Женщины в социальных танцах отрываются по полной по части платьев, обуви, причёсок и макияжа: всё, чего им иногда не хватает в повседневной жизни, они могут в полной мере воплотить на танцполе, поэтому с непривычки глаза разбегаются, а пульс учащается до легкой тахикардии.
Ой-ой. Вы думаете что женщинам прям так хочется вот этого вот всего?
Исходя их названия, думал тут будут какие-то предложения. А тут только «надо сделать хорошо, возможно вот так-то», без какой-либо проработки.
Загрузить больше информации о нашем мире в память автопилота, и на основе чего он будет принимать решения.
Легко сказать, трудно сделать. В одном предложении огромный (я бы даже сказал непосильный) объём работы. Далеко не одна научная группа в мире сейчас этим занимается. И знаете что? Автопилота уровня SAE 5 что-то до сих пор нет
Остальное туда же. Стоит копнуть глубже и вскроется ворох проблем в реализации
Как улучшить то?
Вот так наоптимизирует гиперпараметры, а потом в продакшене будет работать из рук вон плохо.
Понимать надо, что делаешь, а не полагаться на «магию черного ящика».
На самом деле всё описанное в статье относится не только к программистам, а вообще к любой отрасли.
Чем меньше ты знаешь проблематику, тем проще кажется решение. Но только стоит заняться реализацией… как тут же становится понятно почему для этого есть отдельная профессия)
баребоны/ноутбуки на базе Clevo купить в магазинах в России практические не реально
Ноутбуки с ужасно смешным названием Thunderobot, продающиеся в первую очередь на Tmall Алиэкспресса, — баребоны Clevo.
Использую свой 2.5 года, полёт нормальный. Если отключить подсветку клавиатуры, то дизайн становится почти нейтральным. Из минусов могу отметить огромный блок питания, малое время жизни под убунтой (хотя есть почти такой же ноут от system76, где с этим вроде лучше), и что дополнительные плашки оперативки вставляются с обратной стороны материнской платы.
Весь текст про какой-то конкретный метод. Но непонятно какой. Постановка задачи смешана с датасетами и реализацией. Это всё нужно только после того, как стало понятно о чём идёт речь. Есть только ссылка на диссертацию в конце статьи. Вы меня, конечно, извините, но её никто читать не будет. Можно было хотя бы в общих чертах описать в чём заключается метод. Из обрывков информации понятно только что чем-то похоже на деревья решений и есть марковские цепи.
Вот честно, я сперва бы хотел узнать в чём состоит метод и как он работает (хотя бы поверхностно), посмотрел бы на результаты в сравнении с другими методами. И если это меня удовлетворяет, я бы уже начал читать про реализацию. А тут ссылка на сам метод в конце статьи, сравнения с другими методами не приведено (сказано что нейронные сети тоже достигают 100% точности, может тогда и задача слабовата?). Да и будь я грибником, 50 правил это многовато)
Понятно желание рассказать про плод своей работы. Но это тоже нужно делать правильно. Иначе это не будет нужно никому.
Оценивать по практикам — так себе идея. Все с разным количеством топлива же ездят, поэтому отставание мало о чём говорит)
Тут так и просится модель посложнее, учитывающая индивидуальные особенности трасс и болидов различных команд.
Она там не особо правильная, значит.
Я рад, что Вам удалось сбросить вес, используя даже такие данные, но лучше вычислять калорийность блюда исходя из массы потребляемого продукта. «Порция» является слишком широким термином, какой её размер имелся в виду не ясно. Взвесьте свой обычный набор еды, пересчитайте калории. Итог будет разниться с тем, что указано в статье. Поэтому кухонные весы и таблицы калорийности по массе — правильный путь.
Боюсь что тут какая-то ошибка. Ну или порция каши уж совсем маленькая. Совсем не верится, что гречневая крупа менее питательна, чем 2 сосиски. Точно не перепутали калорийность гречи в сухом и варёном виде (т.е. не посчитали калораж по «сухой» массе крупы по «мокрым» калориям)?
Одна порция гречи в сухом виде — от 80г при по меньшей мере 300 ккал на 100г, итого 240+ ккал на порцию. И это ещё без масла.
И действительно не хватает слов про гликемический индекс. На жареном картофеле похудеть сложнее, чем на грече, даже если по калориям всё одинаково
Немного не согласен с таким определением.
Вот есть радиоуправляемая машинка-робот, которая катается по окружающему миру и решает задачу SLAM (локализация в пространстве и построение карты). Пример вполне жизненный и работающий.
Модель окружающей среды строится? Строится.
На основе входящей информации? Да, через камеры, лидары, GPS и пр.
Сможет ли когда-нибудь этот робот выучить китайский? Нет.
Большой частью «интеллектуальности» в моём понимании является возможность адаптироваться под другой вид деятельности, который изначально вообще не подразумевался.
Главная особенность системы: ее выводы будут статистически обоснованы (в рамках имеющейся информации) и, в соответствии с математической статистикой, будут асимптотически сходится к истинно верному значению при увеличении количества независимых данных.
Статистически обоснованные выводы != истинно верное значение, ибо статистика собирается по поставленному эксперименту, с которым можно налажать
Лайкать всех подряд — бесполезное занятие, даже вредное.
Зачем перемещать момент выбора на потом? Он же всё равно будет, этот выбор. Только если в использовании тиндера «по правилам» отказ одной из сторон никак не виден, то отказ после появления мэтча уже заметен и провоцирует далеко не положительные эмоции.
Кроме этого, лайканье всех подряд создает перевес по лайкам, и критерии «другой стороны» будут становиться строже. Себе же вредите.
