Это верно (и это проблема) не только для предпринимателей.
Данные в биомеде, исследовательские лаборатории.
Два года назад столкнулись с самой обычной ошибкой, когда выгрузили данные из медицинской системы учета в файлик .xlsx.
Проскочила обычная замена "число"-"дата", в итоге вся статистика улетела в космос: был набор данных по уровню билирубина (границы в диапазоне 0-280), на выходе получили среднее значение (не медиану, простое среднее арифметическое) 3000±250.
Аналитик рассчитывал, что ему на вход дали уже проверенные и подчищенные данные
Предположу, что все питонисты, кто использует ML-обучение и библиотеки Keras/Tensorflow, выиграют в приросте производительности.
Из прикладных задач тут будут работы с геномными данными и распознавание болезней по изображению (пачки МРТ- или КТ-снимков).
Помню, как коллеги радовались, когда запускали свои геномные пайплайны на А100, сказали что выигрыш во времени измеряется в часах (против обычных десятков часов)
Потому что чай в Кении - это куст китайской камелии, который за 120 лет еще не успел адаптироваться к африканскому климату и почвам (и потому кенийский чай считается либо среднего либо низкого качества).
В Китае чай фигачат из Камелии сина, а в Индии выращивают преимущественно Камелию ассам. В Индонезии выращивают гибрид двух последних.
Ну и добавим сюда (как писали выше) способы ферментации и традиции подготовки листа....
Это как роза чайная, роза классическая и шиповник или яблоня - все из семейства розоцветные, однако ж пахнут по-разному.
Нам похожий тест компания дала через одну из госплатформ. То есть администрация оплатила доступ к тесту на месяц для 3000+ человек.
Простой опросник, примерно на 20-25 минут и в итоге оценка компетенций в виде текстово-графического отчета.
Из плюсов: не выдернули весь отдел кадров из работы (они бы на месте умерли, проводя опрос 3к людей), не было субъективных оценок.
Из минусов: если отвечать не честно, а приукрашивать, то результаты теста можно легко завысить. Ну и некоторые нехорошие люди этим воспользовались. Хотя дальнейшая работа показала их полную некомпетентность, так что тут такое себе решение...
Контейнер для овощей, для фруктов, отсек для яиц, место на полке для мяса.
Фотодатчик на наличие/отсутствие чего-то в отсеке. Ну или контактная пластинка, которая работает от веса условно больше 15гр. Все закончилось - контакта нет минут 20-30, есть запись в расписании "купи мясо, кожанный"
Просто Вося столкнулся с псевдоHR - человеком, который решил поиграть в рекрутера (типа как в риэлтора), но только после своей основной работы. Потому и отвечает после 20 часов, а не в рабочие часы.
Хотя бывают кейсы поинтереснее: девочка отвечает в час ночи, потом на сутки теряется, а после - "ой, ну надо было самому ответить, я же девушка, Вы что - не поняли, что это было приглашение?"
Но этим консорциумам пришлось 15 лет собирать данные наблюдений, чтобы из почти однородных S/N (которые сейчас сильно меньше единицы) вычленить статистически значимые данные.
С более чувствительными гравитационными детекторами результат должен будет быть намного качественнее. Но Вы об этом в статье пишете, на самом деле
Просто надо дождаться, пока в космос выведут интерферометры со сверхдлинной базой.
Это если вы следите за одним точечным источником с периодом 10 лет, надо ждать повторного события десять лет. Предполагается, что таких событий одномоментно можно зафиксировать сотнями тысяч - вот тут и наберется статистика по неоднородной выборке самых разных источников гравитационных волн.
Новая версия банально выдает ошибку при установке.
Поэтому на ноуте не стал обновлять древний-древний лаунчер EGS
Это верно (и это проблема) не только для предпринимателей.
Данные в биомеде, исследовательские лаборатории.
Два года назад столкнулись с самой обычной ошибкой, когда выгрузили данные из медицинской системы учета в файлик .xlsx.
Проскочила обычная замена "число"-"дата", в итоге вся статистика улетела в космос: был набор данных по уровню билирубина (границы в диапазоне 0-280), на выходе получили среднее значение (не медиану, простое среднее арифметическое) 3000±250.
