Инструмент rutube - перенести свой контент с ютуба. Чужой нет.
Но в рутуб и так есть большинство популярных роликов ютуба. Проблема, как написали ниже - интерктив. Вы не видите дату создания ролика (будет дата заливки на рутуб) и количество лайков, чтобы оценить какой ролик лучше смотреть. А для точечного просмотра да, подходит.
Хороший комментарий. Тоже думал об этом, когда делал. В моем случае сервис больше для мотивации пользоваться трекером, а не для оценки KPI. Т.к. есть проблема, что часть задач не заводятся в трекер. Еще хотел привязать дедлайны задач, чтобы "груз" краснел-перезревал, если сроки вышли. В итоге не стал заморачиваться. У нас небольшая команда, и вклад каждого в общий прогресс у всех на виду.
имеющий для меня пользу и практическую ценность ответ был в 1й статье "Результат зависит от версии Python на которой был запущен скрипт". Остальное - для увлекающихся теоретиков.
ps: да, в оригинальной версии анекдота как раз было "в корзине воздушного шара в 20 метрах над землей". Абсолютно точный ответ))
После прочтения этой статьи понял анекдот про программистов))
Летят Холмс с Ватсоном на воздушном шаре. И спят в полете. Просыпаются над какой-то незнакомой землей, видят - внизу какой-то хрен коров пасет. Снизились они и спрашивают мужика: - Скажите, сэр, где мы находимся? - На воздушном шаре. - Спасибо, сэр! - и летят вверх. Холмс задумчиво говорит: - Интересная местность, Ватсон! Программист пасет коров! - Холмс, а с чего вы взяли, что он программист? - Это элементарно! Во-первых, он долго думал над ответом. Во-вторых, его ответ был абсолютно точен. И в третьих - абсолютно бесполезен!
Тоже размышлял над подобными экспериментами, все руки не доходили проверить. Не думали еще, вместо склейки двух взображений размещать их просто в слоях RGB? У вас в примерах серые изображения. Можно один кадр разместить в канале R, второй в G, а в B третий кадр или маску какую-нибудь.
Хорошая статья для новичков. Не хватает информации о размерах датасета (количество изображений в тренировочной и валидационной выборке) и какая получилась метрика mAP. Без этого оценить результаты сложно.
Не понимаю, за что вас так люто минусят) Отчасти правда в вашем сообщении есть.
Поделюсь своими мыслями, которые возможно помогут лучше сориентироваться, т.к. я как раз из тех, кто вошел в ИТ после 40, имея за плечами только курсы (правда не фронтенд) и абсолютно нерелевантное резюме. И мне уже приходилось набирать команду разработчиков, и отвечать "мы вам дадим обратную связь". И всегда обратную связь кандидату даю, хотя не всегда с объяснением причин, по которым отказали.
Разница между джуном и мидлом условная. Считается, что у джуна есть непонятной глубины знания, а у мидла еще реальный положительный опыт. Там, где для мидла гит, джира и др. это знакомый рабочий инструмент, для джуна могут оказаться новыми системами, которые займут некоторое время на эффективное освоение. У сеньера в дополнение еще есть обширный опыт, позволяющий решить сложную задачу быстро и оптимальным образом.
Для себя еще выделяю junior и junior+.
Проблема обычных джунов в том, что они приходят с запросом "я готов пахать, почти за еду, учите меня" (ленивых, не мотивированных и с неоправданным запросом по з/п не рассматриваю). Такого сотрудника в большинстве случаев надо постоянно контролировать. Его не отправишь на удаленку. Иначе можно за месяц работы получить результат = 0.
Джун+ это специалист, который может самостоятельно решать пусть пока несложные, но нужные бизнесу задачи полностью самостоятельно. На собеседовании спрашиваю: какие проекты делал самостоятельно, сколько времени ушло на то чтобы разобраться с новой для себя темой, как искал вопросы на ответы. От сложности задач, с которыми может справиться кандидат, определяется его уровень, потенциал и зависит з/п.
Дальше есть два вида задач, под которые набирают сотрудников:
Компании нужны компетенции, которых сейчас нет. Например ушел сотрудник, или инициирована разработка нового продукта, которым раньше не занимались. Тут ловить джуну конечно нечего.
