Пользователь
В начале карьеры проектирование любой формы казалось мне очень простой и понятной задачей. Особенно когда речь шла о чём-то банальном и незначительном, вроде обратной связи на сайте. А что — выяснил, какие нужны данные и для чего, накидал поля с подписями, приделал кнопку — и готово! На всё про всё — пять минут. Пустяки! Или нет?
Главный вычислительный центр (ГВЦ) Госплана Совета министров СССР был учрежден в ноябре 1959 года и просуществовал до 1991 года, когда трансформировался в Центр экономической конъюнктуры и прогнозирования при Минэкономики РФ, а потом, после еще нескольких метаморфозов, стал Аналитическим центром при Правительстве РФ. Иными словами, организацией, целью которой было моделирование экономики и управление ей в масштабах страны. Таким он был только в Советском Союзе. А потом на 33 году своей жизни поменял свою ориентацию с планирующей на анализирующую. При этом рабочий алгоритм управления советской плановой экономикой так и не был им создан.
В этой заметке я хочу разобрать несколько «парадоксов» в данных, о которых полезно знать как начинающему аналитику данных, так и любому человеку, кто не хочет быть введенным в заблуждение некорректными статистическими выводами.
За рассматриваемыми примерами не кроется сложной математики помимо базовых свойств выборки (таких, как среднее арифметическое и дисперсия), зато такие кейсы могут встретиться и на собеседовании, и в жизни.
Всегда помните: если вы не платите за товар, то вы и есть товар.
В начале этого года я был в восторге от запуска ChatGPT, и в качестве небольшого проекта выходного дня я запустил ChatGPT Assistant, расширение для браузера, позволяющее легко отправлять подсказки в ChatGPT. Я никогда не планировал заниматься монетизацией; моей целью было просто создать бесплатное программное обеспечение, которое люди сочли бы полезным.
На данный момент в мире насчитывается около 26 000 человек с установленным ChatGPT Assistant. Для небольшого проекта меня такой результат вполне устраивает. Это скромное число по сравнению с другими расширениями Chrome с сотнями тысяч или миллионами пользователей, поэтому я не думал, что оно привлечет много внимания.
Я не ожидал, что будет дальше. В течение последующих недель стали появляться люди с предложениями по монетизации - причем некоторые из них были довольно неприятными.
Для меня было полной неожиданностью то, что моя первая и пока единственная статья сразу набрала столько положительных откликов. Спасибо всем, кто столь высокого оценил мой первый опыт.
Я не планировал продолжать эту тему, но сейчас вижу, что кое в чем, статью надо дополнить. Это дополнение не будет повторять или расширять статью очередными мыслями и наблюдениями; все это в ней уже есть и добавить мне нечего. Просто, читая комментарии, я понял, что об одной детали я упомянул, но толком не рассказал. Из‑за чего у части комментаторов возникли сомнения в сегодняшней ценности книг, доступных мне в то время, когда я начинал карьеру программиста. Мне кажется, это не очень справедливо и хотя я, бесспорно, не объективен, но, тем не менее, решил немного об этом рассказать.
Я расскажу о тех книгах, что были мне доступны в 1987–1993 гг., т. е. тогда, когда я совмещал работу инженера с программированием. Конечно, я упомяну только те книги, что мне действительно помогли; полный список литературы слишком обширен и упоминание их всех больше походило бы библиотечный каталог, чего я делать не намерен. Условно эти книги можно отнести к одной из нижеследующих категорий. Итак — вот мой «золотой фонд».
Привет, Хаброжители!
Эта статья предназначена прежде всего для тех, кого задолбало курить, кто пробовал бросить но все еще курит, кто уже почти сдался но вроде как еще есть силы попробовать бросить.
В общем задолбало курить и не знал как бросить. Уже миллион раз пытался и почти сдался. Много всякого читал на эту тему, все в трубу.
Люблю изучать как все устроено. Решил поизучать эту заразу с точки зрения функционирования человеческого организма и работы мозга в частности. И как оказалось мне это знание помогло в борьбе с курением (надеюсь и вам поможет).
Как помогло? — через осознание процессов происходящих в мозгу
На самом деле, когда ты осознаешь свою курительную эмоцию (вплоть до того как она устроена в твоем мозгу), твоя курительная тяга становится просто смешной. Реально, мне становится смешно от того сколько лет я мучался с этим, и как просто получилось отказаться.
Давайте к делу.
Статья посвящена не преступлениям, связанным с нарушениями целостности, доступности и конфиденциальности информации, а именно распространению преступных действий через информационно-телекоммуникационные сети. Будут рассмотрены лишь некоторые из способов использования сети Интернет и других информационно-телекоммуникационных сетей в целях, рассматриваемых законодательством РФ как преступления, влекущие за собой разные виды ответственности.
Из-за когнитивных искажений мы иногда принимаем иррациональные решения, а также выносим суждения на основе информации, которую мы обрабатываем. Фактически, когнитивные искажения — это запрограммированная ошибка в нашем мозге.
Также их можно представить как простые правила, которым следует мозг, чтобы обрабатывать поступающую информацию с минимальными затратами.
Когнитивных искажений существует большое множество, и о них полезно знать. В этой статье мы сделаем обзор 151 искажения, которые часто встречаются в повседневной жизни: как в личной, так и в профессиональной.
