«Начать оплату» вроде без нужды не нажимают. Скорее есть обратная проблема (которая как раз вызвана ее небольшим размером) — многие покупатели после завершения сканирования просто вставляют свою карточку и ждут. А ведь мы даже не можем отловить эту ситуацию — терминал нам до запроса к нему сам ничего не возвращает. И нажимают «Начать оплату» только после некотрого времени или помощи со стороны сотрудника магазина.
Это зависит от того, какие весы используются. В наших точность до грамма, минимальный вес 5 грамм для товара, поэтому скорее всего этот пакетик пройдет. Но в целом ситуация нечастая, но разрешимая — можно настроить этот товар как легковесный и проверки для него не будет (если положенный товар в пределах 100 грамм).
Если товар такой же, то можно. Хотя покупатели почти не смотрят на экран, поэтому не факт, что будут поднимать голову и в этом случае. Но в основном такая ситуация встречается при сканировании двух разных, но небольших по размеру товаров. А в этом случае так не сделаешь.
Очень согласен с этой идеей, спасибо. Добавил бы еще подсветку банковского терминала во время оплаты картой. Но мы сами не производим оборудование, мы пишем ПО для него, поэтому это решение на стороне производителя — шведской компании ITAB.
Кстати, к задачам со сложной математикой относится огромное количество задач в рекламе. И порой разработчики поражают тем, что не понимают самых простых с точки зрения математиков и даже менеджеров этих направлений вещей.
Согласен, таких задач немного. Проблема в том, что разработчики, получившие опыт в простеньких приложениях считают себя очень крутыми, не пытаясь сопоставить свой опыт с совокупностью опыта человечества на этот момент. А высшее образование — это необходимое, но не достаточное условие для решения сложных задач, не всегда получаемый уровень соответствует таким задачам. Я бы себя тоже не под пустил, но чуть по другим причинам.
Почти все знания любого человека — это знания, полученные в процессе жизни. Но вот проблема: сложность систем, с которыми нужно взаимодействовать, все время растет, вместе с ней растут и требования к специалистам.
Как же человеку решать проблемы в таких сложных системах? Можно, конечно, действовать старым-добрым методом проб и ошибок. Но он очень неэффективен, можно наломать много дров до того, как нормальное решение будет найдено (если вообще будет).
Второй вариант: использовать направленный перебор, то есть базироваться на знаниях других людей. Мы же не пробуем мухоморы, нам уже рассказали, что не все наши предки выжили после таких экспериментов.
Как же происходит такая передача? Для простых задач достаточно инструктажа в течение пары часов, но он эффективен только в том случае, если получающий инструкции человек говорит на одном языке со своим инструктором. Чем сложнее задача, тем сложнее передача знаний, но тем сложнее и язык, который должен понимать человек. Попробуйте «включить голову» и разобраться в коде, отправляющем ракеты в космос. Сможете ли Вы это сделать без знаний о физике и в частности гравитации, который получают «институтки»? Физика, математика — это те базовые языки, которые специалисты должны понимать, чтобы иметь возможность работы с такими системами.
Как сказал Исаак Ньютон: «If I have seen further it is by standing on the shoulders of giants».
То есть только в напарниках проблема? Бизнес модель была рабочей, от рынка был хороший фидбэк, не было проблем с ростом и виральностью? Если это так, то выдавить неугодного партнера нетрудно (как показывает пример Фейсбука). Мне кажется, Вы сваливаете все на одну проблему там, где проблем был целый ворох.
Можно, просто ведь это наши люди погибли. И огромная страна осталась без населения. Survivorship bias в чистом виде — 30 миллионов погибших в войне советских людей не победили. Цифра очень большая, мы страдаем от этой трагедии до сих пор.
