Это звучит разумно и логично, однако мне не ясно следующее. Как работать с ASP.NET Identity + EF если у него есть такая проблема(например невозможно сделать два await вызова к одному контексту)?
Сделать два разных контекста? Вообще хорошая практика DbContext per Request, с подсовыванием с помощью IoC.
Нет, демо версии заранее говорят что они демо версии, формируя вполне адекватные ожидания. Вы формируете завышенные ожидания, заставляя платить деньги для достижения этих самых ожиданий. Почему вы не используете механизм триалов в store?
Когда в магазине мне предлагают попробовать — я пробую. Не только сыр, но приложения в маркетах. А когда мне предлагают «бесплатно использовать», а потом тянут деньги под любым предлогом это не тоже самое что «пробовать». Когда я нажимаю «поставить триал» я заранее осознаю ограничения.
Вы не обращали внимание, что триалы очень редко используются, хоть они есть во всех магазинах? Наверное потому что конверсия ниже, то есть насрать на пользователей, главное бабло.
Нет, а с чего вы взяли? Я говорю про ценность для пользователя: если бесплатная и платная версии отличаются только искусственными ограничениями в платной, то это билет в ад, а приложению в корзину.
А мне то что? Пусть будет реклама, если она не назойливая. У меня много приложений с рекламой, на которую я никогда не кликаю и не обращаю внимания. Если это еще и приносит дополнительную денежку разработчикам — я только рад. Реклама кстати тоже совершенствуется, недавно обратил внимание что баннеры подсовывают то, что действительно может быть мне интересно.
Реклама, которая притворяется контентом или выскакивает так, что на нее часто тыкаешь — тоже билет в ад, как и способы, описанные в статье.
Дело не в том сколько версий, а в том сколько ограничений. Кроме количества загружаемых фоток есть еще что-то? Есть ли добавочная ценность по сравнению с бесплатной версией, кроме обхода искусственных ограничений?
Попробуйте ответить на вопрос — почему именно 5 фотографий? Окажется что это совершенно искусственное ограничение, которое делает использование вашего приложения неудобным для многих пользователей. Разница труда разработчиков, которые писали приложение, при отправке 4 и 6 файлов отсутствует. Это понимают 99,99% пользователей. Получается что вы обманом завлекаете пользователей, предлагая им БЕСПЛАТНО услугу, но как раз когда услуга нужна вы начинаете тянуть деньги.
Далее. Если ВЫ цените труд разработчиков, то почему бы не сделать платное приложение?
Если хотите привлекать пользователей, то сделайте две версии — бесплатную, которая вообще не просит денег, и платную которая сразу денег просит.
Почему вы так не сделали? Потому что так конверсия ниже, то есть вам насрать и на разработчиков, и на пользователей. Вас только бабло интересует. Поэтому в АД. Дело не бабле как таковом, а именно в том, что вы всех обманываете.
Например обрезание высоких частот для подавления случайных шумов или вырезание пиков для подавления наведенных шумов. Сорри, с двумерными преобразованиям не очень активно работал, поэтому некоторые вещи для картинок могут быть неактуальны.
Часто для предобработки изображений используется преобразование фурье и манипуляции с результатом, это, насколько я помню матан, гладкой функцией не является.
Я так понимаю что нормализация и фильтрация данных на входе поможет отбросить лишний шум, даже если он был внедрен во входные данные намеренно.
Что меня сильно смутило в исследовании, так это то, что используются академические примеры нейросетей. Интересно можно ли подобный трюк повторить с боевыми примерами. Было бы очень прикольно иметь номер на машине визуально нормальный, но не определяющийся на камере.
Возможно, но как-то мало в самом исследовании об этом написано. Кроме того наводит на мысли как умудрились неправильно распознать цифры на наборе данных MNIST, там даже без нейроети, просто на свертке дать высокий процент распознавания.
