15 лет уже, как я окончательно слез с QWERTY и перелез на Neo2, который тогда был самой крутой раскладкой для программистов, которым нужен английский и немецкий.
Возможно, спустя 15 лет пересяду с Neo2 на KOY или ADNW
хорошая статья и прикололо, что из Яндекса тут же в комментах отметились)
народ, а если ползать между Google Colab, Yandex Sphere, SaturnCloud, puzl.ee, etc, то на каком хранилище данных лучше оставлять свои пожитки для долгого хранения?
(в идеале хотелось бы, чтобы внешние данные можно было замаунтить локально, как Google Drive в Google Colab)
мне этого в обозримом будущем самому не поднять так, чтобы быть уверенным в своём коде ((
я не могу найти подобные готовые имплементации на github.com или bitbucket.com, к сожалению. Было бы чудесно, если бы вы смогли выложить в открытый доступ подобный проект на одной из этих открытых платформ.
Дмитрий, охрененная статья, спасибо, жаль что многовато негатива в комментах. Дмитрий, в моём нынешнем проекте граф направленный и дистанции от вершины к вершине зависят от предыдущей вершины в траектории. Это ещё не вся беда — топология моего графа (вплоть до самого множества вершин и ребёр) меняется с течением времени. Есть ли какой-то аппарат для введения изменяющейся во времени системы координат для подобных графов подобно тому, что вы описали? (желательно с упором на вероятностный подход)
вообще, если зрить в корень, то потребитель — это не альфа-самец, он идёт за, а не ведёт за. Поэтому, извините уж за далеко зашедшую аналогию, компании играют роль альфа-самцов, чтобы иметь потребителей так, как им это хочется, не допуская к своему стаду других. А если доставит удовольствие, то потребитель ещё и нахваливать будет ;)
как-то так.
З.Ы. как будет по-латински «крик души разумной»? ох, запинают хлопца ногами, а жаль, разумное ведь вещает.
1. пара модулей, где pypy странно требует больше памяти, чем CPython (ведь обычно даже меньше), но возможно дело в этом: bugs.pypy.org/issue1282
2. lxml падал в многопоточных приложениях (трудно воспроизводимо)
это из последних лет, а это из грядущего:
3. pyCUDA/Theano не собирается даже
> Какую версию pypy используете сейчас?
сборку двухнедельной давности из репозитория, где fijal допили последний принципиальный для меня issue по numpy
> С какой начали?
следил с 0.9х какой-то, а пользоваться, где-то между 1.2 и 1.3
Неприятности были скорее лишь в несовместности с некими важными библиотеками использующих внешний С-код (в первую очередь numpy, lxml), но это уже уходит в прошлое.
Багов как таковых не было: трансляция pypy из pypy — это очень неслабый тест, который стоит в основе каждой сборки.
Вы так не наймете фрилансеров: проекты ограничены во времени, а потому заказчики меняются часто.
У опытного фрилансера за спиной десятки заказчиков. Т.е. десятки рабочих мест -- красный флаг? ;)
15 лет уже, как я окончательно слез с QWERTY и перелез на Neo2, который тогда был самой крутой раскладкой для программистов, которым нужен английский и немецкий.
Возможно, спустя 15 лет пересяду с Neo2 на KOY или ADNW
Мутный чувак.
Вроде красиво топит против авторитаризма.
Но авторитарного закрыть проект, в который инвестировали время толпы людей?
И, кстати, не такой уж OpenSNP был "open". Постоянные квоты на bulk-скачивание, чтобы не дай бог, не утянули открытую информацию
хороший текст, жаль что нет ни одного комментария, и что в тексте нет ничего про conjugate priors (смежные априорные распределения)
хорошая статья и прикололо, что из Яндекса тут же в комментах отметились)
народ, а если ползать между Google Colab, Yandex Sphere, SaturnCloud, puzl.ee, etc, то на каком хранилище данных лучше оставлять свои пожитки для долгого хранения?
(в идеале хотелось бы, чтобы внешние данные можно было замаунтить локально, как Google Drive в Google Colab)
ау, народ, может кто пробовал уже?
Q1. а этот третий конвертер «3. Pytorch->TensorFlow» есть в открытом доступе?
Q2. можете ли порекомендовать ссылки на примеры предобученных TF-Lite моделек (EfficientDet, YoloV4, MobileNet, ResNet) для object detection, показывающих на Rpi4 FPS >= 10?
Q2. какую чувствительность и специфичность гарантируют эти тесты?
Q3. какие именно тесты применялись для квантификации?
есть ещё куча важных вопросов, на которые эксперты что-то вяло отвечают.
я не могу найти подобные готовые имплементации на github.com или bitbucket.com, к сожалению. Было бы чудесно, если бы вы смогли выложить в открытый доступ подобный проект на одной из этих открытых платформ.
Охрененная работа, огромное спасибо!
А есть аналогичная восхитительная имплементация для 3D?
З.Ы. за наводку отблагодарил
а есть ли у вас ссылки на сравнение производительности Flask с другими фреймворками?
как-то так.
З.Ы. как будет по-латински «крик души разумной»? ох, запинают хлопца ногами, а жаль, разумное ведь вещает.
дело осталось за малым
что конкретно не вышло?
пока с одним приложением (для онлайн рекрутингового рынка), потом есть конкретные планы к другим областям применять.
1. пара модулей, где pypy странно требует больше памяти, чем CPython (ведь обычно даже меньше), но возможно дело в этом: bugs.pypy.org/issue1282
2. lxml падал в многопоточных приложениях (трудно воспроизводимо)
это из последних лет, а это из грядущего:
3. pyCUDA/Theano не собирается даже
> Какую версию pypy используете сейчас?
сборку двухнедельной давности из репозитория, где fijal допили последний принципиальный для меня issue по numpy
> С какой начали?
следил с 0.9х какой-то, а пользоваться, где-то между 1.2 и 1.3
Неприятности были скорее лишь в несовместности с некими важными библиотеками использующих внешний С-код (в первую очередь numpy, lxml), но это уже уходит в прошлое.
Багов как таковых не было: трансляция pypy из pypy — это очень неслабый тест, который стоит в основе каждой сборки.