И получил цунами негатива. В первом же комментарии мою статью назвали нейро-слопом и далее на меня посыпались обвинения и даже оскорбления.
Ха, нашли чем удивлять ;-) Обычно дело :
Доходит до смешного - в описании указано "С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТИ" , в результате причина минуса "Текст похож на сгенерированный". Дык конечно сгенерированные, причем даже с точным указанием промпта ;-)
Но НИКТО не спорил со мной по теме, никто не оспаривал тезисы, никто не приводил контраргументы.
Опять таки обычное дело - минусы под статьей и 0 комментариев. Причина минусов - "Не согласен", "Ничего не понял". Какие тезисы? Какие контраргументы ? Личная неприязнь - вот самый главный аргумент .
Ну и как с этим бороться?
Мое личное мнение, мне очень нравится и я давно уже использую в качестве рецепта:
-Товарищ, нервы сожми в узду!
-Взялся за дело не охай.
-Есть результат ?
-Посылай всех в ...
-Нет результата ?
-....
Или если короче - делай, что должен и будь , что будет. Я же провожу эксперименты и исследования потому, что мне лично это очень интересно. А плюсы или минусы под статьями в общем то информация ниочем.
Высокий рейтинг материала. При определении победителей будет учитываться тематика материалов и рейтинг статьи.
А вам не кажется , что рейтинг статьи давно уже перестал быть релевантным показателем.
Ну например - статью прочитали 1500 читателей, итоговый рейтинг -5 или -0.33% это даже не статистическая погрешность это вообще ноль. Какой смысл в таком рейтинге ?
А вы что, можете привести пример эмпирической рекомендации, которая обоснована научно? Эти термины вообще взаимоисключающи - либо эдак, либо так, но ни в коем случае не одновременно.
1) Эмпирическое правило - все предметы в воде весят легче. Научное обоснование - Закон Архимеда.
2) Эмпирическое правило - чем больше сжимается пружина, тем большую силу необходимо приложить для сжатия. Научное обоснование - Закон Гука.
3) Эмпирическое правило - предмет, брошенный вверх всегда падает вниз. Научное обоснование - Закон всемирного тяготения Ньютона.
В реальной жизни любой человек очень запутанная смесь качеств, баланс которых меняется совершенно случайным образом.
Да , для статистической выборки можно выделить общие типы и паттерны, но в реальном коллективе нет такой выборки(просто народу не хватит), да и к тому, же как мы все хорошо знаем в единичном случае - статистические закономерности в принципе не применимы.
Да наверняка пересекались. Я из Моисеевских двоих только помню - Айрат и Толик.
Да , хорошее было время - Кожевников , Заботин , Галеев , Амбарцумов.
На всю жизнь запомнил слова Кожевникова перед первокурсниками - "Вот представьте шахматы. Кто-то будет доску раскрашивать, кто-то фигуры делать , а вы - будете придумывать правила игры".
Любая современная LLM — от ChatGPT до DeepSeek — за секунды выдаёт вежливое и структурированное объяснение
которое оказывается ложным как только вопрос касается прогнозирования и технической экспертизы. По крайней мере в области экспертизы производительности СУБД нейросеть ошибается и иногда угадывает, что не удивительно - неисправные часы , два раза в сутки показывают совершенно точное время.
Разница между другими способами - в рамках статистической погрешности
Что касается получения первой страницы результатов, разница в скорости между методами LIMIT, FETCH FIRST и OFFSET практически незаметна — все они работают быстро и стабильно.
Выбор между этими тремя методами чаще всего зависит не от производительности, а от удобства реализации и необходимости поддержки перехода к следующим страницам данных.
У меня есть статьи на дзене по производительности СУБД PostgreSQL, для анализа результатов и формирования сводного отчета используется нейросеть .В результате экономится масса времени по сравнению с ручной работой получается полезный и информативный отчёт.
Если я опубликую эти статьи на Хабре, я получу минусы с причиной "текст похож на сгенерированный" , ну в добавок к стандартной причине "личная неприязнь".
Ха, нашли чем удивлять ;-) Обычно дело :
Доходит до смешного - в описании указано "С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТИ" , в результате причина минуса "Текст похож на сгенерированный". Дык конечно сгенерированные, причем даже с точным указанием промпта ;-)
Опять таки обычное дело - минусы под статьей и 0 комментариев. Причина минусов - "Не согласен", "Ничего не понял". Какие тезисы? Какие контраргументы ? Личная неприязнь - вот самый главный аргумент .