Компания растет. Спецы с компетенциями есть. Но работы стало больше, и нужен помощник, который разгрузит рутину.
На второй тип задач подойдет джун, который продаст работодателю положительные ответы на все следующие вопросы:
Может ли сотрудник самостоятельно решать задачи, чтобы его не надо было постоянно контролировать и "подталкивать как тележку"?
Есть ли у сотрудника навыки, которые уже полезны компании?
Сотрудник не токсичный и о предыдущих работодателях и коллегах отзывается положительно?
У сотрудника есть потенциал осваивать новые навыки?
Только не надо ждать, что вам эти вопросы зададут. Тут либо вы демонстрируете сами понимание, либо его нет)
Желание, настойчивость и немного удачи - неизменная формула успеха.
С чего бы монополиям что-то развивать? Вокруг них конкуренции нет, их позициям ничто не угрожает
Для чего по вашему мнению делались все эти реформы, описанные в книге 2007г "Слон на танцполе. Как Герман Греф и его команда учат Сбербанк танцевать", с ломкой сложившейся системы и процессов банка?
Вы правы, смотреть надо разные решения. В сатье об этом упоминается.
Идея статьи была показать применение фреймворка, который уже хорошо зарекомендовал себя в задачах object detection. Yolo как раз решение SOTA (State-Of-The-Art).
И альтернатив yolo если честно мне не видится. В сторону трансформеров еще можно посмотреть, но пока они проигрывают в бенчмарках точность/скорость.
В любом случае нейронка как то должна узнать о новых измененных объектах. А дельше например технология few shot learning. В случае yolo потребуется дорогое по ресурсам дообучение, и даже transfer learning не спасет.
Интересный обзор. Спасибо за материал. Всегда было интересно, как используются нейронки внутри строительных компаний.
Инструмент rutube - перенести свой контент с ютуба. Чужой нет.
Но в рутуб и так есть большинство популярных роликов ютуба. Проблема, как написали ниже - интерктив. Вы не видите дату создания ролика (будет дата заливки на рутуб) и количество лайков, чтобы оценить какой ролик лучше смотреть. А для точечного просмотра да, подходит.
Вы полностью правы!
Круто!
Интересно читать статью, в которой почти каждая ссылка у меня отображается бордовой (прочитанной) :)
Статья действительно интересная, спасибо.
Хороший комментарий. Тоже думал об этом, когда делал. В моем случае сервис больше для мотивации пользоваться трекером, а не для оценки KPI. Т.к. есть проблема, что часть задач не заводятся в трекер.
Еще хотел привязать дедлайны задач, чтобы "груз" краснел-перезревал, если сроки вышли. В итоге не стал заморачиваться. У нас небольшая команда, и вклад каждого в общий прогресс у всех на виду.
спасибо за положительный отзыв
минус один, но жирный. Железка 2017 года. Python по моему там 3.6 потолок. Не проверял, но подозреваю железяка уже end-of-sale или близка к этому.
С прошлого года есть Jetson nano orin. Заявлены x80 производительности к старому. Но и цена кусучая.
А учитывая текущие реалии я бы смотрел в сторону Orange Pi, кому нужна автономность.
Надеюсь эта статья не попадет в обучение следующих версий gpt
ваш ответ абсолютно точный)
имеющий для меня пользу и практическую ценность ответ был в 1й статье "Результат зависит от версии Python на которой был запущен скрипт".
Остальное - для увлекающихся теоретиков.
ps: да, в оригинальной версии анекдота как раз было "в корзине воздушного шара в 20 метрах над землей". Абсолютно точный ответ))
После прочтения этой статьи понял анекдот про программистов))
Летят Холмс с Ватсоном на воздушном шаре. И спят в полете. Просыпаются
над какой-то незнакомой землей, видят - внизу какой-то хрен коров пасет.
Снизились они и спрашивают мужика:
- Скажите, сэр, где мы находимся?
- На воздушном шаре.
- Спасибо, сэр! - и летят вверх. Холмс задумчиво говорит:
- Интересная местность, Ватсон! Программист пасет коров!
- Холмс, а с чего вы взяли, что он программист?
- Это элементарно! Во-первых, он долго думал над ответом. Во-вторых, его
ответ был абсолютно точен. И в третьих - абсолютно бесполезен!
