Спасибо! Очень полезная статья! Вопрос, как вы так ловко сократили выражение функции волатильности через мат ожидание до одного слагаемого: B(x,t) = b0^2*dF/dx ?
да просто у всех разные базовые настройки восприятия шуток-серьезности) так что лучше и не обсуждать особо) не по теме) вы лучше по теме статьи меня о чем-нибудь спросите)
Этот проект я в Google Colab делала, а так да, винда 11.
Я бы порекомендовала тогда тот же OpenAI подключить себе и не искать специальные неизвестного качества библиотеки. Там у них на сайте есть API ключи и потом через restapi можно запросы делать. Если не ошибаюсь, вроде бы OpenAI и Speech Recognition (Microsoft) сейчас топовые и с поддержкой русского языка. Вот тут например Speech-to-Text. А потом саммари по тексту и не надо никаких ассистентов, шикарная возможность избавиться от бесконечных совещаний)))) Я попозже думала выложить демо-проект такой штуки, правда на питоне. Питон как-то сильно проще в плане всех этих бесконечных библиотек и легче в том, чтобы слепить что-то побыстрому :)
Хех, спасибо) ну я тут пыталась показать именно практическую сторону использования уже готовой предобученной модели. По пунктам:
Модель уже готова к использованию, я ее скачиваю и перевожу в режим "eval", т.е. не обучение, а использование на новых изображениях
Она предобучена на COCO датасете. У меня вышло 80 объектов, которые она умеет распознавать (добавила список в свой гитхаб)
На вход модели подается изображение - фото, у меня jpg,
А в коде это функция filter, там вроде старалась расписать максимально подробно, получается, что мы наше изображение сначала подготоваливаем в нужный вид (переменная input), а потом получаем готовый результат от модели (переменная results_per_input), ну а дальше я уже отсекаю нужный мне порог вероятности и подключаю словарь, чтобы сопоставить, к каким классам (меткам) модель соотнесла объекты на нашем изображении. Ну а я собственно оставляю только кота. Т.е. логика наоборот - модель опознает все объекты и потом я уже думаю, что с ними делать. А не я задаю ей задачу искать кота.
Не знаю, что вас так зацепило в моей работе, что вы так злы) надеюсь у вас тоже что-нибудь получится)
Это был прорыв 2015 года, невероятный скачок в детекции изображений, изменивший дальшейший ход работы в этом направлении. Я помню 2011 год, когда не могли и помыслить, что такое возможно)
И если более внимательно посмотреть репозиторий Nvidia, последний релиз SSD модели детекции - 30 января 2023 года.
Да, любопытно это все, вот подняла цифры: за 2022 год у Московской биржи рыночная капитализация 530 млрд долларов (5,30104Е+11), а у Индонезийской фондовой биржи 610 млрд долларов (6,10288Е+11)
Например, в наше время идет реструктуризация денежных потоков, довольно резко меняется коньюктура финансовых рынков. Можно посмотреть куда идут деньги. Чтобы, например, инвестировать или чтобы сделать свои продукты. Вы наверное заметили, что Шанхайская биржа, Биржа в Индии прям хорошо приободрились. Т.е. имеет смысл внимательно рассмотреть Азию :)
Второй пример, открытые позиции по товарным деривативам могут говорить о том, что люди фиксируют свои цены для покупки какого-нибудь блага в будущем или хеджируются.
Или вот, то что компании идут листинговаться на определенную биржу говорит о том, что они в ней заинтересованы, и, по большому счету значит заинтересованы в локации, и, отсюда, туда пойдут деньги в будущем.
Если вы про Притти, то она рекламирует свой буткамп ("за месяц создаем свое приложение"), если б не цена в 3 тыс долларов за месяц, я б сходила. Если про меня - хочу ясности в технологиях. Я поверхностно изучила whitepapers порядка 30 разных DLT-платформ, которые типа лучше непосредственно блокчейна, и правда, как выше говорят - многие из них заявляют децентрализацию, "которую мы скоро внедрим, а пока у нас координатор или управляющий совет все валидирует".
