Про маржинальную торговлю, скорее больше относится к брокерам, но криптобиржи вроде точно имеют на этом.
4) На листинге. Многие хотят чтобы их актив продевался на известной бирже.
5) Также слышал, что некоторые предоставляют особый доступ к своей инфраструктуре для крупных игроков.
Биржи зарабатывают:
1) На комиссиях. Для активных трейдеров делают скидки, обычные инвесторы не так выгодны биржам.
2) На продаже рыночных данных. Если будет мало торгов, то такие данные будут не такими полезными.
3) На кредитах. Их берут в основном только для краткосрочных торгов из-за больших процентов.
Также высокая ликвидность привлекает самих трейдеров, проще купит и продать. Поэтому некоторые биржи сами доплачивают трейдерам, которые предлагают цену первыми, называется rebate. Также в последнее время начали появляться биржи-лоукостеры с низкими комиссиями, они в основном зарабатывают на продаже данных. Видел биржи с отрицательными комиссиями, где платят за торговлю. Это были японские биржи, думаю, это просто связано с отрицательными ставками в этой стране.
Не о Transfer Learning. Не будем говорить о том, как написать нейронную сеть на Python, а потом работать с ней из JavaScript. Никаких читов — будем писать глубокие нейронные сети именно на JS.
Transfer Learning — это совсем про другое) Спасибо за статью.
Может кого-нибудь устроит такой вариант. Из плюсов: не нужно публиковать и отдельно контролировать доступы. Из минусов: работа с версиями уже через бранчи, комиты, тэги и обновление пакетов вроде происходит немного дольше.
OpenFaas идет вместе с похожими примерами (Tesseract OCR, Text-to-Speech, Inception, Colorization и тд.), но на ответ уходит миллисекунд 100 в среднем. Возможно, дело в том, что все данные сразу находятся в образе и в контейнере и не выкачиваются каждый раз.
Не специалист, но вроде можно сильно ускорить вашу реализацию метода отжига, если в каждой итерации не пересчитывать расстояние маршрута полностью. Если правильно представляю, то достаточно сравнить длину двух старых и двух новых отрезков чтобы понять уменьшится общая протяженность или нет. В случае большого количества городов можно потратить это время на новые попытки улучшить результат.
Муравьиный алгоритм еще не смотрел. Спасибо за статью, очень интересно.
На счет безопасности, в некоторых CI есть интересная встроенная защита от таких случаев.
Пошло от Travis CI, по-моему, Например, как это реализовано в drone.
Переменные зашифровывают и заливают в корневую папку вместе с сигнатурой на файл конфигурации.
Поэтому если файл изменится CI откажется подставлять зашифрованные переменные в эту сборку.
Возможно и в Gitlab CI есть нечто подобное.
Насчет навалимся, можно подготовить конкурс (наподобие фильтрации почты на js и других).
Каждый процент результата может сильно упростит жизнь в итоге.
Не помню, были ли задачи в области распознавания речи, в поиске вижу, что что-то было.
Как уже говорили, задача сложная и интересная, можно применить множество знаний.
Начать с фильтрации шумов и закончить попытками предсказать будущее)
Причем, можно не сильно ограничивать участников в выборе инструментов, количестве попыток и т.д.
Предполагаю, потребуется приличная выборка слов речи, не знаю в каком формате, наверно wav какой-нибудь)
Знаю, что случаи разные. Возможно, вопрос больше даже адресован пользователям, среди которых есть специалисты.
Может ли в данном случаи работать электроэнцефалография. Я так понимаю, ЭЭГ следит за электрической активностью мозга и сам не вырабатывает никаких полей. Просто в свое время наталкивался на кучу девайсов подобного рода для разработчиков игр, некоторые даже с инструментами под разные платформы. Возможно, не стоит рассматривать их так серьезно. Но может найдутся те кто пробовал и смогут сказать пару слов о том насколько они отзывчивые и сложно ли приучиваться.
Любителям перфоманса советую посмотреть доклад одного из разработчиков V8, Вячеслава Егорова, «Производительность JavaScript через подзорную трубу». Понравились примеры, в которых компилятор считает ваш код недостаточно сложным!)) и не оптимизирует его, поэтому нужно добавлять всякий мусор)). Также узнал про «раскрутку цикла». Отличные впечатления от самой конференции, спасибо докладчикам и организаторам!
4) На листинге. Многие хотят чтобы их актив продевался на известной бирже.
5) Также слышал, что некоторые предоставляют особый доступ к своей инфраструктуре для крупных игроков.
1) На комиссиях. Для активных трейдеров делают скидки, обычные инвесторы не так выгодны биржам.
2) На продаже рыночных данных. Если будет мало торгов, то такие данные будут не такими полезными.
3) На кредитах. Их берут в основном только для краткосрочных торгов из-за больших процентов.
Также высокая ликвидность привлекает самих трейдеров, проще купит и продать. Поэтому некоторые биржи сами доплачивают трейдерам, которые предлагают цену первыми, называется rebate. Также в последнее время начали появляться биржи-лоукостеры с низкими комиссиями, они в основном зарабатывают на продаже данных. Видел биржи с отрицательными комиссиями, где платят за торговлю. Это были японские биржи, думаю, это просто связано с отрицательными ставками в этой стране.
Transfer Learning — это совсем про другое) Спасибо за статью.
Я ценю ваше время, но не благодарю вас.
Военные используют похожие звуковые пушки для разгона толпы.
Может кого-нибудь устроит такой вариант. Из плюсов: не нужно публиковать и отдельно контролировать доступы. Из минусов: работа с версиями уже через бранчи, комиты, тэги и обновление пакетов вроде происходит немного дольше.
Так же встречал название обратного эффекта — эффекта розы.
Похоже, отсутсвуют не только этические и моральные пристрастия)
Муравьиный алгоритм еще не смотрел. Спасибо за статью, очень интересно.
Пошло от Travis CI, по-моему, Например, как это реализовано в drone.
Переменные зашифровывают и заливают в корневую папку вместе с сигнатурой на файл конфигурации.
Поэтому если файл изменится CI откажется подставлять зашифрованные переменные в эту сборку.
Возможно и в Gitlab CI есть нечто подобное.
Каждый процент результата может сильно упростит жизнь в итоге.
Не помню, были ли задачи в области распознавания речи, в поиске вижу, что что-то было.
Как уже говорили, задача сложная и интересная, можно применить множество знаний.
Начать с фильтрации шумов и закончить попытками предсказать будущее)
Причем, можно не сильно ограничивать участников в выборе инструментов, количестве попыток и т.д.
Предполагаю, потребуется приличная выборка слов речи, не знаю в каком формате, наверно wav какой-нибудь)
Может ли в данном случаи работать электроэнцефалография. Я так понимаю, ЭЭГ следит за электрической активностью мозга и сам не вырабатывает никаких полей. Просто в свое время наталкивался на кучу девайсов подобного рода для разработчиков игр, некоторые даже с инструментами под разные платформы. Возможно, не стоит рассматривать их так серьезно. Но может найдутся те кто пробовал и смогут сказать пару слов о том насколько они отзывчивые и сложно ли приучиваться.