Мое личное мнение, мне очень нравится и я давно уже использую в качестве рецепта:
-Товарищ, нервы сожми в узду!
-Взялся за дело не охай.
-Есть результат ?
-Посылай всех в ...
-Нет результата ?
-....
Или если короче - делай, что должен и будь , что будет. Я же провожу эксперименты и исследования потому, что мне лично это очень интересно. А плюсы или минусы под статьями в общем то информация ниочем.
А вам не кажется , что рейтинг статьи давно уже перестал быть релевантным показателем.
Ну например - статью прочитали 1500 читателей, итоговый рейтинг -5 или -0.33% это даже не статистическая погрешность это вообще ноль. Какой смысл в таком рейтинге ?
1) Эмпирическое правило - все предметы в воде весят легче. Научное обоснование - Закон Архимеда.
2) Эмпирическое правило - чем больше сжимается пружина, тем большую силу необходимо приложить для сжатия. Научное обоснование - Закон Гука.
3) Эмпирическое правило - предмет, брошенный вверх всегда падает вниз. Научное обоснование - Закон всемирного тяготения Ньютона.
Подтверждаю и выступаю живым примером - 2 с половиной года , как вернулся с позиции руководителя направления в эксперты направления.
Ни разу не пожалел.
Скорее жалел о другом - надо было раньше решать вопрос, сколько бы новых тем успел бы реализовать. Но и так не плохо получилось.
Проблема любых обобщений они ложны.
В реальной жизни любой человек очень запутанная смесь качеств, баланс которых меняется совершенно случайным образом.
Да , для статистической выборки можно выделить общие типы и паттерны, но в реальном коллективе нет такой выборки(просто народу не хватит), да и к тому, же как мы все хорошо знаем в единичном случае - статистические закономерности в принципе не применимы.
Ок, спасибо за информацию.
Тема в работе . Результаты экспериментов будут опубликованы.
Можно будет потом сравнить
А случайно нет готовых примеров для Демобазы 2.0 ?
Для продолжения экспериментов с производительностью под параллельной нагрузкой.
А можно детали тестирования ?
А можно уточнить примерные значения температур ?
Да наверняка пересекались. Я из Моисеевских двоих только помню - Айрат и Толик.
Да , хорошее было время - Кожевников , Заботин , Галеев , Амбарцумов.
На всю жизнь запомнил слова Кожевникова перед первокурсниками - "Вот представьте шахматы. Кто-то будет доску раскрашивать, кто-то фигуры делать , а вы - будете придумывать правила игры".
Прикладная математика 👍
Год какой ?
1987-1994. КАИ , ФТКиИ , ПМ, лаборатория 325.
На stackoverflow - нет кармы ?
https://habr.com/p/477238/
Между человеком и ИИ есть один очень важное, принципиальное , фундаментальное отличие - с человека можно спросить за ответ.
которое оказывается ложным как только вопрос касается прогнозирования и технической экспертизы. По крайней мере в области экспертизы производительности СУБД нейросеть ошибается и иногда угадывает, что не удивительно - неисправные часы , два раза в сутки показывают совершенно точное время.
Но в целом, да согласен. Ситуация изменилась.
Дополнение
Временная таблица temp_filtered_bookings пересоздается перед выполнением тестового запроса.
Тестовый сценарий scenario1.sql
"Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Вариант-4 «Временная таблица»" https://habr.com/p/972276/
Поэтому я использую медиану.
Нет не равносильно - refresh materialized view не подходит для условий параллельной нагрузки.
Теоретически - есть сценарий при котором row_number будет эффективнее.
Эксперимент, с целью проверки, запланирован на следующей неделе .
Самая неэффективная - row_number.
Разница между другими способами - в рамках статистической погрешности
У меня есть статьи на дзене по производительности СУБД PostgreSQL, для анализа результатов и формирования сводного отчета используется нейросеть .В результате экономится масса времени по сравнению с ручной работой получается полезный и информативный отчёт.
Если я опубликую эти статьи на Хабре, я получу минусы с причиной "текст похож на сгенерированный" , ну в добавок к стандартной причине "личная неприязнь".
Вопрос - оно мне надо ?