Нормальная контора это какая? Где в рабочее время не сидят на левых сайтах? Так это любая продуктовая успешная компания. Я в таких работал. Бездельников хватает везде не только в айти.
То о чем я и говорил выше. Спекуляция. Пиар. Лицом увы, тоже торгуют. Кстати нередко на опережение. Т.е. когда еще ничего нет. Опережающий маркетинг и так далее.
Взять к примеру Apple. Успех? Успех. Миллионы людей ждут выхода новой модели смартфона. Как по мне, это, отчасти умелый маркетинг. Но за всем этим стоит напряженный труд от исследователей в США до рядового сборщика в Китае. Уж поверьте, сотрудники Apple работают на полную катушку. Железка получилась клевая? Я думаю, да, хотя вопрос холиварный и я не являюсь пользователем айфона. Я к статье отношусь скептически, так как работал в огромной американской корпорации. Расслабона я не наблюдал.
Мне повезло, меня окружают люди, которые понимают принципы
Только обилия почти ученных не наблюдается. И много знаю людей, которые могут реализовать алгоритм AES или RSA, но не понимают их принципов.
Вот спецификация AES, попробуйте реализовать это не понимая принципов работы. Как минимум, нужно уметь читать спецификацию, ну и уметь написать работающее быстро приложение, когда у вас в виде целевой платформы микроконтроллер
Создание, например, ПО для беспилотных авто это R&D. Research & development. Нога в ногу идут рядом. И только очень крупные конторы типа гугл могут позволить нанять себе ресерчеров из университета (которые, к слову свои прототипы пишут на питоне в 90% случаев, что верно для ML) Остальной миллион малых контор и стартапов делают это своими силами, доводят до ума алгоритмы из статей, оптимизируют софт и даже иногда тестируют его. Создают, значит, добавленную стоимость, которая, иногда бывает очень высока. И даже в крупных конторах разработчик что бы имплементировать новый алгоритм должен разбираться в предметной области ну может быть чуть меньше, чем ученый. Знать матан, линейную алгебру, теорвер, что бы понимать узкие места алгоритмы, что бы это работало на железке стоимостью в 30 баксов, продаваясь при этом за 150 и принося деньги инвесторам. Не эти люди надувают пузыри на рынке, а истории успеха и аналитики, но это уже издержки отрасли. И не самые фатальные, должен я заметить.
Здесь нет миллионов классов, поэтому я и написал, что это упрощенная аналогия. Я просто думаю, что если существует сеть, которая умеет решать N похожих задач в рамках какойто топологии, то научить ее решать еще одну задачу можно быстрее, так как уже существует предобученный экстрактор фич, в задачах детекции, распознавания, сегментации это так. Да даже топологию сетки можно менять в процессе обучения, насколько я понимаю. Я не специалист в том, как устроена сеть в игре в шахматы, то, думаю, этот принцип там тоже работает.
А какой владелец бизнеса захочет делиться заработком с бездельником?
А кому тогда владелец бизнеса будет продвать свой продукт/услугу?
Ведь при таких раскладах спрос на эти товары и услуги пропадет и в лучшем случае часть общества, которая не нашла места в новом дивном мире вернется к старым, зарекомедовавшим себя занятиям — накормить, подстричь, починить. Будет радикальное разделение внутри общества, что скорее всего невыгодно никому.
Миллионы итераций это разве быстро? Лучшие шахматисты становятся лучшими за гораздо меньшее число повторений.
Можно представить себе упрощенную аналогию — обычная глубокая сверточная сеть для распознавания объекта. Ее можно обучить для распознавания одного класса и она будет работать хорошо. А можно обучить для распознавания миллионов классов. И если вы добавите еще один класс, то вам нужно будет ее просто дообучить, что займет гораздо меньше времени чем обучение с нуля. Это упрощенная аналогия, но, думаю, она близка к истине.