Аналитик рассчитывал, что ему на вход дали уже проверенные и подчищенные данные
Предположу, что все питонисты, кто использует ML-обучение и библиотеки Keras/Tensorflow, выиграют в приросте производительности.
Из прикладных задач тут будут работы с геномными данными и распознавание болезней по изображению (пачки МРТ- или КТ-снимков).
Помню, как коллеги радовались, когда запускали свои геномные пайплайны на А100, сказали что выигрыш во времени измеряется в часах (против обычных десятков часов)
Басилур часто попадается на гигантском количестве плесени, увы. Поставщики не обращают внимания на условия хранения
Потому что чай в Кении - это куст китайской камелии, который за 120 лет еще не успел адаптироваться к африканскому климату и почвам (и потому кенийский чай считается либо среднего либо низкого качества).
В Китае чай фигачат из Камелии сина, а в Индии выращивают преимущественно Камелию ассам. В Индонезии выращивают гибрид двух последних.
Ну и добавим сюда (как писали выше) способы ферментации и традиции подготовки листа....
Это как роза чайная, роза классическая и шиповник или яблоня - все из семейства розоцветные, однако ж пахнут по-разному.
Нам похожий тест компания дала через одну из госплатформ. То есть администрация оплатила доступ к тесту на месяц для 3000+ человек.
Простой опросник, примерно на 20-25 минут и в итоге оценка компетенций в виде текстово-графического отчета.
Из плюсов: не выдернули весь отдел кадров из работы (они бы на месте умерли, проводя опрос 3к людей), не было субъективных оценок.
Из минусов: если отвечать не честно, а приукрашивать, то результаты теста можно легко завысить. Ну и некоторые нехорошие люди этим воспользовались. Хотя дальнейшая работа показала их полную некомпетентность, так что тут такое себе решение...
Ну да, а если вспомнить 1С и всю специализированную кухню вокруг их продуктов?
Я бы не называл это деградацией.
Когда живешь один - это даже плюс.
Какой-никакой а все же сосед, собеседник и даже собутыльник
Хм, решение может быть проще.
Отдельные отсеки/места под определенные продукты.
Контейнер для овощей, для фруктов, отсек для яиц, место на полке для мяса.
Фотодатчик на наличие/отсутствие чего-то в отсеке. Ну или контактная пластинка, которая работает от веса условно больше 15гр. Все закончилось - контакта нет минут 20-30, есть запись в расписании "купи мясо, кожанный"
Моя девушка каждое утро просыпается исключительно под запах свежесваренного кофе.
Секрет автоматизации - в виде меня, который встает на 20 минут раньше.
"Троя" и "Иллион" Дэна Симмонса просто
Да легко!
Ведь нет условия "умножать быстро и давать правильный ответ"
а там плюс-минус 90% от правильного результата - всего лишь погрешность
Так для этого есть специализированные инструменты - PaperPile, Mendeley.
Отличная визуализация!
Утащу в закладки, пожалуй
Напомнило анекдот про стартап с борделем:
Пока работаю один, из услуг - анал и орал. Всё сам, всё сам, стартап же.
В сортах мух, сэээээр!
Просто Вося столкнулся с псевдоHR - человеком, который решил поиграть в рекрутера (типа как в риэлтора), но только после своей основной работы. Потому и отвечает после 20 часов, а не в рабочие часы.
Хотя бывают кейсы поинтереснее: девочка отвечает в час ночи, потом на сутки теряется, а после - "ой, ну надо было самому ответить, я же девушка, Вы что - не поняли, что это было приглашение?"
Да, я понимаю.
Но этим консорциумам пришлось 15 лет собирать данные наблюдений, чтобы из почти однородных S/N (которые сейчас сильно меньше единицы) вычленить статистически значимые данные.
С более чувствительными гравитационными детекторами результат должен будет быть намного качественнее. Но Вы об этом в статье пишете, на самом деле
Просто надо дождаться, пока в космос выведут интерферометры со сверхдлинной базой.
Это если вы следите за одним точечным источником с периодом 10 лет, надо ждать повторного события десять лет. Предполагается, что таких событий одномоментно можно зафиксировать сотнями тысяч - вот тут и наберется статистика по неоднородной выборке самых разных источников гравитационных волн.