Фиброз наблюдается только у тяжело переболевших. При лёгком и бессимптомном течении на КТ тоже видны изменения, но они через месяц-два исчезают без следа.
Хорошо, если так, можете дать ссылку на статьи, исследования?
Я может не те новости читаю, но вроде исследование было на бессимптомных носителях, и тем не менее у многих наблюдался фиброз, я попробую найти (и перепроверить) источники.
Довольно односторонняя подача, но спасибо за подборку.
С другой стороны достаточно посмотреть на бывшую ситуацию в Италии или Нью-Йорке, где для больных (любых больных), жертв несчастных случаев и т д не оставалось мест в реанимациях и госпиталях и вроде как здавый смысл подсказывает, что карантин нужен.
А данные о том, что даже бессимптомая болезнь может (с приличной вероятностью) привести к фиброзу легких, который вообще имеет последствия на всю жизнь, вполне заставляют меня сидеть дома.
Я как бы понимаю, исследования, полемики… но эти пару пунктов для меня просто перевешивают любые другие факты.
Ох, разумеется это нечестно. Хотя подготовка, что вы описали безусловно сделает вас лучшим программистом (мне помогает).
В компании которая растет, получает десятки тысяч (наверное) резюме в день и нанимает сотни в период роста и десятки в период простоя, просто невозможно создать систему, которая будет работать честно.
В компаниях типа Гугл и Фб, привыкли работать с big data, поверьте все результаты интервью и дальнейший перформанс скармливаются ии и изучаются, процесс улучшается от года к году в соответствии с фидбеком.
Однако вы упускаете objective системы — цель не в том, чтобы нанимать лучших, а в том чтобы максимально исключить false positive. Не нанять хорошего инженера это ничего страшного, а вот нанять плохого — это сказывается на перфомансе очень сильно. И оно вроде так работает, насколько я могу судить.
Отвечу на некоторые вопросы выше и дам уточнения с вашего позволения.
Дисклеймер: я работал в Фб, и все что ниже, мое мнение, компания большая, другие инженеры могут иметь совершенно другой опыт.
«На собеседованиях больше ценится реальный опыт или решение задач из олимпиад?
Ценится все. „
Опыт и образование принимается во внимание, но ценится меньше, чем перформанс при решении задач. Не только решение задач, но ваше поведение, ход мысли, работа с интервьювером — все это плюс ессна знание и понимание алгоритмов, структур данных и т д.
“с junior на middle надо перейти за два года
с middle на senior – за три года;
если не получается – увольняют»
Вроде ж уже отменяют везде (в Фб и Гугле).
«Как грубо говоря отличить Мидла от сеньера?»
Есть метрики, и менеджеры постоянно (реально это их работа) работают над вашим карьерным ростом. Без подробностей — не хочу наврать, давно это было.
«Вопрос причастным: зачем люди стремятся в Гугл, там, Фейсбук или Яндекс?»
1. Свобода действий — грубо тебе не ставят задачи, ты решаешь что делаешь, твои идеи, ты свой архитектор и менеджер, бери и твори. Даунсайд конечно, когда придет время ревью надо будет показать, что то что ты делаешь приносит прибыль.
2. Деньги, акции, бонусы плюс плюшки — бесплатная еда, транспорт, у них нереальное количество всяческих плюшек — за полгода привыкаешь жить как на курорте (но работать). И нет, 300k это не средняя зарплата сеньора в долине, 99% компаний это таки не FAANG (большинство даже не в зп чартах), 180-200k может. В FAANG скажем 200k и до миллионов, но! если посчитать бонусы, страховку, 401k match, транспорт, оплату переезда, еду в конце концов, даже с 200k FAANG будут далеко впереди…
3. Резюме — имея Фб или Гугл в резюме можно рассчитывать на лучшие зарплаты, легче найти работу (да-да даже для хорошего инженера полгода поисков в штатах это нормально)
«Просто миддл фейсбука это прокаченный джун.»
Что-что а уровень инженеров в Фб весьма достойный, у меня были претензии к менеджменту, но все инженеры с которыми работал были круты (есть с чем ставнить: TI, Amazon, Nvidia, Panasonic)
Отличные статьи!
Один момент — мне кажется, что в статье не описана важность квантизации. А именно, что на этом шаге мы понижаем энтропию сигнала, подготавливая его таким образом к энтропийному кодированию.