Увы, свидетельств нашей бессмысленной тактики очень много. Вот, например, цитата генерала фон Мелентина: «До самого конца войны русские, не обращая внимания на огромные потери, бросали пехоту в атаку почти в сомкнутых строях». Там он пишет и о бессмысленых штурмах любых высот, об абсолютно наплевательском отношении наших офицеров к соладатам, да и много о чем еще. Штурм минных полей солдатами после нескольких свидетельств участников войны (как с той, так и с другой стороны) звучит очень правдоподобно. Нам здесь нечем гордиться к сожалению.
Применительно к теории об истинности говорят дилетант, ученый никогда не скажет, что теория истинна. Именно поэтому нет доказанных теорий, есть опровергнутые и еще не опровергнутые.
Нет, модели бывают работающие и не работающие, причем только применительно к конкретной задаче. Модель, работающая для одной задачи, может не работать для другой, поэтому ни о какой истинности применительно к моделированию говорить нельзя.
Кстати, забавно. Я всего лишь спросил о соответствии критерию без каких-либо претензий к теории.
Отвечу.
Суть критерия опровержимости в том, что он проводит границу между научным и ненаучным знанием. Сам он является просто правилом, по которому элементы множества делятся на 2 группы. Можно было бы придумать другое правило (например, научными являются все теории, которые начинаются с буквы Н), но именно критерий Поппера представляется наиболее удачным решением проблемы демаркации науки и не науки.
Теперь к самому главному. Да, ненаучное знание может оказаться ближе к истине, чем научное. Вопрос в другом: наука благодаря бесконечному циклу гипотез и экспериментов имеет возможность более эффективно отбрасывать ложные гипотезы и целые теории, в итоге приближаясь к истине все больше. Именно поэтому я стараюсь не прислушиваться к ненаучным теориям, чтобы не оказаться в плену непроверяемых утверждений.
Что касается вообще истинности знания, то стоит сказать, что любая теория — это модель. Модель в принципе не может быть истинной, потому что она выбирает из реальности только определенные характеристики, не обращая внимания на другие. Скорее можно говорить о приближении к истине, а в этом приближении наука — это всегда сомневающееся знание. А иначе это вера.
Так в том-то и суть, что в основном все мешается в единый котел и подается как супер-рецепт успеха. Нет его, и изучение историй успеха сильно нас не приблизит. Я до того, как познакомился с трудами Вальда искренне старался следовать тому, что говорили успешные предприниматели: вкладывал в свой старптап душу, брался и делал и другую подобную ерунду. Когда не все удалось, то на ум сразу пришла эта шутка про дельфинов, и как раз тогда я и начал приходить к выводу, что меня такой же дельфин оттолкал от берега.
Не забывайте, что люди склонны рационализировать происходящие с ними случайные события. Каждый из нас, оглядываясь на какую-то из частей своей жизни, видит в ней логику, которая часто еще и продолжает общую логику всей жизни. Так устроена наша психика.
Бизнесмен делает то же самое просто потому, что он такой же человек. Оглядываясь на то, как развивалась его компания, он придет к выводу, что все было логично. Но зачастую это реализация лишь одного из многих вариантов, произошедшая на поле, состоящем из случайностей.
Мой вывод: находим пару-тройку необходимых критериев успеха и больше никого и ничего не слушаем.
Можно. Эдуардо Саверин, например.
Вопрос в другом: разделите качества на необходимые и достаточные. Необходимые качества есть (необходимы с вероятностью близкой к 100 процентам), им действительно лучше следовать (много и упорно работать, заводить хорошие контакты, постоянно учиться и т.д.) А вот достаточных нет, с этим нужно просто смириться. Нет волшебного набора качеств, с которым точно придешь к успеху. Поэтому советую анализировать выживших на предмет необходимых качеств, но не по лажовым статьям, а с помощью нормальных статистических инструментов.
Увы, история про разминирование не про немцев, а про наших: американского генерала Дуайта Эйзенхауэра Жуков познакомил с советским методом преодоления минных полей: «Подходя к минному полю, наша пехота проводит атаку так, как будто этого поля нет».