Это я к тому, что когда читаешь маркетинговые рекламные статьи - это одно, когда читаешь whitepapers другое, а вот когда пишешь, стараясь объяснить просто, и получаешь ответ от сообщества - вот это самое ценное, это уже реально как дела обстоят, а не "пиар, маркетинг, стремление хайпануть" и иже с ними.
До прочтения этой статьи я даже и придумать не могла, как можно создавать приложения на блокчейне, в который информация только записывается (ни удаляется, ни изменяется), как в таком виде можно сделать, например, сайт со статьями и комментариями. А вот оказывается вот как, дополнительными такими же распределенными "обвесами", при этом в сам блокчейн сохраняя ссылку на эти "обвесы", сохраненные в других сервисах. Я долго над этим размышляла.
Хм, а как насчет проектов в других сферах, например, реестры всяких важных документов в блокчейне? Когда аппелирует к невозможности ни изменить, ни удалить записанную в него информацию. Не кажется ли это вам сильной стороной технологии?
Спасибо! Очень полезная статья! Вопрос, как вы так ловко сократили выражение функции волатильности через мат ожидание до одного слагаемого: B(x,t) = b0^2*dF/dx ?
Добавила для примера обработку видео
NDA не нарушали)))))) только открытые и публичные встречи, конечно же, поправлю, чтобы читалось и понималось нормально
это в идеале, конечно же!
да просто у всех разные базовые настройки восприятия шуток-серьезности) так что лучше и не обсуждать особо) не по теме) вы лучше по теме статьи меня о чем-нибудь спросите)
да да) тут список того, что я смогла вытащить, там: person, bicycle, car, motorcycle, airplane, bus, train, truck, boat, traffic light, fire hydrant, stop sign, parking meter, bench, bird, cat, dog, horse, sheep, cow, elephant, bear, zebra, giraffe, backpack, umbrella, handbag, tie, suitcase, frisbee, skis, snowboard, sports ball, kite, baseball bat, baseball glove, skateboard, surfboard, tennis racket, bottle, wine glass, cup, fork, knife, spoon, bowl, banana, apple, sandwich, orange, broccoli, carrot, hot dog, pizza, donut, cake, chair, couch, potted plant, bed, dining table, toilet, TV, laptop, mouse, remote, keyboard, cell phone, microwave, oven, toaster, sink, refrigerator, book, clock, vase, scissors, teddy bear, hair drier, toothbrush
Этот проект я в Google Colab делала, а так да, винда 11.
Я бы порекомендовала тогда тот же OpenAI подключить себе и не искать специальные неизвестного качества библиотеки. Там у них на сайте есть API ключи и потом через restapi можно запросы делать. Если не ошибаюсь, вроде бы OpenAI и Speech Recognition (Microsoft) сейчас топовые и с поддержкой русского языка. Вот тут например Speech-to-Text. А потом саммари по тексту и не надо никаких ассистентов, шикарная возможность избавиться от бесконечных совещаний)))) Я попозже думала выложить демо-проект такой штуки, правда на питоне. Питон как-то сильно проще в плане всех этих бесконечных библиотек и легче в том, чтобы слепить что-то побыстрому :)
Хех, спасибо) ну я тут пыталась показать именно практическую сторону использования уже готовой предобученной модели. По пунктам:
Модель уже готова к использованию, я ее скачиваю и перевожу в режим "eval", т.е. не обучение, а использование на новых изображениях
Она предобучена на COCO датасете. У меня вышло 80 объектов, которые она умеет распознавать (добавила список в свой гитхаб)
На вход модели подается изображение - фото, у меня jpg,
А в коде это функция filter, там вроде старалась расписать максимально подробно, получается, что мы наше изображение сначала подготоваливаем в нужный вид (переменная input), а потом получаем готовый результат от модели (переменная results_per_input), ну а дальше я уже отсекаю нужный мне порог вероятности и подключаю словарь, чтобы сопоставить, к каким классам (меткам) модель соотнесла объекты на нашем изображении. Ну а я собственно оставляю только кота. Т.е. логика наоборот - модель опознает все объекты и потом я уже думаю, что с ними делать. А не я задаю ей задачу искать кота.
