В тексте описана проблема, когда скопились “релизы, которые еще рано выливать в master ” и я не увидел решения. Как решили проблему?
Раньше была была ветка dev и под нее была одна площадка, туда сливались все задачи.Теперь под каждую задачу, создается отдельная площадка, т.е. получается, что площадка это master + код по задаче/релизу.
Разве концепция релизов не предусматривает планирование и реализацию только тех задач, которые должны быть в релизе?
Тут другая система. Условно есть несколько видов релизов/задач и несколько команд. Например, есть текущие задачи/исправления. А есть крупные релизы(например, интеграция с поставщиком), которые тоже должны быть на площадке(потому что сам поставщик их тестирует)
Так исторически сложилось — во-первых, среди источников блог TensorFlow и Google AI; во-вторых, нередко в репозиториях лежат имплементации на TF или PyTorch (но для PyTorch нет тега).
тут можно посмотреть примеры — vwo.com/ab-testing-openai-gpt-3/results Самый интересный кейс у Clark Germany GmbH, там модель не просто слова местами поменяла, а реально разные варианты заголовков придумала. Прирост конверсии — 15.77%, при статистической значимости >90%.
Друзья, немного не ожидал такое негодование в комментариях к техническому материалу на посвященном разработке ресурсе. Выскажу свою позицию.
Поздравлять с 8 марта стало непросто, так как есть разные точки зрения об истинной сути праздника.
Мы решили над этим поиронизировать доверив поздравления машине, ведь сложно поспорить с тем, что роботы делают жизнь женщин проще как в мелких бытовых вещах, так и в борьбе за равноправие.
Я не эксперт по этике, но и это не коммерческий проект. Как поздравлять своих близких — личное дело каждого. Не считаю, что мы могли кому-то навредить. В любом случае, спасибо за обратную связь.
Спасибо. Действительно, пейпер по StyleFlow еще в сентябре прошлого года появился, но мы при подготовке дайджеста больше ориентируемся на доступность кода, а его добавили только в январе. Это, конечно, вечная дилемма, включать вау-демку с пустым репозиторием в подборку или нет.
Корневая проблема здесь в том, что руководитель, как правило, не хочет ограничивать продажи и боится, что разработчики уйдут на бенч. Из-за желания поскорее продать, исполнитель плохо разбирается в требованиях проекта, неправильно оценивает объем работ и следовательно предлагает заниженную цену. Дальше происходит самое интересное. Свободной внутренней команды, чтобы взять проект в работу может не оказаться, и придется либо стихийно забирать людей с других проектов, либо отдать работу на аутсорс субподрядчикам или заказать аутстаффинг. Любой из вариантов существенно повышает возможность возникновения первых двух рисков. Порядочный исполнитель не боится краткосрочных простоев команд и на этапе продажи точно знает под каких сотрудников заводит проект.
Не совсем понимаю ваш комментарий. Могу только предположить, что вам показался неверным перевод. Гугл-транслейт переводит adversarial learning как состязательное обучение, и в ML есть такое понятие. В статье же говорится про “искажение” фото с помощью наклонов изображения, чтобы устранить полосы на снимках. То есть это все-таки про другое явление, которое у нас принято называть «вредоносным обучением». Подробнее об этом можно почитать тут.
Раньше была была ветка dev и под нее была одна площадка, туда сливались все задачи.Теперь под каждую задачу, создается отдельная площадка, т.е. получается, что площадка это master + код по задаче/релизу.
Тут другая система. Условно есть несколько видов релизов/задач и несколько команд. Например, есть текущие задачи/исправления. А есть крупные релизы(например, интеграция с поставщиком), которые тоже должны быть на площадке(потому что сам поставщик их тестирует)
Спасибо, надеемся, что в новом формате станет еще интереснее!
Так исторически сложилось — во-первых, среди источников блог TensorFlow и Google AI; во-вторых, нередко в репозиториях лежат имплементации на TF или PyTorch (но для PyTorch нет тега).
Еще около года назад было нечто похожее, тоже можно поиграться — http://doodle-rig.glitch.me
Последние два года — да, но со следующего года формат, скорее всего, изменится.
Поздравлять с 8 марта стало непросто, так как есть разные точки зрения об истинной сути праздника.
Мы решили над этим поиронизировать доверив поздравления машине, ведь сложно поспорить с тем, что роботы делают жизнь женщин проще как в мелких бытовых вещах, так и в борьбе за равноправие.
Я не эксперт по этике, но и это не коммерческий проект. Как поздравлять своих близких — личное дело каждого. Не считаю, что мы могли кому-то навредить. В любом случае, спасибо за обратную связь.