All streams
Search
Write a publication
Pull to refresh
64
0
Дмитрий Майоров @dimview

Неправильные, но полезные модели

Send message
То есть если в плане реогранизации/оптимизации компании будет написано «уволить всех хромых чёрных лесбиянок», то это не будет поводом подать на компанию в суд за дискриминацию?

Компенсация, которую суд заставит компанию выплатить, будет по крайней мере на пару порядков больше, чем выходное пособие. Даже после оплаты услуг адвокатов останется на безбедную жизнь. Почитайте про Buddy Fletcher, например.
Непонятно, зачем тестировать, если вне зависимости от результатов в 2016 году программа будет распространена на все отделения JPMorgan. То есть не предусмотрен сценарий «всё отлично работало на обучающей выборке, но новых недобросовестных трейдеров программа так и не нашла, зато нагенерила кучу ложных срабатываний».

Также интересна оценка ожидаемых потерь от судебных исков, связанных с применением этой программы. Уволят хромую чёрную лесбиянку потому что она часто ходила на какой-то сайт, адвокаты потребуют статистику, обнаружат, что этот сайт посещали преимущественно хромые чёрные лесбиянки, получат беспроигрышный случай — disparate treatment.

Подозреваю, что единственная цель этой деятельности — возможность сказать надзирающим оранам и акционерам «мы стараемся, 2500 специалистов наняли, $730 миллионов потратили». Во избежание потерь от судебных исков результаты работы системы будут отправляться в шреддер.
1. Зависимость интенсивности отказов от времени описывает так называемая bathtub curve, похожая на ванну с плоским дном. Постоянная интенсивность — разумное первое приближение, по крайней мере в пределах гарантийного срока службы.

2. Потребительские устройства редко разрабатываются с нуля, поэтому можно использовать данные гарантийных ремонтов от предыдущих поколений. Для систем, где нужна более точная и формальная оценка вероятности отказа (самолёт, ядерный реактор) есть весьма трудоёмкие способы её считать из вероятностей отказов отдельных компонентов. Но для этого нужно, чтоб кто-то предусмотрел и ввёл все возможные отказы и взаимосвязи.
> N изделий. Мы дожидаемся, пока все они откажут

Та же проблема. Очень долго придётся ждать, чтобы из партии в 100 изделий с вероятностью отказа 1% в год отказали все.
Вот в этом месте есть загвоздка:

> если в период от t до t+dt откажет n изделий, то интенсивность отказов будет примерно равна
λ(t)=n/(N*dt).

Например, у жёстких дисков порядка 1% отказов в год. У отдельных электронных компонентов — ещё меньше. За ограниченное время тестирования ограниченной по размеру тестовой выборки может быть 0 отказов. Поэтому n/N — не очень хороший способ оценивать λ.

Вместо этого лучше Байеса привлекать, например, (n+2)/(N+4) как рекомендует Алан Агрести. Если есть лучше априорное распределение, то формула будет другой, но смысл тот же — ноль отказов в тесте не означает нулевую вероятность отказа.
Вопрос в том, сколько ещё имён в этом списке. В данном случае речь про Штаты, где на 300 миллионов населения приходится 300 миллионов стволов. Самодельное оружие на этом фоне вообще капля в море.
Ствол — расходный материал. Особенно в спортивном оружии. Одно из преимуществ АРки в том, что ствол в ней можно поменять в домашних условиях, достаточно иметь тиски и ключ.
> мне сложно представить бытовое применение оружия

Спортивная стрельба, охота, самооборона, коллекционирование.
> Создавать свое оружие разрешено конституцией вообще то

В штатовской конституции нет ничего про создание своего оружия, только про хранение и ношение. Но что не запрещено, то разрешено, законов, запрещающих производить оружие для себя нет. Регулируется только производство оружия для продажи.
> для изготовления алюминиевого раньше требовалось очень дорогое оборудование

Сверлильный станок $150, фреза $20, свёрла $10, напильник $5. Всё продаётся в ближайшем строительном магазине или заказывается через интернет. Элементарных навыков работы с металлом, полученных в школьном УПК, вполне достаточно.
Рекомендую найти первый том книжки «Искусство схемотехники» Хоровица и Хилла. В упомянутые 80-е был в переводе издательства Мир, актуальности с тех пор не потерял.

Да, и у вольтметров на принципиальной схеме одна нога должна быть к земле подключена, чтоб аналогия с манометром работала.
Техника стрельбы, описанная в наставлениях по стрелковому оружию, на данный момент заметно устарела. Нонче гораздо более полезный ресурс — тытрубка, поиск по именам Jerry Miculek, Bob Vogel, Rob Leatham.
Мешается закон сохранения импульса. Чтоб была отдача как у настоящего пистолета, надо что-то вперёд посылать с тем же импульсом, как у настоящей пули. Гонять вес туда-сюда недостаточно.
Если нет желания изобретать велосипед, то есть SiRT и Shoot-Off.
Ещё правильная работа со спуском. Обычно если спешить, то при нажатии на спусковой крючок мушка уходит влево-вниз (у левшей вправо-вниз). Лазер это покажет.
Не вижу ничего особенно опасного в этом стиле, это ж просто off-by-one error.

Такой вариант

    while (n)
        printf("%d\n", groups[--n]);


или даже такой вариант

    while (n --> 0)
        printf("%d\n", groups[n]);


ничуть не более «хакерский».
Понятно, что 10 миллионов наблюдений можно получить. Вопрос был в том, нужно ли. Не проще ли взять случайную выборку в 10 тысяч наблюдений и подогнать регрессию на ней? А потом взять другие 10 тысяч и на них проверить?
Существует народная примета — если подгонка модели упирается в вычислительные ресурсы, скорее всего что-то не так с моделью. В данном случае не очень понятно, зачем надо использовать 10 миллионов наблюдений для подгонки регрессии с одной независимой переменной.
Про фундаментальное различие звука и изображений конфуз вышел. Разница там только в том, что у звука одно измерение (время), а у картинки — два (координаты x и y). В остальном вся математика та же, именно поэтому, как правильно отмечено ниже, MP3 похож на JPG.

Изображения по пикселям не сравнивают, для этого есть перцептивные хеши вроде phash. Звук изменять на основании значений соседних отсчётов можно, ту же операцию сглаживания можно делать во временной области безо всякого Фурье, особенно если отклик фильтра недлинный.
Тут ключевой момент не в длине метода, а в повторении кода.

Если код разбора заказов и код разбора лотов очень разный, то нет смысла делать два метода.

А если код почти одинаковый, то можно сделать один метод, который вызывается два раза с разными параметрами. Но и даже это не всегда оправдано, есть классический текст на эту непростую тему.

Information

Rating
Does not participate
Location
США
Registered
Activity