Спасибо за интересную статью!
Какую версию yola использовали?
Тоже размышлял над подобными экспериментами, все руки не доходили проверить. Не думали еще, вместо склейки двух взображений размещать их просто в слоях RGB? У вас в примерах серые изображения. Можно один кадр разместить в канале R, второй в G, а в B третий кадр или маску какую-нибудь.
Проще, чем бумажный паспорт подделать?
Хорошая статья для новичков. Не хватает информации о размерах датасета (количество изображений в тренировочной и валидационной выборке) и какая получилась метрика mAP. Без этого оценить результаты сложно.
Отличный совет!
Всегда так делаю и забыл о проблемах с потерей результатов обучения в колабе.
Не понимаю, за что вас так люто минусят) Отчасти правда в вашем сообщении есть.
Поделюсь своими мыслями, которые возможно помогут лучше сориентироваться, т.к. я как раз из тех, кто вошел в ИТ после 40, имея за плечами только курсы (правда не фронтенд) и абсолютно нерелевантное резюме. И мне уже приходилось набирать команду разработчиков, и отвечать "мы вам дадим обратную связь". И всегда обратную связь кандидату даю, хотя не всегда с объяснением причин, по которым отказали.
Разница между джуном и мидлом условная. Считается, что у джуна есть непонятной глубины знания, а у мидла еще реальный положительный опыт. Там, где для мидла гит, джира и др. это знакомый рабочий инструмент, для джуна могут оказаться новыми системами, которые займут некоторое время на эффективное освоение. У сеньера в дополнение еще есть обширный опыт, позволяющий решить сложную задачу быстро и оптимальным образом.
Для себя еще выделяю junior и junior+.
Проблема обычных джунов в том, что они приходят с запросом "я готов пахать, почти за еду, учите меня" (ленивых, не мотивированных и с неоправданным запросом по з/п не рассматриваю). Такого сотрудника в большинстве случаев надо постоянно контролировать. Его не отправишь на удаленку. Иначе можно за месяц работы получить результат = 0.
Джун+ это специалист, который может самостоятельно решать пусть пока несложные, но нужные бизнесу задачи полностью самостоятельно. На собеседовании спрашиваю: какие проекты делал самостоятельно, сколько времени ушло на то чтобы разобраться с новой для себя темой, как искал вопросы на ответы. От сложности задач, с которыми может справиться кандидат, определяется его уровень, потенциал и зависит з/п.
Дальше есть два вида задач, под которые набирают сотрудников:
Компании нужны компетенции, которых сейчас нет. Например ушел сотрудник, или инициирована разработка нового продукта, которым раньше не занимались. Тут ловить джуну конечно нечего.
Компания растет. Спецы с компетенциями есть. Но работы стало больше, и нужен помощник, который разгрузит рутину.
На второй тип задач подойдет джун, который продаст работодателю положительные ответы на все следующие вопросы:
Может ли сотрудник самостоятельно решать задачи, чтобы его не надо было постоянно контролировать и "подталкивать как тележку"?
Есть ли у сотрудника навыки, которые уже полезны компании?
Сотрудник не токсичный и о предыдущих работодателях и коллегах отзывается положительно?
У сотрудника есть потенциал осваивать новые навыки?
Только не надо ждать, что вам эти вопросы зададут. Тут либо вы демонстрируете сами понимание, либо его нет)
Желание, настойчивость и немного удачи - неизменная формула успеха.
Успехов вам!
Для чего по вашему мнению делались все эти реформы, описанные в книге 2007г "Слон на танцполе. Как Герман Греф и его команда учат Сбербанк танцевать", с ломкой сложившейся системы и процессов банка?
Вы правы, смотреть надо разные решения. В сатье об этом упоминается.
Идея статьи была показать применение фреймворка, который уже хорошо зарекомендовал себя в задачах object detection. Yolo как раз решение SOTA (State-Of-The-Art).
И альтернатив yolo если честно мне не видится. В сторону трансформеров еще можно посмотреть, но пока они проигрывают в бенчмарках точность/скорость.
В любом случае нейронка как то должна узнать о новых измененных объектах. А дельше например технология few shot learning. В случае yolo потребуется дорогое по ресурсам дообучение, и даже transfer learning не спасет.