Создавать модель и обучать удобно на питоне или torch + lua. Inference можно делать на любом языке, движков много на любой вкус — от opencv dnn до mxnet. Обычно обучают в Keras/Tensorflow, потом подготавливают модель для целевой платформы.
Вы удивитесь, но это не так и это самое страшное. Там очень много людей, которые все понимают и в силовых ведоствах и в правительстве. Это сразу видно при разговоре, люди ведь не совсем глупые там работают. Это позиция, характерная для всех нас — хата с краю. Что у тех, кто смотрит на митинге, как волокут соратников в автозак, что у силовиков, осознанно служащих этой власти и понимающих что они делают. И это самое сложное — сдвинуть этот камень в сознании. Тогда не нужно будет метать коктейли молотова, доведенным правительством до отчаяния людям и устраивать бунты. Но, к сожалению, складывается впечатление, что власть целенаправленно работает в этот направлении, как будто они не власть вовсе, а те самые иностранные агенты про которых круглые сутки показывают на политических токшоу.
На самом деле под ваше описание подходит libavcodec из ffmpeg/libav. Эта библиотека умеет работать быстро со всеми известными форматами файлов, а не только с видео. Еще и аппаратное сжатие jpeg поддерживает (правда в варианте motion jpeg)
Хорошо помню, как после переустановки системы и WinAmp проводил ритуал выбора плагина из десятков доступных. Если новый WinAmp будет супер легковесный, быстрый и кроссплатформенный без соцсетей и доступом к online сервисам, может быть и взлетит. Я во всяком случае обязательно буду за них болеть.
У меня до сих пор бережно хранятся плей листы аж с 2003 года. Я правда давно из других источников музыку слушаю, но после этой новости прямо таки ностальгия нахлынула.
Простите, но две фразы вместе: «Международные аспекты регулирования интернета» и «Запрещенное стихотворение про депутата» звучат абсолютно алогично. Стихотворение про депутата. Экстремизм. Может быть поэтому западные страны и не хотят связываться с Роскомнадзором и его «международными» инициативами?
Взять к примеру Apple. Успех? Успех. Миллионы людей ждут выхода новой модели смартфона. Как по мне, это, отчасти умелый маркетинг. Но за всем этим стоит напряженный труд от исследователей в США до рядового сборщика в Китае. Уж поверьте, сотрудники Apple работают на полную катушку. Железка получилась клевая? Я думаю, да, хотя вопрос холиварный и я не являюсь пользователем айфона. Я к статье отношусь скептически, так как работал в огромной американской корпорации. Расслабона я не наблюдал.
Вот спецификация AES, попробуйте реализовать это не понимая принципов работы. Как минимум, нужно уметь читать спецификацию, ну и уметь написать работающее быстро приложение, когда у вас в виде целевой платформы микроконтроллер
nvlpubs.nist.gov/nistpubs/fips/nist.fips.197.pdf
А кому тогда владелец бизнеса будет продвать свой продукт/услугу?
Ведь при таких раскладах спрос на эти товары и услуги пропадет и в лучшем случае часть общества, которая не нашла места в новом дивном мире вернется к старым, зарекомедовавшим себя занятиям — накормить, подстричь, починить. Будет радикальное разделение внутри общества, что скорее всего невыгодно никому.
Можно представить себе упрощенную аналогию — обычная глубокая сверточная сеть для распознавания объекта. Ее можно обучить для распознавания одного класса и она будет работать хорошо. А можно обучить для распознавания миллионов классов. И если вы добавите еще один класс, то вам нужно будет ее просто дообучить, что займет гораздо меньше времени чем обучение с нуля. Это упрощенная аналогия, но, думаю, она близка к истине.
Многие мотаются почти каждую неделю, например, перемещаясь между родным городом и Москвой по работе и им это исльно экономит деньги.
Я вас хорошо понимаю, но вы точно ресурсом ошиблись. Хабр объединяет, он не для выяснения того, кто круче.