Смотря для чего. В computer vision обычно используются сверточные нейросети, в которых перед обычной нейросетью ставится несколько слоев свертки и субдискретизации для выделения особенностей (features) изображения. А перед этим еще выполняется нормализация, например выделение яркости изображения, устранение поворотов и центрирование распознаваемых образов.
Все эти телодвижения уменьшают размерность входных данных, что хорошо для точности алгоритма, но плохо для решения обобщенных задач, вроде определения белых и черных собак или русских или американских танков.
Подавать в нейросеть, а если быть точным многослойный персептрон, цвета пикселей это плохая идея. Достаточно знать элементарные основы работы нейросетей.
Нейросеть это функция, которая получает на вход вектор и на выходе дает вектор. Если размер картинки 100 на 100 пикселей, то размер входного вектора — 10000 элементов. Для тренировки надо подать входных данных примерно в 10 раз больше размерности, чтобы получать адекватный результат, иначе даже локальный минимум функции квадратичной ошибки получить неудастся.
Кроме того картинка как набор пикселей очень неудачный формат ибо небольшое изменение, например сдвиг на 1 пиксел, не меняет сути изображения, но сильно меняет сами данные.
Было два раза. По мелочи, правда. И один раз два директора и один менеджер проекта на совещании получили взбучку от коммерческого заказчика за халатность по этой теме. По существу взбучку. Документы наваяли, но не те и не так.
То есть по факту один удачный раз и тот «по мелочи». Получается вы сами опровергаете суть своего же поста.
Думаю вам стоит сфокусироваться именно на вопросах документирования для госов — что и как писать, как сократить затраты на написание ГОСТовских документов. Я бы с удовольствием почитал такую статью.
Сделать два разных контекста? Вообще хорошая практика DbContext per Request, с подсовыванием с помощью IoC.
Вы не обращали внимание, что триалы очень редко используются, хоть они есть во всех магазинах? Наверное потому что конверсия ниже, то есть насрать на пользователей, главное бабло.
Вам не повезло, основная аудитория хабра — технари, которые прекрасно понимают чем ограничение отличается от упрощения.
Тем не менее вы даже тут пытаетесь обмануть всех.
Реклама, которая притворяется контентом или выскакивает так, что на нее часто тыкаешь — тоже билет в ад, как и способы, описанные в статье.
Далее. Если ВЫ цените труд разработчиков, то почему бы не сделать платное приложение?
Если хотите привлекать пользователей, то сделайте две версии — бесплатную, которая вообще не просит денег, и платную которая сразу денег просит.
Почему вы так не сделали? Потому что так конверсия ниже, то есть вам насрать и на разработчиков, и на пользователей. Вас только бабло интересует. Поэтому в АД. Дело не бабле как таковом, а именно в том, что вы всех обманываете.
Что меня сильно смутило в исследовании, так это то, что используются академические примеры нейросетей. Интересно можно ли подобный трюк повторить с боевыми примерами. Было бы очень прикольно иметь номер на машине визуально нормальный, но не определяющийся на камере.
А то мне недавно штраф на 3к пришел…
Все эти телодвижения уменьшают размерность входных данных, что хорошо для точности алгоритма, но плохо для решения обобщенных задач, вроде определения белых и черных собак или русских или американских танков.
Нейросеть это функция, которая получает на вход вектор и на выходе дает вектор. Если размер картинки 100 на 100 пикселей, то размер входного вектора — 10000 элементов. Для тренировки надо подать входных данных примерно в 10 раз больше размерности, чтобы получать адекватный результат, иначе даже локальный минимум функции квадратичной ошибки получить неудастся.
Кроме того картинка как набор пикселей очень неудачный формат ибо небольшое изменение, например сдвиг на 1 пиксел, не меняет сути изображения, но сильно меняет сами данные.
То есть по факту один удачный раз и тот «по мелочи». Получается вы сами опровергаете суть своего же поста.
Думаю вам стоит сфокусироваться именно на вопросах документирования для госов — что и как писать, как сократить затраты на написание ГОСТовских документов. Я бы с удовольствием почитал такую статью.
Эта статья получилась в общем неверная. Увы.