Предположу, что все питонисты, кто использует ML-обучение и библиотеки Keras/Tensorflow, выиграют в приросте производительности.
Из прикладных задач тут будут работы с геномными данными и распознавание болезней по изображению (пачки МРТ- или КТ-снимков).
Помню, как коллеги радовались, когда запускали свои геномные пайплайны на А100, сказали что выигрыш во времени измеряется в часах (против обычных десятков часов)
Потому что чай в Кении - это куст китайской камелии, который за 120 лет еще не успел адаптироваться к африканскому климату и почвам (и потому кенийский чай считается либо среднего либо низкого качества).
В Китае чай фигачат из Камелии сина, а в Индии выращивают преимущественно Камелию ассам. В Индонезии выращивают гибрид двух последних.
Ну и добавим сюда (как писали выше) способы ферментации и традиции подготовки листа....
Это как роза чайная, роза классическая и шиповник или яблоня - все из семейства розоцветные, однако ж пахнут по-разному.
Нам похожий тест компания дала через одну из госплатформ. То есть администрация оплатила доступ к тесту на месяц для 3000+ человек.
Простой опросник, примерно на 20-25 минут и в итоге оценка компетенций в виде текстово-графического отчета.
Из плюсов: не выдернули весь отдел кадров из работы (они бы на месте умерли, проводя опрос 3к людей), не было субъективных оценок.
Из минусов: если отвечать не честно, а приукрашивать, то результаты теста можно легко завысить. Ну и некоторые нехорошие люди этим воспользовались. Хотя дальнейшая работа показала их полную некомпетентность, так что тут такое себе решение...
Контейнер для овощей, для фруктов, отсек для яиц, место на полке для мяса.
Фотодатчик на наличие/отсутствие чего-то в отсеке. Ну или контактная пластинка, которая работает от веса условно больше 15гр. Все закончилось - контакта нет минут 20-30, есть запись в расписании "купи мясо, кожанный"
Просто Вося столкнулся с псевдоHR - человеком, который решил поиграть в рекрутера (типа как в риэлтора), но только после своей основной работы. Потому и отвечает после 20 часов, а не в рабочие часы.
Хотя бывают кейсы поинтереснее: девочка отвечает в час ночи, потом на сутки теряется, а после - "ой, ну надо было самому ответить, я же девушка, Вы что - не поняли, что это было приглашение?"
Но этим консорциумам пришлось 15 лет собирать данные наблюдений, чтобы из почти однородных S/N (которые сейчас сильно меньше единицы) вычленить статистически значимые данные.
С более чувствительными гравитационными детекторами результат должен будет быть намного качественнее. Но Вы об этом в статье пишете, на самом деле
Просто надо дождаться, пока в космос выведут интерферометры со сверхдлинной базой.
Это если вы следите за одним точечным источником с периодом 10 лет, надо ждать повторного события десять лет. Предполагается, что таких событий одномоментно можно зафиксировать сотнями тысяч - вот тут и наберется статистика по неоднородной выборке самых разных источников гравитационных волн.
Был в Копенгагене - город действительно удобный для велосипедистов.
Как и масса городов в Польше, Германии, Чехии, Словении(хотя тут спорно, был только в Любляне - там удобно, а окрестности лучше посещать на авто).
Европейские города это просто "пятачок" по сравнению с Москвой или агломерациями Бостон-Вашингтон. И если в Мск развитое метро, то в Босваше только авто. Люди живут в пригородах, до работы по 40 минут по хайвею.
Отвод тепла в космосе - очень серьезная инженерная проблема. Хотя бы потому, что вариант (известный нам) пока только один - это излучение. Нужны радиаторы или тепловые носители для насосов. Долго, дорого, неэффективно.
Поэтому тут стоит вопрос: а будут ли развитые цивилизации выносить свои дата-центры с поверхности планеты?
Ведь толща воды в океане - тихое, спокойное, холодное место с идеальными условиями отвода тепла. На время, конечно, пока океан не испарится.
Предположу, что все питонисты, кто использует ML-обучение и библиотеки Keras/Tensorflow, выиграют в приросте производительности.
Из прикладных задач тут будут работы с геномными данными и распознавание болезней по изображению (пачки МРТ- или КТ-снимков).
Помню, как коллеги радовались, когда запускали свои геномные пайплайны на А100, сказали что выигрыш во времени измеряется в часах (против обычных десятков часов)
Басилур часто попадается на гигантском количестве плесени, увы. Поставщики не обращают внимания на условия хранения
Потому что чай в Кении - это куст китайской камелии, который за 120 лет еще не успел адаптироваться к африканскому климату и почвам (и потому кенийский чай считается либо среднего либо низкого качества).