Наверное многие читатели уже слышали про цеттелькастен. Рассказываю, как я применил методику случайно, когда работал в НИИ и даже не знал таких слов. При этом логика мне сильно помогла и хочется донести информацию о своём успешном опыте. Заметка про цеттелькастен в научной работе и повышение собственной эффективности.
Салам, брат. Меня зовут Филипп, я ведущий утреннего шоу на Ретро FM Кыргызстан, а ещё я Варщик. Я начинал с варки бытовой химии на съёмной квартире в центре Бишкека. Там я разливал жидкое мыло в тару, которую покупал на производстве мёда. Сегодня моё производство выпускает 5 000 единиц продукции в месяц.
В 2008 я начал бизнес в России, тогда у меня был партнёр-итальянец, своя торговая марка и я даже ходил на интервью-разговор к Тинькову. С 2012 года живу и занимаюсь бизнесом в Кыргызстане.
В статье я расписал, как варю продукт в домашних условиях с помощью ванны и дрели, разливаю его в банки из-под мёда и налаживаю дистрибуцию с помощью Саламбрата.
В 2010-м, до отъезда из России, я хотел разгадывать кроссворды на берегу Адриатического моря, вытащить миллионов 10 млн евро и оставить управляющих, а вот как вышло на самом деле.
Друзья, всем привет, вышла в свет новая удивительная технология, на гите она подписана как InstantID : Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds. Но по факту это самый крутой генератор аватарок в мире, который по одной лишь вашей фотографии может создать персонализированное изображение с вашим лицом в любом стиле по текстовому запросу используя SDXL модели Stable Diffusion. Так что к концу этой статьи, у вас так же как и у меня будет десяток новых аватарок и совершенно бесплатно.
В статье много красивых и тяжелых картинок.
Чем быстрее идут годы, тем чаще мы ностальгируем по временам, когда трава была зеленее, горы выше, а приложения не требовали подключения к сети, создания аккаунтов и подписок. И если сейчас о свободном программном обеспечении не знает только ленивый, в 2007-2008 годах было несколько иначе.
Тогда компьютерные журналы составляли подборки лучшего ПО на разные случаи жизни. Давайте вспомним, что было популярным лет 15 назад. Осторожно: от скриншотов может свести олдскулы (мы вас предупредили).
Многим из нас хочется больше времени проводить с семьей, чаще встречаться с друзьями, ходить в спортзал два-три раза в неделю, уделять время развитию, а ещё — заниматься любимым хобби. Но в будни обычно времени хватает на одну-две сферы, и для многих в ИТ работа занимает значительную часть дня. В выходные же на что-то активное часто нет сил.
Как соблюдать баланс между работой и личной жизнью? Как научиться эффективно управлять временем и успевать больше? Как перестать тратить ценное свободное время впустую и сконцентрироваться на важном? На все эти вопросы мы искали ответы в рамках 10-дневного марафона по принципам тайм-менеджмента для сотрудников МойОфис. И с удовольствием сейчас поделимся с вами опытом.
Инструменты на базе ИИ с открытым исходным кодом, которые призваны помочь вам в разработке проектов.
Привет Хабр! В этой статье мы рассмотрим некоторые полезные библиотеки Python для задач обработки данных, с которыми, возможно, вы еще не знакомы. Хотя для задач машинного обучения на ум приходят такие библиотеки, как pandas, numpy, scikit-learn, keras, tensorflow, matplotlib и т.д., но всегда полезно знать о других предложениях Python, особенно если это поможет улучшить ваши проекты.
Откройте для себя один из первых языков программирования, который, по мнению Майка Бедфорда, не мог быть более непохожим на своих ранних собратьев.
В предыдущей части нашей серии, посвященной классическим языкам программирования, мы рассмотрели ALGOL, а в этом месяце мы углубились в изучение другого архаичного языка - LISP. Однако то, что оба они появились в 1950-х годах, - это практически единственное, что их объединяет; в большинстве других аспектов они не могут быть более разными. Скорее всего, практически все языки, которыми вы когда-либо пользовались, относятся к типу императивных. LISP же является декларативным языком. Проще говоря, программирование на императивном языке предполагает определение набора операций, которые при последовательном выполнении обеспечивают требуемую функциональность. требуемую функциональность. Тот факт, что существует альтернатива, может вызвать удивление, но в декларативном языке конечный результат определен, а система сама решает, как достичь поставленной цели.
Эти два подхода можно сравнить с инструкциями, прилагаемыми к мебели для самостоятельной сборки. При императивном подходе инструкция представляет собой подробный перечень указаний, а при декларативном методе вам просто показывают картинку собранной мебели. На самом деле, это не первое знакомство с декларативным программированием за последние месяцы. Чуть ранее мы познакомились с языком Prolog, который практически канул в Лету в 1980-х годах, а затем вновь стал популярным благодаря Al-революции.
DeepNude — это технология, использующая нейросети для создания изображений обнаженных тел на основе одетых фотографий или видео. Суть этой технологии заключается в том, чтобы "снять" одежду с изображения человека с помощью искусственного интеллекта и показать, как, предположительно, выглядит тело человека под одеждой.
Итак, в данной статье поговорим о пикантных и для некоторых людей непристойных темах, которые больше всего интересуют наше общество - обнаженное тело. Сделаем обзор таких сервисов как: Deepnude.ai, Deepfake.com, DeepSwap.ai, SoulGen и прочих.