Не знаю, что вас так зацепило в моей работе, что вы так злы) надеюсь у вас тоже что-нибудь получится)
Это был прорыв 2015 года, невероятный скачок в детекции изображений, изменивший дальшейший ход работы в этом направлении. Я помню 2011 год, когда не могли и помыслить, что такое возможно)
И если более внимательно посмотреть репозиторий Nvidia, последний релиз SSD модели детекции - 30 января 2023 года.
я по снимкам делала, можно будет поэкспериментировать и с видео, спасибо за идею
Да, любопытно это все, вот подняла цифры: за 2022 год у Московской биржи рыночная капитализация 530 млрд долларов (5,30104Е+11), а у Индонезийской фондовой биржи 610 млрд долларов (6,10288Е+11)
Для целей подобных, только боевых, исследований конечно же покупаются данные.
@nikolz само собой это для даже не крупных, а очень крупных институциональных инвесторов.
Например, в наше время идет реструктуризация денежных потоков, довольно резко меняется коньюктура финансовых рынков. Можно посмотреть куда идут деньги. Чтобы, например, инвестировать или чтобы сделать свои продукты. Вы наверное заметили, что Шанхайская биржа, Биржа в Индии прям хорошо приободрились. Т.е. имеет смысл внимательно рассмотреть Азию :)
Второй пример, открытые позиции по товарным деривативам могут говорить о том, что люди фиксируют свои цены для покупки какого-нибудь блага в будущем или хеджируются.
Или вот, то что компании идут листинговаться на определенную биржу говорит о том, что они в ней заинтересованы, и, по большому счету значит заинтересованы в локации, и, отсюда, туда пойдут деньги в будущем.
Примерно так. :)
Спасибо за комментарий, потом попробую сделать аналитику как найти наиболее выгодно и наименее рисковано :) пока учусь в этом направлении
поправлю про личный опыт)
Если вы про Притти, то она рекламирует свой буткамп ("за месяц создаем свое приложение"), если б не цена в 3 тыс долларов за месяц, я б сходила. Если про меня - хочу ясности в технологиях. Я поверхностно изучила whitepapers порядка 30 разных DLT-платформ, которые типа лучше непосредственно блокчейна, и правда, как выше говорят - многие из них заявляют децентрализацию, "которую мы скоро внедрим, а пока у нас координатор или управляющий совет все валидирует".
Это я к тому, что когда читаешь маркетинговые рекламные статьи - это одно, когда читаешь whitepapers другое, а вот когда пишешь, стараясь объяснить просто, и получаешь ответ от сообщества - вот это самое ценное, это уже реально как дела обстоят, а не "пиар, маркетинг, стремление хайпануть" и иже с ними.
Это да. Однозначно. Точек, где могут быть проблемы в такой архитектуре, тут "выше крыши".
До прочтения этой статьи я даже и придумать не могла, как можно создавать приложения на блокчейне, в который информация только записывается (ни удаляется, ни изменяется), как в таком виде можно сделать, например, сайт со статьями и комментариями. А вот оказывается вот как, дополнительными такими же распределенными "обвесами", при этом в сам блокчейн сохраняя ссылку на эти "обвесы", сохраненные в других сервисах. Я долго над этим размышляла.
Хм, а как насчет проектов в других сферах, например, реестры всяких важных документов в блокчейне? Когда аппелирует к невозможности ни изменить, ни удалить записанную в него информацию. Не кажется ли это вам сильной стороной технологии?