Поищите какой-нибудь типовой график числа отказов от загруженности общего ресурса, хоть на примере Ethernet-а, там очень характерные картинки. Если подойти близко к границе предела еще отрабатываемой нагрузки и на ней как-то вроде даже приемлемо работать можно, то ее даже минимальное превышение моментально каскадно обрушивает всю систему. Соответственно, нужен некоторый запас до этого предела. Однако, этот запас в моменте ведь не работает и с точки зрения бизнеса приносит убытки. И сколько это в деньгах для ЖД я даже не представляю, но явно очень много. И всегда есть соблазн сэкономить и подсократить этот запас.
Там сейчас кучу всего стороннего удобно хранить и распространять. Например, у меня там есть репо с библиотекой компонентов для Altium-а и с шаблонами для него, а также с учебниками в pdf-ах.
Не упомянут основной плюс использования полностью интегрированных САПРов - возможность изначально построить и гонять в моделировании параметризированные модели. Перенос из одного САПРа в другой как правило делается в нейтральных форматах, а они не умеют в параметризацию. А гонять цикл "обновить модель в САПР1- экспортировать модель из САПР1 - импортировать модель в САПР2 - настроить параметры модели и моделирования в САПР2 - проанализировать результаты и решить, что нужно обновить в модели в САПР1 - начинай сначала" очень быстро надоедает. Не зря существует отдельный рынок решений для автоматизации такого переноса, например, между САПРами печатных плат и механическими САПРами.
Интересно читать статью, как валить студентов. А на фото при этом есть знакомый преподаватель, про которого говорят, что (со слов его студентов) "... он душка, все понятно объясняет и никого не валит".
Необязательно. После январской чехарды, Ютуб окончательно решил, что я проживаю в Великобритании. И появились ролики с ценой в фунтах. До этого рекламы не было.
При том, виртуальный сервер по идее расположен в Финляндии.
Обычно модели в CAD стараются делать по максимуму параметрическими, чтобы при необходимости легко перестраивать.
Т.к. это обученная нейросетка - то и выдавать модели схожие с теми, на которых ее обучали. Какую-нибудь экзотику может и не прожевать.
С другой стороны - построить твердотельную модель по облаку точек - довольно распространенная задача. И хотя в CAD-ах есть инструменты, помогающие с этим - там все равно довольно много ручной работы. И это довольно перспективное направление.
Потому что в науке (да и в инженерке тоже нередко) код как правило одноразовый. По быстрому клепается скрипт, чтобы по проверить там гипотезу или обработать какие-то данные. Может быть потом к этому скрипту прикручивается еще что-то по мелочи, там построение графиков или экспорт в какой-нибудь промежуточный формат. Крайне редко кто планирует, этот исходный код станет настоящим продуктом. А когда внезапно оказывается, что этот разросшийся скрипт является полезным не только автору и расползается по соседям, никто его переписывать под приличный вид не хочет, это никому не интересно.
Безотносительно законодательных инициатив. А у кого-то вообще получается ездить на электрическом самокате и управлять им одной рукой? Например, у меня четырехлетний сяокат, и если отпустить одну руку, то он становится неуправялемым. Поэтому всегда две руки на руле. Может и нет такой проблемы, как телефоны в руках самокатчиков?
Но ведь названные у вас методы это ведь просто несколько более продвинутые виды анализа сигналов.. Там основным идеям и теориям порядка 50 лет, если не больше. Проблема была только в том, что закрытые аналитические решения находятся для считанных случаев. А для моделирования хоть сколько нибудь значимых ситуаций не хватало вычислительных мощностей.
Интересуюсь в качестве саморазвития. А в DataScience не используются операторные преобразования типа Фурье, разложения по вейвлетам, фильтрация с окнами и прочие элементы теории систем сигналов? В списке в явном виде не нашел.
Трое детей, 0,5, 4 и 5 лет. Очень сложно, за неделю сделал всего 30% от обычного объема запланированных дел. Основных проблем две:
— не получается уйти в себя на поработать хотя бы на час, дети постоянно отвлекают, и ничего ты с этим не сделаешь.
— более серьезная в моем случает — у меня нет нормального рабочего места, где я могу спокойно разложиться со своими записями, как-то не готовился я к такому. На диване — максимум 20 минут, потом начинаю засыпать. Вынужден на кухне за столом, но это значит минимум три раза в день все свое барахло собирать, а потом разбирать.
Каждый раз, как идут статьи от антиплагиата, я вспоминаю уже двухлетнюю (трех?) проблему сломанного цитирования. Поясню.
Регулярно, если в тексте есть формулы (вроде, еще таблицы и метаданные из вставленных рисунков), они перегенерируются во всякий мусор, среди них с большой вероятностью находится двойные кавычки и начинаются чудеса. До следующих таких ненастоящих кавычек весь блок текста объявляется цитированием. В некоторых работах у моих студентов так получалось до 20-40% в один непрерывный блок (от 40-50 страниц 14 шрифтом), при этом никакого настоящего цитирования там нет.
