Извините, но мы о чем говорим? О сертификате, который был представлен выше, "Russian Trusted Root CA"? Естественно это корневой сертификат им можно подписать что угодно, но это не сертификат Сбера, это сертификат корневого УЦ. Которым могут быть подписаны конечные сертификаты Сбера, чтобы работал TLS. По сути пока имеем одно ранговый УЦ.
Сертификат защищает в основном от MITM аттак, технические возможности для которой есть по большей части у провайдера и товарища майора. По всему миру полно третьесортных УЦ среди которых найти тот который подпишет что угодно за деньги, или ликнул секретный ключ, думаю не такая большая проблема. Какие существенные дополнительные вектора атак к существующим, добавляет сертификат от товарища майора мне особо не понятно.
Компьютерные игры еще привели к бурному росту производительности GPU, и как следствие появлению глубоких нейронные сеток, на которых весь современный ИИ(machine learning) держится.
Пошлины не сильно помогут в случаи с китаем, сталь уйдет в товары с более высокой степенью переработки. Климатология до сих пор штука темная, очевидно, что co2 имеет парниковый эффект, и будет вести к росту средней температуры. Но вот какие будут последствия для конкретной страны, совсем не очевидно. Китайцы насколько я знаю были основным тормозом, различных глобальных климатических соглашений.
Это да, просто каждый случай по своему уникален, вопрос баланса. Что делать если бизнес перестает быть конкурентно способным? И на место закрывшегося завода в европе, открывается такой же в китае, с еще большими выбросами.
Вы уверены, что подобная деятельность хотя бы операционно рентабельна? Никакая фирма не будет работать себе в убыток, для этого нужна регуляция и стимулирование.
Да, про полиномиальные фичи в линейных моделях это понятно. SVM с kernel trick, это несколько другой класс функций, ну да ладно. Спасибо за интересную статью.
Линейные модели это конечно хорошо, но у них не всегда хватает "выразительной силы", для описания нелинейных зависимостей между факторами. Какой ни буть SVM с полиномиальным ядром не пробовали? Функция будет достаточно гладкой, и должна не плохо экстраполироваться.
В бинарниках которые должные запускаться на каком-то спектре базовых систем(если это не виндоус) это тоже решается вполне логично, с собой тащатся все динамические зависимости, что ничем принципиально не отличается от статической линковки. В Python это решается virtualenv и его аналогами, так же вполне можно все даже прямо с дистрибутивом софта тащить. Да и не очень понятно, что считать "инструментальным", за счет "батареек внутри", можно много чего полезного писать даже на питоне из коробки.
Реагируют в основном на новые фактические данные: отчеты, макро статистика, реже какие-то существенные факты. Обычно это все выходит периодически в известные периоды времени, в известном формате. Надо только распарсить, и посчитать новую "справедливую цену", а дальше кто первый встал того и тапки.
Напомню что в 2008 s&p 500 сложился в два раза, нефть в три раза, остальные товары тоже не отставали, да в добавку еще и цены на жилье внутри США, бонды держались в основном из-за перехода к режиму низкой инфляции. Пока что то что есть - типичный ценовой шок, вызванный перестройкой глобального спроса и предложения.
Философия и история, довольно странные гуманитарные "науки", где то на крайнем спектре "hard-soft" science, и ключевое слово было "чаще всего".
В современной биологии, математика повсюду, так как на на нижнем уровне она основана на химии, плюсом еще сюда биоинформатика, всякие генные сигнальные сети основанные на теории графов и прочее, прочее, думаю что специалист бы привел еще больше примеров.
Это даже если мы не берем в расчет, что экспериментальные методы тоже зависят от технологий развитых в других областях (физике, химии и т.д.) А так же, что результаты экспериментов требуют статистической обработки. Еще бы я добавил, что в областях, где нет подходящих white-box моделей, вовсю используются статистические методы.
Основной признак науки это построение моделей/создание знаний, которые можно проверить(фальсифицировать). Для построения моделей чаще всего используется "язык науки" - математика. На каком-то уровне, математика это "логические доказательства утверждений", но для большинства тех кто ее использует это скорее "знаковая система" имеющая некоторый прикладной характер.
Размытость областей присутствует в любой науке, будь то физика, медицина или биология.
Программирование это software engineering + некоторые области computer science, какие конкретные области computer science будут использоваться зависит от области применения.
Разве computer science не наука? Понятно, что обычные программисты в основном просто пользуются ее плодами, но так и во всех других областях. Если спускаться дальше получаем software engineering, инженерное дело это ремесло или искусство? Наверное зависит от того, что делаешь.
По мне так больше, на лог-нормальное распределение(log-normal distribution) похоже. Если философствовать, то нормальное является предельным распределением для суммы независимых распределений, а лог нормальное для произведения.
Ну я развернул локально и погонял через нее запросы от DALLE-2 и Midjourney из интернета. Всякие сложно сочиненные штуки она воспринимала значительно хуже.
Извините, но мы о чем говорим? О сертификате, который был представлен выше, "Russian Trusted Root CA"? Естественно это корневой сертификат им можно подписать что угодно, но это не сертификат Сбера, это сертификат корневого УЦ. Которым могут быть подписаны конечные сертификаты Сбера, чтобы работал TLS. По сути пока имеем одно ранговый УЦ.