В Китае чай фигачат из Камелии сина, а в Индии выращивают преимущественно Камелию ассам. В Индонезии выращивают гибрид двух последних.
Ну и добавим сюда (как писали выше) способы ферментации и традиции подготовки листа....
Это как роза чайная, роза классическая и шиповник или яблоня - все из семейства розоцветные, однако ж пахнут по-разному.
Нам похожий тест компания дала через одну из госплатформ. То есть администрация оплатила доступ к тесту на месяц для 3000+ человек.
Простой опросник, примерно на 20-25 минут и в итоге оценка компетенций в виде текстово-графического отчета.
Из плюсов: не выдернули весь отдел кадров из работы (они бы на месте умерли, проводя опрос 3к людей), не было субъективных оценок.
Из минусов: если отвечать не честно, а приукрашивать, то результаты теста можно легко завысить. Ну и некоторые нехорошие люди этим воспользовались. Хотя дальнейшая работа показала их полную некомпетентность, так что тут такое себе решение...
Ну да, а если вспомнить 1С и всю специализированную кухню вокруг их продуктов?
Я бы не называл это деградацией.
Когда живешь один - это даже плюс.
Какой-никакой а все же сосед, собеседник и даже собутыльник
Хм, решение может быть проще.
Отдельные отсеки/места под определенные продукты.
Контейнер для овощей, для фруктов, отсек для яиц, место на полке для мяса.
Фотодатчик на наличие/отсутствие чего-то в отсеке. Ну или контактная пластинка, которая работает от веса условно больше 15гр. Все закончилось - контакта нет минут 20-30, есть запись в расписании "купи мясо, кожанный"
Моя девушка каждое утро просыпается исключительно под запах свежесваренного кофе.
Секрет автоматизации - в виде меня, который встает на 20 минут раньше.
"Троя" и "Иллион" Дэна Симмонса просто
Да легко!
Ведь нет условия "умножать быстро и давать правильный ответ"
а там плюс-минус 90% от правильного результата - всего лишь погрешность
Так для этого есть специализированные инструменты - PaperPile, Mendeley.
Отличная визуализация!
Утащу в закладки, пожалуй
Напомнило анекдот про стартап с борделем:
Пока работаю один, из услуг - анал и орал. Всё сам, всё сам, стартап же.
В сортах мух, сэээээр!
Просто Вося столкнулся с псевдоHR - человеком, который решил поиграть в рекрутера (типа как в риэлтора), но только после своей основной работы. Потому и отвечает после 20 часов, а не в рабочие часы.
Хотя бывают кейсы поинтереснее: девочка отвечает в час ночи, потом на сутки теряется, а после - "ой, ну надо было самому ответить, я же девушка, Вы что - не поняли, что это было приглашение?"
Да, я понимаю.
Но этим консорциумам пришлось 15 лет собирать данные наблюдений, чтобы из почти однородных S/N (которые сейчас сильно меньше единицы) вычленить статистически значимые данные.
С более чувствительными гравитационными детекторами результат должен будет быть намного качественнее. Но Вы об этом в статье пишете, на самом деле
Просто надо дождаться, пока в космос выведут интерферометры со сверхдлинной базой.
Это если вы следите за одним точечным источником с периодом 10 лет, надо ждать повторного события десять лет. Предполагается, что таких событий одномоментно можно зафиксировать сотнями тысяч - вот тут и наберется статистика по неоднородной выборке самых разных источников гравитационных волн.
Масштабы расстояний разные.
Был в Копенгагене - город действительно удобный для велосипедистов.
Как и масса городов в Польше, Германии, Чехии, Словении(хотя тут спорно, был только в Любляне - там удобно, а окрестности лучше посещать на авто).
Европейские города это просто "пятачок" по сравнению с Москвой или агломерациями Бостон-Вашингтон. И если в Мск развитое метро, то в Босваше только авто. Люди живут в пригородах, до работы по 40 минут по хайвею.
Отвод тепла в космосе - очень серьезная инженерная проблема. Хотя бы потому, что вариант (известный нам) пока только один - это излучение. Нужны радиаторы или тепловые носители для насосов. Долго, дорого, неэффективно.
Поэтому тут стоит вопрос: а будут ли развитые цивилизации выносить свои дата-центры с поверхности планеты?
Ведь толща воды в океане - тихое, спокойное, холодное место с идеальными условиями отвода тепла. На время, конечно, пока океан не испарится.