданская Оборона есть? )))
Да это и с российскими компаниями так. Нанимают и гоняют на собесе как бэкэндера, а потом такие - ну, у нас тут фронт на реакте, фронтендера отдельно у нас нет, программировай! )
А что не так? Я вот программист с 30-летним стажем, программировал много на чём, сейчас основной язык C#, вдобавок выучил Python для всякого Data Science, он реально простой и приятный. Go я тоже пытался учить, но он у меня не идёт почему-то. Синтаксис какой-то непривычный. Надо ещё попробовать, но на мой взгляд реально Python проще, чем Go.
И вообще он на чём-то типа веб-фермы висит (или как это по-современному называется).
А там глядишь и аську обратно откопают.
Скорее в данном случае речь не про самообучение, а про умение искать информацию. Это разное. Что умелое самообучение ключевой навык для хорошего программиста (да и вообще для хорошего кого угодно) - это я не спорю.
О, начали пить "Боржоми". А почек то давно уже и нету.
Периодически я думаю, что декомпозиция - это вообще главный навык, при должном прилежании он заруливает все остальные навыки ) Просто дробишь задачу до таких шагов, которые понятно как выполнить (или у кого и что спросить, или где и что нагуглить) - и всё, и никаких чудес.
А это законно? )) И не проще ли включать все эти сборы в цену товаров? Или стоит цель сделать выгодной доставку дешёвых товаров, в цене которых эти 20р будут заметны? )
У меня примерно та же фигня с астрофизикой и политикой )
Банки не любят использовать сложные модели, потому что они плохо интерпретируются. Да, есть специальные библиотеки, которые могут интерпретировать и сложные модели, но всё-равно это сложно. Логистическая регрессия легко интерпретируется, особенно если предикторы предварительно обработаны простыми правилами. Например, возраст может браться не как непрерывная переменная, а как несколько промежутков, каждый со своим весом. В общем, сырые данные предобрабатываются, а в конце идёт логистическая регрессия. И в такой модели понятно, какие факторы имеют какой вес, на основе чего было принято решение давать кредит или нет. Модель устойчива и предсказуема (это тоже всё проверяется специальными методиками). Потому что если банк будет выдавать слишком часто кредиты, которые будут не возвращаться, у менеджеров возникнут вопросы - а на каком основании этим людям давали кредиты и как этого избежать в будущем? Если используется простая модель, то можно легко проверить, почему было принято такое решение: у клиента было хорошо с тем-то и тем-то, скор сформировался из таких-то величин, всё логично и предсказуемо. А если решение принимала нейросеть или бустинг, то объяснить, почему решение было именно такое по данному заёмщику, бывает непросто. А банк - это прежде всего правила и процедуры. Соблюдены процедуры - всё предсказуемо и понятно. Если решение принято "чёрным ящиком" по непонятным принципам - ну, это уже не банк, это какая-то лотерея. Даже если решения эти в основном правильные, никто не сможет поручиться, что в любой момент этот "чёрный ящик" не выдаст какую-то дичь и не принесёт банку убытки. Понятность и предсказуемость модели - это страховка банка от убытков.
Поэтому я, попав на проект с похожей предыдущей текучкой, сразу стал всё в Confluence заносить. Все знания должны быть записаны в Confluence, все исходники должны быть в Github-е, тогда очередному разрабу не нужно будет с нуля разбираться, где чего и как и заново аналитикой заниматься, как вообще проект устроен.