В результате, просто эту проверку отключаешь. Хорошо еще, что работы у нас чисто проектные, цитирование как таковое не является значимой частью.
P.S. Комментарий в сторону. В текущих академических реалиях, самоцитирование (сборка диссертаций и дипломов из своих других работ, статей там или других публикаций) фактически запрещено.
Это крутой подход к лабам, без шуток. Но я так понимаю, к этому моменту уже должен быть приличный багаж по составлению измерительных стендов. И программировать уже надо уметь. Иначе все время уйдёт только на подготовку этого стенда. Сколько у вас вообще времени выделено на лабу целиком и на подготовку стенда?
Все-таки стоит разделять этапы сбора данных и их обработки.
На этапе обработки уже лет 15 назад вовсю преподавателями рекомендовалось использовать автоматизацию расчетов, с тем же экселем, например. Максимум во время одной из первых лаб с большим числом данных заставляли прочуствовать всю глубину статистики и больших таблиц формата а4, дальше все, чем считаешь не волновало никого.
А вот с этапом сбора данных все менее однозначно. С одной стороны, автоматический сбор данных это быстро и эффектно, выглядит круто, и вообще современные приборы все под автоматизацией. Однако, если весь этот стенд, включая выбор датчиков, управляющего устройства и какое никакое программирование, студент собирает не сам, а берет готовый в лабе, то вся эта лаба практически ничем не отличается от нажатия кнопки в каком-нибудь симуляторе. Ручная же работа с базовыми измерительными приборами дает очень четкое понимание что вообще происходит. Наравне со старым парком приборов это одна из главных причин, что в предметах с железячными лабами до сих пор много работы вручную (если это не предмет, посвященный автоматизации, естественно).
P. S. А Labview это вообще для инопланетян, у меня на переписование в качестве саморазвития простенького алгоритма на 30 строк (правда, со вложенными циклами и ветвлением) ушло 3,5 дня.
Поищите какой-нибудь типовой график числа отказов от загруженности общего ресурса, хоть на примере Ethernet-а, там очень характерные картинки. Если подойти близко к границе предела еще отрабатываемой нагрузки и на ней как-то вроде даже приемлемо работать можно, то ее даже минимальное превышение моментально каскадно обрушивает всю систему.
Соответственно, нужен некоторый запас до этого предела. Однако, этот запас в моменте ведь не работает и с точки зрения бизнеса приносит убытки. И сколько это в деньгах для ЖД я даже не представляю, но явно очень много. И всегда есть соблазн сэкономить и подсократить этот запас.
Там сейчас кучу всего стороннего удобно хранить и распространять. Например, у меня там есть репо с библиотекой компонентов для Altium-а и с шаблонами для него, а также с учебниками в pdf-ах.
Не упомянут основной плюс использования полностью интегрированных САПРов - возможность изначально построить и гонять в моделировании параметризированные модели. Перенос из одного САПРа в другой как правило делается в нейтральных форматах, а они не умеют в параметризацию. А гонять цикл "обновить модель в САПР1- экспортировать модель из САПР1 - импортировать модель в САПР2 - настроить параметры модели и моделирования в САПР2 - проанализировать результаты и решить, что нужно обновить в модели в САПР1 - начинай сначала" очень быстро надоедает. Не зря существует отдельный рынок решений для автоматизации такого переноса, например, между САПРами печатных плат и механическими САПРами.
Интересно читать статью, как валить студентов. А на фото при этом есть знакомый преподаватель, про которого говорят, что (со слов его студентов) "... он душка, все понятно объясняет и никого не валит".
Необязательно. После январской чехарды, Ютуб окончательно решил, что я проживаю в Великобритании. И появились ролики с ценой в фунтах. До этого рекламы не было.
При том, виртуальный сервер по идее расположен в Финляндии.
Тут пока видно два слабых места:
Обычно модели в CAD стараются делать по максимуму параметрическими, чтобы при необходимости легко перестраивать.
Т.к. это обученная нейросетка - то и выдавать модели схожие с теми, на которых ее обучали. Какую-нибудь экзотику может и не прожевать.
С другой стороны - построить твердотельную модель по облаку точек - довольно распространенная задача. И хотя в CAD-ах есть инструменты, помогающие с этим - там все равно довольно много ручной работы. И это довольно перспективное направление.
Потому что в науке (да и в инженерке тоже нередко) код как правило одноразовый. По быстрому клепается скрипт, чтобы по проверить там гипотезу или обработать какие-то данные. Может быть потом к этому скрипту прикручивается еще что-то по мелочи, там построение графиков или экспорт в какой-нибудь промежуточный формат. Крайне редко кто планирует, этот исходный код станет настоящим продуктом. А когда внезапно оказывается, что этот разросшийся скрипт является полезным не только автору и расползается по соседям, никто его переписывать под приличный вид не хочет, это никому не интересно.
Прямая ассоциация с одной из серий первого сезона Теории Большого взрыва
https://www.youtube.com/watch?v=BVd-rYIqSy8
Безотносительно законодательных инициатив. А у кого-то вообще получается ездить на электрическом самокате и управлять им одной рукой? Например, у меня четырехлетний сяокат, и если отпустить одну руку, то он становится неуправялемым. Поэтому всегда две руки на руле.
