Pull to refresh
3
0

IT, statistics & guitars

Send message

круто, передал ссылку на статью и ваш ответ коллегам, спасибо!

Для корпоративного использования планируется ли приземлять все данные на сервера компании-пользователя?

Банковские работники живут немного скромнее, чем вы думаете. Айфоны/айпады раздаются крайне лимитированно (обычно, все-таки андроиды). А вот то, что рабочие темы часто обсуждаются в ТГ / вотсапах - да, проблема есть.

Если говорить о госкомпаниях (например, с уверенностью могу говорить о желтой нефтяной), то там уровень руководителей и больших руководителей - это прям синекура. Но «приличным людям» давать рядовые должности не с руки, а то, что они в теме не рубят - да хер бы с ним, у них замы есть (хотя бы один, который рубит).

Может, под него все это лобби и делают? Ну, типа, мутим ассоциацию, а потом на правах «официальности» начнём в кабинеты ходить, чемоданы с колбасой раздавать..

У меня вопрос, на который никак не найду ответа. Положим, нет никакого Яндекса и вы берёте и придумываете, мол, а давайте объединим таксопарки через одну систему? Ну, условно. Вы инвестируете в железо, сервера, привлекаете умных ребят и т.д., в общем, тратите бабки. После этого получается сервис, да такой, что им удобно пользоваться всем. Дополнительно вы даже что-то кому-то заносите ибо «правила игры», а вы не да политику, а за бизнес. По итогу вы получаете обалденную долю на рынке и тут вам говорят: «не, так не пойдет, ты, дружок, теперь доминирующее положение занимаешь». А вам от этого один геморрой и еще один чиновник в цепочку. Вопрос: а есть ли тогда вообще смысл расти и строить большие компании?

Вы почти не раскрыли (может, опосредованно об этом было сказано в п.5) идею того, что пропуски можно заполнять усредненным значением по кластеру: т.е. сперва вы разбиваете датасет на кластеры, потом выбираете, каким средним пользоваться (обычное, усеченное, медиана или даже мода) и им заполняете. Тогда вы сможете немного побороться с тем, что посчитаете это усреднение не по всему датасету, а только по тем соседям, которые к этому кластеру относятся. И вот эта идея - часто гораздо более аккаратная по отношению к пропускам, нежели бездумное .fillna() по всем данным.

нескучные обои и непременная статья о них...

с чем связан, по вашему мнению, всплеск таких писем? Омоглифам и использованию их в подменах адресов / спаме и т.д. - 100 лет в обед

да не, не то, интересно как раз руками, а не в монитор смотреть. Тем более, дети же.

Подпишусь под каждым пунктом. Ну и от себя добавлю, что выдавать «тяжелые» статьи - тяжело, а накатать мусор в виде «я написал хэллоуворлд» - очень легко. И когда нет границ (ограничений, векторов) - все будет неизбежно спускаться вниз, а не тянуться наверх. Ну просто так ведь проще. Вот такая вот отрицательная селекция. Тем, кто хотел обсудить алгоритмы или порассуждать про «поля Галуа» - тем становится скучно (и они либо в ридонли ушли, либо вообще свалили). Подавляющему большинству - легко и весело, потому как первых стало меньше и «у нас теперь дружелюбная атмосфера». Никто не задрачивает сложностями.

автору поста: к сожалению, «доказывать, что не верблюд» гораздо сложнее (( все это напоминает анекдот «- постойте, но у председателя не дочь, а сын! - я свое мнение высказал». Кинуть говном - почти ничего не стоит. Оттираться - к сожалению, занимает силы и время ((

так. Требуется новая статься с шариками. Ну и неплохо было бы написать общую главу с шариками и сапогами и тем, как на бедный город пришлось столько напастей и откуда они столько ученых взяли - все исследовать. Кайф. Завороженно слежу за продолжением.

ну это же, наверное, "сказка с подробностями" как у Остера? там же будет продолжение, да? ну, хочется дозарезу узнать, начали ли пришельцы еще что-то присылать, какие еще гипотезы выдвинут группы ученых и в самом конце все хорошо объяснят, так, чтобы даже после такого запутанного начала сами бы математики бы поняли все. Ждем.

По части медицины - кажется, что «ужасы медицинских данных» от ODS отлично покрывают тему.

1
23 ...

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity

Specialization

Specialist
Machine learning
Neural networks
Natural language processing
Computer Science