Вот тут очень хороший анализ про загрязнение от ДВС и электромобилей в зависимости от того как производится электроэнергия. www.youtube.com/watch?v=6RhtiPefVzM
Общий вывод — в среднем по США получается, что электромобилю нужно от 2х лет до 6ти лет в зависимости от размера батарей, для того чтобы получить меньший общий «углеродный след».
Правда, есть масса допущений в строну ДВС — не учитывается более частое ТО и замена частей.
Так же общие выбросы на призводство целого автомобиля на ДВС приравнены к выбросам на электромобиль без батареи. Хотя банальная логика говорит, что в движке и коробке масса деталей из тугоплавких и нестираемых металлов, которые производятся при больших температурах, соответсвенно должны добавлять существенно больше.
Конечно можно.
Скорее всего боьшинство команд в этом конкрусе будет использовать распознавание на подобных технологиях (нейронные сети). И не так много полноценных и качественных опенсорсных инструментов для этого — 4-5.
Ну и не забывайте про потери на передачу электричества
Бензин и дизель тоже не сами в бензобаке образуются. Их надо доставить с завода до заправки и это ЖД и авто транспорт.
И еще момент — в баки льют сильно переработанное топливо относительно того, что сжигается для получения электричества. Тут тоже набегают проценты неэффективности ДВС.
В этой задаче лучше получить ложные срабатывания, чем пропустить, так что совсем без человека не обойтись
Можно выделять «подозрительные» снимки (те на которых предположительно может быть человек) среди всей массы и показывать пользователю первыми — это может значительно оптимизировать процесс.
Фактически любая технология, описанная в статье, способна на такое. Custom Vision в этом плане самое простое — минимум технических знаний и этот сервис часто дает ложно-положительные срабатывания, что в данной задаче неслишком большая проблема.
N-1. Вот когда выйдет на 5000 Model 3 в неделю тогда и поговорим
N. Вот когда выйдет в прибыль тогда и поговорим
— Вы находитесь здесь
N+1 Вот когда Model 3 станет самым продаваемым авто в США тогда и поговорим
N+2 Вот когда в Китае откроют фабрику тогда и поговорим
Неожиданная она у тех кто не интересовался детялями и не очень верит в Маска и Теслу. А так-то кол-во проданных машин уже 3 недели как известно. И бизнес-модель такая что минимизируется всякое влияние неопределенных факторов (маркетинг, склады, диллеры и т.д.) и Маск был нацелен показать большую прибыль (он даже рассылал мотивируещее письмо в конце сентября работникам), поэтому вполне ожидаемо.
Одна проблема — отчет вышел раньше и не дал еще больше закупить :)
Во многих IT-компаниях сеньерные программисты и архитекторы получают так же или даже больше чем менеджеры. Возможно, вам просто стоит поменять работу и поискать место, где будут хорошо платить за разработку.
на инсайдИВ уже появляются прогнозы о том, что будет где-то 52-53 тыс. Model 3 базирующиеся на выделенных VIN. Вместе с Model S/X предсказывают 75-80 тыщ.
Примерно в 1.5 раз больше, чем в прошлом квартале и в 3 раза больше чем год назад.
Каким алгоритмом лучше искать относительно сложные логотипы на фотографии — например логотипы различных маркировок, где обычно присутствует и текст и рисунки и все вписано в форму?
Пробовал через Haar Cascade — этот алгоритм хорошо ищет цельные куски, а такой сложный многосоставной объект, как логотип, не находит.
Попробовал MatchTemplate — не ищет если происходит минимальное несовпадение — уменьшение, поворот относительно исходной картинки.
Не подскажете, в каком направлении искать?
«Основная задача БД это сохранение данных успешно выполнившихся транзакций при ЛЮБЫХ обстоятельствах»
это определение однобоко и относится к OLTP процессингу.
например Oracle при возможности затаскивает в память как можно больше. Потому что даже в большинстве OLTP БД чтений происходит намного больше чем записей.
IMHO со временем архитектра серверов БД превратится в систему с гигантской памятью в которой все транзакции будут писаться на персистентную NVRAM для надежности, а оттуда архивные партиции уже на «вечные» HDD (или аналоги) если это необходимо.
www.youtube.com/watch?v=6RhtiPefVzM
Общий вывод — в среднем по США получается, что электромобилю нужно от 2х лет до 6ти лет в зависимости от размера батарей, для того чтобы получить меньший общий «углеродный след».
Правда, есть масса допущений в строну ДВС — не учитывается более частое ТО и замена частей.
Так же общие выбросы на призводство целого автомобиля на ДВС приравнены к выбросам на электромобиль без батареи. Хотя банальная логика говорит, что в движке и коробке масса деталей из тугоплавких и нестираемых металлов, которые производятся при больших температурах, соответсвенно должны добавлять существенно больше.
Скорее всего боьшинство команд в этом конкрусе будет использовать распознавание на подобных технологиях (нейронные сети). И не так много полноценных и качественных опенсорсных инструментов для этого — 4-5.
Бензин и дизель тоже не сами в бензобаке образуются. Их надо доставить с завода до заправки и это ЖД и авто транспорт.
И еще момент — в баки льют сильно переработанное топливо относительно того, что сжигается для получения электричества. Тут тоже набегают проценты неэффективности ДВС.
Можно выделять «подозрительные» снимки (те на которых предположительно может быть человек) среди всей массы и показывать пользователю первыми — это может значительно оптимизировать процесс.
Фактически любая технология, описанная в статье, способна на такое. Custom Vision в этом плане самое простое — минимум технических знаний и этот сервис часто дает ложно-положительные срабатывания, что в данной задаче неслишком большая проблема.
N. Вот когда выйдет в прибыль тогда и поговорим
— Вы находитесь здесь
N+1 Вот когда Model 3 станет самым продаваемым авто в США тогда и поговорим
N+2 Вот когда в Китае откроют фабрику тогда и поговорим
Одна проблема — отчет вышел раньше и не дал еще больше закупить :)
Примерно в 1.5 раз больше, чем в прошлом квартале и в 3 раза больше чем год назад.
Пробовал через Haar Cascade — этот алгоритм хорошо ищет цельные куски, а такой сложный многосоставной объект, как логотип, не находит.
Попробовал MatchTemplate — не ищет если происходит минимальное несовпадение — уменьшение, поворот относительно исходной картинки.
Не подскажете, в каком направлении искать?
это определение однобоко и относится к OLTP процессингу.
например Oracle при возможности затаскивает в память как можно больше. Потому что даже в большинстве OLTP БД чтений происходит намного больше чем записей.
IMHO со временем архитектра серверов БД превратится в систему с гигантской памятью в которой все транзакции будут писаться на персистентную NVRAM для надежности, а оттуда архивные партиции уже на «вечные» HDD (или аналоги) если это необходимо.