С чего бы? Сбер не является CA, по сути имеем одно ранговый УЦ.
Сертификат защищает в основном от MITM аттак, технические возможности для которой есть по большей части у провайдера и товарища майора. По всему миру полно третьесортных УЦ среди которых найти тот который подпишет что угодно за деньги, или ликнул секретный ключ, думаю не такая большая проблема. Какие существенные дополнительные вектора атак к существующим, добавляет сертификат от товарища майора мне особо не понятно.
Компьютерные игры еще привели к бурному росту производительности GPU, и как следствие появлению глубоких нейронные сеток, на которых весь современный ИИ(machine learning) держится.
Пошлины не сильно помогут в случаи с китаем, сталь уйдет в товары с более высокой степенью переработки. Климатология до сих пор штука темная, очевидно, что co2 имеет парниковый эффект, и будет вести к росту средней температуры. Но вот какие будут последствия для конкретной страны, совсем не очевидно. Китайцы насколько я знаю были основным тормозом, различных глобальных климатических соглашений.
Это да, просто каждый случай по своему уникален, вопрос баланса. Что делать если бизнес перестает быть конкурентно способным? И на место закрывшегося завода в европе, открывается такой же в китае, с еще большими выбросами.
Вы уверены, что подобная деятельность хотя бы операционно рентабельна? Никакая фирма не будет работать себе в убыток, для этого нужна регуляция и стимулирование.
Да, про полиномиальные фичи в линейных моделях это понятно. SVM с kernel trick, это несколько другой класс функций, ну да ладно. Спасибо за интересную статью.
Линейные модели это конечно хорошо, но у них не всегда хватает "выразительной силы", для описания нелинейных зависимостей между факторами. Какой ни буть SVM с полиномиальным ядром не пробовали? Функция будет достаточно гладкой, и должна не плохо экстраполироваться.
В бинарниках которые должные запускаться на каком-то спектре базовых систем(если это не виндоус) это тоже решается вполне логично, с собой тащатся все динамические зависимости, что ничем принципиально не отличается от статической линковки. В Python это решается virtualenv и его аналогами, так же вполне можно все даже прямо с дистрибутивом софта тащить. Да и не очень понятно, что считать "инструментальным", за счет "батареек внутри", можно много чего полезного писать даже на питоне из коробки.
Реагируют в основном на новые фактические данные: отчеты, макро статистика, реже какие-то существенные факты. Обычно это все выходит периодически в известные периоды времени, в известном формате. Надо только распарсить, и посчитать новую "справедливую цену", а дальше кто первый встал того и тапки.
Напомню что в 2008 s&p 500 сложился в два раза, нефть в три раза, остальные товары тоже не отставали, да в добавку еще и цены на жилье внутри США, бонды держались в основном из-за перехода к режиму низкой инфляции. Пока что то что есть - типичный ценовой шок, вызванный перестройкой глобального спроса и предложения.
Философия и история, довольно странные гуманитарные "науки", где то на крайнем спектре "hard-soft" science, и ключевое слово было "чаще всего".
В современной биологии, математика повсюду, так как на на нижнем уровне она основана на химии, плюсом еще сюда биоинформатика, всякие генные сигнальные сети основанные на теории графов и прочее, прочее, думаю что специалист бы привел еще больше примеров.
Вот к слову линк: https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_and_theoretical_biology
Это даже если мы не берем в расчет, что экспериментальные методы тоже зависят от технологий развитых в других областях (физике, химии и т.д.) А так же, что результаты экспериментов требуют статистической обработки. Еще бы я добавил, что в областях, где нет подходящих white-box моделей, вовсю используются статистические методы.
Основной признак науки это построение моделей/создание знаний, которые можно проверить(фальсифицировать). Для построения моделей чаще всего используется "язык науки" - математика. На каком-то уровне, математика это "логические доказательства утверждений", но для большинства тех кто ее использует это скорее "знаковая система" имеющая некоторый прикладной характер.
Размытость областей присутствует в любой науке, будь то физика, медицина или биология.
Программирование это software engineering + некоторые области computer science, какие конкретные области computer science будут использоваться зависит от области применения.
Разве computer science не наука? Понятно, что обычные программисты в основном просто пользуются ее плодами, но так и во всех других областях. Если спускаться дальше получаем software engineering, инженерное дело это ремесло или искусство? Наверное зависит от того, что делаешь.
О боже, зачем это?Может стоил начать с градиентного спуска, и объяснить его на пальцах с картинками? (для начала можно даже считать его численно)
Да я понял, что юмор, просто интересно стало ) поискал по wages log-normal distribution, вроде похоже на правду.
https://economics.stackexchange.com/questions/26280/statistical-distribution-of-wages-and-wealth
"Both distributions are often modelled log-normal, with a substantial number of zeros."
Синхронный сокет блокируется на отправку только, если переполнен буфер внутри ОС, никакой связи блокировки с recv() на другом конце там нет.
По мне так больше, на лог-нормальное распределение(log-normal distribution) похоже. Если философствовать, то нормальное является предельным распределением для суммы независимых распределений, а лог нормальное для произведения.
Ну я развернул локально и погонял через нее запросы от DALLE-2 и Midjourney из интернета. Всякие сложно сочиненные штуки она воспринимала значительно хуже.