Навык проходить собеседования и знания нужные в работе далеко не всегда пересекаются и в зависимости от компании набор навыков очень сильно может отличаться причём как в плюс так и в минус. Уже не говорю про задачи с литкода, которые чаще тоже существуют для того, чтобы проверить навык решения задач на литкоде. И этот подход становится стандартом, не скажу, что он плох, всё-таки позволяет определить границу хотя бы на теоретическом уровне, но этот подход вынуждает определить "топ 100 вопросов на собесах" и готовиться к ним иначе этот фильтр пройти будет сильно сложнее.
в конце 21го видимо, что-то интересное из фич завезли, что создало резкий скачек скачиваний в месяц даже больше 30к, но всё-таки интересно какие сценарии использования системы? Сколько не натыкаюсь на статьи про ReactOS создается впечатление, что она создается исключительно для того, чтобы реализовать интерфейсы windows 10-20 летней давности и иметь возможность запускать старое ПО нативно.
Для улучшения читабельности кода на python есть ряд "договоренностей", в частности PEP8. Не то, чтобы я придираюсь, но даже посмотрев на этот код спустя какое-то время потребуется время на понимание деталей. Соблюдая SOLID и правила оформления кода + комментарии для понимания, что делает какая часть кода, время на понимание кода в будущем сокращается кратно.
Нет, как я выше сказал это другая задача. Поясню, в случае когда мы захватываем изображение или видео поток с камеры мы имеем двумерное изображение в координатах xy и его мы обрабатываем как изображение соответственно на выходе мы тоже получим плоские координаты, это как раз тот случай что описывается в статье. Если стоит задача получить положение частей тела в пространстве (xyz), то нужно получить глубину и существует несколько способов это сделать например «склеивание» двух изображений на разном фокусном расстоянии, использование инфракрасных датчиков(как в кинекте или intel realseance), но в любом случае нужно трехмерное представление объекта. При любом выбранном способе мы получаем облако точек и условно говоря нейросеть уже в этом случае нужно обучать по объемным датасетам, а не по изображениям. Датчик расстояния для способа описанного в статье ни к чему в общем.
Навык проходить собеседования и знания нужные в работе далеко не всегда пересекаются и в зависимости от компании набор навыков очень сильно может отличаться причём как в плюс так и в минус. Уже не говорю про задачи с литкода, которые чаще тоже существуют для того, чтобы проверить навык решения задач на литкоде. И этот подход становится стандартом, не скажу, что он плох, всё-таки позволяет определить границу хотя бы на теоретическом уровне, но этот подход вынуждает определить "топ 100 вопросов на собесах" и готовиться к ним иначе этот фильтр пройти будет сильно сложнее.
Можно пример?
На первый взгляд виртуализация для этого сценария выглядит наиболее надежным решением
в конце 21го видимо, что-то интересное из фич завезли, что создало резкий скачек скачиваний в месяц даже больше 30к, но всё-таки интересно какие сценарии использования системы? Сколько не натыкаюсь на статьи про ReactOS создается впечатление, что она создается исключительно для того, чтобы реализовать интерфейсы windows 10-20 летней давности и иметь возможность запускать старое ПО нативно.
На сегодня кто основные пользователи системы и есть ли статистика по увеличению/уменьшению пользователей?
2022 год чинить надо и его особенности
Для улучшения читабельности кода на python есть ряд "договоренностей", в частности PEP8. Не то, чтобы я придираюсь, но даже посмотрев на этот код спустя какое-то время потребуется время на понимание деталей. Соблюдая SOLID и правила оформления кода + комментарии для понимания, что делает какая часть кода, время на понимание кода в будущем сокращается кратно.
Hacker evolution обязательна к ознакомлению)