Соответственно: аггрессивная квантизация == потеря качества == лучшее сжатие на стадии энтропийного сжатия == меньший битрейт. И соответственно наоборот.
Таким образом от кватизации зависит баланс — сжатие/качество.
А также пару слов об RLE кодировании тоже не помешало б.
Хорошо, если так, можете дать ссылку на статьи, исследования?
Я может не те новости читаю, но вроде исследование было на бессимптомных носителях, и тем не менее у многих наблюдался фиброз, я попробую найти (и перепроверить) источники.
С другой стороны достаточно посмотреть на бывшую ситуацию в Италии или Нью-Йорке, где для больных (любых больных), жертв несчастных случаев и т д не оставалось мест в реанимациях и госпиталях и вроде как здавый смысл подсказывает, что карантин нужен.
А данные о том, что даже бессимптомая болезнь может (с приличной вероятностью) привести к фиброзу легких, который вообще имеет последствия на всю жизнь, вполне заставляют меня сидеть дома.
Я как бы понимаю, исследования, полемики… но эти пару пунктов для меня просто перевешивают любые другие факты.
В компании которая растет, получает десятки тысяч (наверное) резюме в день и нанимает сотни в период роста и десятки в период простоя, просто невозможно создать систему, которая будет работать честно.
В компаниях типа Гугл и Фб, привыкли работать с big data, поверьте все результаты интервью и дальнейший перформанс скармливаются ии и изучаются, процесс улучшается от года к году в соответствии с фидбеком.
Однако вы упускаете objective системы — цель не в том, чтобы нанимать лучших, а в том чтобы максимально исключить false positive. Не нанять хорошего инженера это ничего страшного, а вот нанять плохого — это сказывается на перфомансе очень сильно. И оно вроде так работает, насколько я могу судить.
Дисклеймер: я работал в Фб, и все что ниже, мое мнение, компания большая, другие инженеры могут иметь совершенно другой опыт.
«На собеседованиях больше ценится реальный опыт или решение задач из олимпиад?
Ценится все. „
Опыт и образование принимается во внимание, но ценится меньше, чем перформанс при решении задач. Не только решение задач, но ваше поведение, ход мысли, работа с интервьювером — все это плюс ессна знание и понимание алгоритмов, структур данных и т д.
“с junior на middle надо перейти за два года
с middle на senior – за три года;
если не получается – увольняют»
Вроде ж уже отменяют везде (в Фб и Гугле).
«Как грубо говоря отличить Мидла от сеньера?»
Есть метрики, и менеджеры постоянно (реально это их работа) работают над вашим карьерным ростом. Без подробностей — не хочу наврать, давно это было.
«Вопрос причастным: зачем люди стремятся в Гугл, там, Фейсбук или Яндекс?»
1. Свобода действий — грубо тебе не ставят задачи, ты решаешь что делаешь, твои идеи, ты свой архитектор и менеджер, бери и твори. Даунсайд конечно, когда придет время ревью надо будет показать, что то что ты делаешь приносит прибыль.
2. Деньги, акции, бонусы плюс плюшки — бесплатная еда, транспорт, у них нереальное количество всяческих плюшек — за полгода привыкаешь жить как на курорте (но работать). И нет, 300k это не средняя зарплата сеньора в долине, 99% компаний это таки не FAANG (большинство даже не в зп чартах), 180-200k может. В FAANG скажем 200k и до миллионов, но! если посчитать бонусы, страховку, 401k match, транспорт, оплату переезда, еду в конце концов, даже с 200k FAANG будут далеко впереди…
3. Резюме — имея Фб или Гугл в резюме можно рассчитывать на лучшие зарплаты, легче найти работу (да-да даже для хорошего инженера полгода поисков в штатах это нормально)
«Просто миддл фейсбука это прокаченный джун.»
Что-что а уровень инженеров в Фб весьма достойный, у меня были претензии к менеджменту, но все инженеры с которыми работал были круты (есть с чем ставнить: TI, Amazon, Nvidia, Panasonic)
Один момент — мне кажется, что в статье не описана важность квантизации. А именно, что на этом шаге мы понижаем энтропию сигнала, подготавливая его таким образом к энтропийному кодированию.
Соответственно: аггрессивная квантизация == потеря качества == лучшее сжатие на стадии энтропийного сжатия == меньший битрейт. И соответственно наоборот.
Таким образом от кватизации зависит баланс — сжатие/качество.
А также пару слов об RLE кодировании тоже не помешало б.