Может и нет такой проблемы, как телефоны в руках самокатчиков?
Название "Товарищ майор" звучит в стиле новостей ИА Панорама. Безотносительно действительного существования такого продукта..
Но ведь названные у вас методы это ведь просто несколько более продвинутые виды анализа сигналов.. Там основным идеям и теориям порядка 50 лет, если не больше. Проблема была только в том, что закрытые аналитические решения находятся для считанных случаев. А для моделирования хоть сколько нибудь значимых ситуаций не хватало вычислительных мощностей.
Интересуюсь в качестве саморазвития. А в DataScience не используются операторные преобразования типа Фурье, разложения по вейвлетам, фильтрация с окнами и прочие элементы теории систем сигналов? В списке в явном виде не нашел.
Крупнейший в мире магазин ЭКБ digikey.com возвращает 403
— не получается уйти в себя на поработать хотя бы на час, дети постоянно отвлекают, и ничего ты с этим не сделаешь.
— более серьезная в моем случает — у меня нет нормального рабочего места, где я могу спокойно разложиться со своими записями, как-то не готовился я к такому. На диване — максимум 20 минут, потом начинаю засыпать. Вынужден на кухне за столом, но это значит минимум три раза в день все свое барахло собирать, а потом разбирать.
Регулярно, если в тексте есть формулы (вроде, еще таблицы и метаданные из вставленных рисунков), они перегенерируются во всякий мусор, среди них с большой вероятностью находится двойные кавычки и начинаются чудеса. До следующих таких ненастоящих кавычек весь блок текста объявляется цитированием. В некоторых работах у моих студентов так получалось до 20-40% в один непрерывный блок (от 40-50 страниц 14 шрифтом), при этом никакого настоящего цитирования там нет.
В результате, просто эту проверку отключаешь. Хорошо еще, что работы у нас чисто проектные, цитирование как таковое не является значимой частью.
P.S. Комментарий в сторону. В текущих академических реалиях, самоцитирование (сборка диссертаций и дипломов из своих других работ, статей там или других публикаций) фактически запрещено.
Как это утверждение может сочетаться с понятием «смартфон»?
На этапе обработки уже лет 15 назад вовсю преподавателями рекомендовалось использовать автоматизацию расчетов, с тем же экселем, например. Максимум во время одной из первых лаб с большим числом данных заставляли прочуствовать всю глубину статистики и больших таблиц формата а4, дальше все, чем считаешь не волновало никого.
А вот с этапом сбора данных все менее однозначно. С одной стороны, автоматический сбор данных это быстро и эффектно, выглядит круто, и вообще современные приборы все под автоматизацией. Однако, если весь этот стенд, включая выбор датчиков, управляющего устройства и какое никакое программирование, студент собирает не сам, а берет готовый в лабе, то вся эта лаба практически ничем не отличается от нажатия кнопки в каком-нибудь симуляторе. Ручная же работа с базовыми измерительными приборами дает очень четкое понимание что вообще происходит. Наравне со старым парком приборов это одна из главных причин, что в предметах с железячными лабами до сих пор много работы вручную (если это не предмет, посвященный автоматизации, естественно).
P. S. А Labview это вообще для инопланетян, у меня на переписование в качестве саморазвития простенького алгоритма на 30 строк (правда, со вложенными циклами и ветвлением) ушло 3,5 дня.
1. Син, Т. Занимательная статистика. Факторный анализ. Манга
2. Митио, С. Занимательная математика. Анализ Фурье. Манга
3. Син, Т. Занимательная статистика. Регрессионный анализ.
4. Тахакаси, С. Занимательная статистика. Манга
5. Хироюки Кодзима, Cин Тогами, Занимательная математика. Производные и интегралы. Манга
6. Минору С., Занимательная математика. Дифференциальные уравнения. Манга
7. Син Такахаси, Иноуэ Ироха, Занимательная математика. Линейная алгебра. Манга
Кому надо по физике?
1. Нитта, Х. Занимательная физика. Механика. Манга
2. Томохиро, Х. Занимательная физика. Термодинамика. Манга
3. Ёсикадзу, И. Занимательная физика. Электрические цепи. Манга
4. Фудзитаки, К. Занимательная физика. Электричество. Манга
5. Такэи, М. Занимательная физика. Гидродинамика. Манга
6. Исикава, К. Занимательная физика. Квантовая механика. Манга
7. Ямамото, М. Занимательная физика. Теория относительности. Манга
8. Суэмасу, Х. Занимательная физика. Сопротивление материалов. Манга
Кому чуть-чуть информатики и программирования?
1. Мана, Т. Занимательное программирование. Базы данных. Манга
2. Сибуя, М. Занимательная информатика. Центральный процессор. Манга
3. Митани Масааки, Сато Синъити, Хиноки Идэро, Занимательная информатика. Криптография. Манга
И это далеко не все…