Немцы своих людей берегли, их погибло значительно меньше, чем советских солдат. Так, к слову просто.
И тем не менее современное высшее и школьное образование удовлетворяют критерию непрерывного познания мира. Современное образование обладает концепцией и методично протаскивает всех через себя, без этой концепции знания или что-то, похожее на них зачастую попадало бы к человеку хаотично. Самому же сформировать для себя критерии, по которым знание должно попадать в мою копилку знаний или нет мне самому было бы очень и очень трудно.
Как же человеку решать проблемы в таких сложных системах? Можно, конечно, действовать старым-добрым методом проб и ошибок. Но он очень неэффективен, можно наломать много дров до того, как нормальное решение будет найдено (если вообще будет).
Второй вариант: использовать направленный перебор, то есть базироваться на знаниях других людей. Мы же не пробуем мухоморы, нам уже рассказали, что не все наши предки выжили после таких экспериментов.
Как же происходит такая передача? Для простых задач достаточно инструктажа в течение пары часов, но он эффективен только в том случае, если получающий инструкции человек говорит на одном языке со своим инструктором. Чем сложнее задача, тем сложнее передача знаний, но тем сложнее и язык, который должен понимать человек. Попробуйте «включить голову» и разобраться в коде, отправляющем ракеты в космос. Сможете ли Вы это сделать без знаний о физике и в частности гравитации, который получают «институтки»? Физика, математика — это те базовые языки, которые специалисты должны понимать, чтобы иметь возможность работы с такими системами.
Как сказал Исаак Ньютон: «If I have seen further it is by standing on the shoulders of giants».
Отвечу.
Суть критерия опровержимости в том, что он проводит границу между научным и ненаучным знанием. Сам он является просто правилом, по которому элементы множества делятся на 2 группы. Можно было бы придумать другое правило (например, научными являются все теории, которые начинаются с буквы Н), но именно критерий Поппера представляется наиболее удачным решением проблемы демаркации науки и не науки.
Теперь к самому главному. Да, ненаучное знание может оказаться ближе к истине, чем научное. Вопрос в другом: наука благодаря бесконечному циклу гипотез и экспериментов имеет возможность более эффективно отбрасывать ложные гипотезы и целые теории, в итоге приближаясь к истине все больше. Именно поэтому я стараюсь не прислушиваться к ненаучным теориям, чтобы не оказаться в плену непроверяемых утверждений.
Что касается вообще истинности знания, то стоит сказать, что любая теория — это модель. Модель в принципе не может быть истинной, потому что она выбирает из реальности только определенные характеристики, не обращая внимания на другие. Скорее можно говорить о приближении к истине, а в этом приближении наука — это всегда сомневающееся знание. А иначе это вера.
Не забывайте, что люди склонны рационализировать происходящие с ними случайные события. Каждый из нас, оглядываясь на какую-то из частей своей жизни, видит в ней логику, которая часто еще и продолжает общую логику всей жизни. Так устроена наша психика.
Бизнесмен делает то же самое просто потому, что он такой же человек. Оглядываясь на то, как развивалась его компания, он придет к выводу, что все было логично. Но зачастую это реализация лишь одного из многих вариантов, произошедшая на поле, состоящем из случайностей.
Мой вывод: находим пару-тройку необходимых критериев успеха и больше никого и ничего не слушаем.
Вопрос в другом: разделите качества на необходимые и достаточные. Необходимые качества есть (необходимы с вероятностью близкой к 100 процентам), им действительно лучше следовать (много и упорно работать, заводить хорошие контакты, постоянно учиться и т.д.) А вот достаточных нет, с этим нужно просто смириться. Нет волшебного набора качеств, с которым точно придешь к успеху. Поэтому советую анализировать выживших на предмет необходимых качеств, но не по лажовым статьям, а с помощью нормальных статистических инструментов.
Немцы своих людей берегли, их погибло значительно меньше, чем советских солдат. Так, к слову просто.