Любой плеер с Bluetooth. (Но лучше дополнительно проверить на соответствие по кодекам)
Правда, раз на раз не приходится. На моем (Sony NWZ-A15) звук по «воздуху» качеством не отличается. Какие-нибудь подкасты послушать можно, но не музыку
Интересный выбор железа.
Получится хорошая производительность «на бумаге», а вот про реальность я что-то не уверен.
Довольно большое количество продуктов завязано на/скомпилировано Intel'овскими компиляторами, которые не очень жалуют AMD'шное железо. Работать то будет, но не самым оптимальным образом, по крайней мере «из коробки».
Ну и я молчу про отсутствие CUDA для GPU от AMD.
Может, конечно, к 2023 ситуация исправится, но пока что верится в это слабо
Ну если это сформированный документ, то тогда всё хорошо. Знал бы об этом, не писал бы свой комментарий)
Вообще, в такой постановке задачи первым делом приходит на ум сумма абсолютной попиксельной разницы между интересующей частью изображения и заранее заготовленными шаблонами. Там, где она меньше всего (ещё лучше, если около ноля), тот вариант и выбрать. Получится чуть проще и оптимизированней.
Остальное туда же. Стоит копнуть глубже и вскроется ворох проблем в реализации
Как улучшить то?
Понимать надо, что делаешь, а не полагаться на «магию черного ящика».
Чем меньше ты знаешь проблематику, тем проще кажется решение. Но только стоит заняться реализацией… как тут же становится понятно почему для этого есть отдельная профессия)
Использую свой 2.5 года, полёт нормальный. Если отключить подсветку клавиатуры, то дизайн становится почти нейтральным. Из минусов могу отметить огромный блок питания, малое время жизни под убунтой (хотя есть почти такой же ноут от system76, где с этим вроде лучше), и что дополнительные плашки оперативки вставляются с обратной стороны материнской платы.
Весь текст про какой-то конкретный метод. Но непонятно какой. Постановка задачи смешана с датасетами и реализацией. Это всё нужно только после того, как стало понятно о чём идёт речь. Есть только ссылка на диссертацию в конце статьи. Вы меня, конечно, извините, но её никто читать не будет. Можно было хотя бы в общих чертах описать в чём заключается метод. Из обрывков информации понятно только что чем-то похоже на деревья решений и есть марковские цепи.
Вот честно, я сперва бы хотел узнать в чём состоит метод и как он работает (хотя бы поверхностно), посмотрел бы на результаты в сравнении с другими методами. И если это меня удовлетворяет, я бы уже начал читать про реализацию. А тут ссылка на сам метод в конце статьи, сравнения с другими методами не приведено (сказано что нейронные сети тоже достигают 100% точности, может тогда и задача слабовата?). Да и будь я грибником, 50 правил это многовато)
Понятно желание рассказать про плод своей работы. Но это тоже нужно делать правильно. Иначе это не будет нужно никому.
Тут так и просится модель посложнее, учитывающая индивидуальные особенности трасс и болидов различных команд.
Я рад, что Вам удалось сбросить вес, используя даже такие данные, но лучше вычислять калорийность блюда исходя из массы потребляемого продукта. «Порция» является слишком широким термином, какой её размер имелся в виду не ясно. Взвесьте свой обычный набор еды, пересчитайте калории. Итог будет разниться с тем, что указано в статье. Поэтому кухонные весы и таблицы калорийности по массе — правильный путь.
Одна порция гречи в сухом виде — от 80г при по меньшей мере 300 ккал на 100г, итого 240+ ккал на порцию. И это ещё без масла.
И действительно не хватает слов про гликемический индекс. На жареном картофеле похудеть сложнее, чем на грече, даже если по калориям всё одинаково
Вот есть радиоуправляемая машинка-робот, которая катается по окружающему миру и решает задачу SLAM (локализация в пространстве и построение карты). Пример вполне жизненный и работающий.
Модель окружающей среды строится? Строится.
На основе входящей информации? Да, через камеры, лидары, GPS и пр.
Сможет ли когда-нибудь этот робот выучить китайский? Нет.
Большой частью «интеллектуальности» в моём понимании является возможность адаптироваться под другой вид деятельности, который изначально вообще не подразумевался.
Зачем перемещать момент выбора на потом? Он же всё равно будет, этот выбор. Только если в использовании тиндера «по правилам» отказ одной из сторон никак не виден, то отказ после появления мэтча уже заметен и провоцирует далеко не положительные эмоции.
Кроме этого, лайканье всех подряд создает перевес по лайкам, и критерии «другой стороны» будут становиться строже. Себе же вредите.
Правда, раз на раз не приходится. На моем (Sony NWZ-A15) звук по «воздуху» качеством не отличается. Какие-нибудь подкасты послушать можно, но не музыку
Особенно при наличии всяких файнфейсов/файндклонов и пр.
Получится хорошая производительность «на бумаге», а вот про реальность я что-то не уверен.
Довольно большое количество продуктов завязано на/скомпилировано Intel'овскими компиляторами, которые не очень жалуют AMD'шное железо. Работать то будет, но не самым оптимальным образом, по крайней мере «из коробки».
Ну и я молчу про отсутствие CUDA для GPU от AMD.
Может, конечно, к 2023 ситуация исправится, но пока что верится в это слабо
Откуда вообще есть уверенность, что эти 2% отличимы от остальных 98%?
Вообще, в такой постановке задачи первым делом приходит на ум сумма абсолютной попиксельной разницы между интересующей частью изображения и заранее заготовленными шаблонами. Там, где она меньше всего (ещё лучше, если около ноля), тот вариант и выбрать. Получится чуть проще и оптимизированней.
Но с расстоянием Левенштейна подход интересный.