#ads

Хорошо.

#music #enomine

Вокалист на Юру Кашницкого похож )

Loca in ferna in nocte
Animae in nebula
Media nox obscura nox
Crudelitas animarum
Campana sonat
Duo decies

https://www.youtube.com/watch?v=xA7AO-9Y_RI

#law #tesla #musk

Правильно, ибо нефиг себе назначать заоблачные премии.

"Соответствующий компенсационный пакет в форме акций компании был назначен ему ещё в 2018 году, и стал рекордным по своей величине среди всех публичных компаний. Вердикт об аннулировании данной договорённости между советом директоров Tesla и Илоном Маском на этой неделе огласил суд штата Делавэр, рассмотрев иск одного из акционеров Tesla Ричарда Торнетты (Richard Tornetta), который ранее выразил несогласие с размерами компенсации за работу Илона Маска в данной должности. Сторонам спора ещё предстоит определить, на каких условиях Маску предстоит вернуть полученные ранее акции и средства в качестве оплаты своего труда на посту генерального директора Tesla. Ответчик сохраняет за собой возможность оспорить данное решение в суде высшей инстанции.

Как определил суд, именно компенсационный пакет в размере $56 млрд помог Илону Маску стать богатейшим человеком в мире. По существовавшему плану, с 2018 года Маск мог получать акции Tesla порциями по 12 пакетов, если финансовые показатели компании достигали определённых целевых значений. Реализация акций на рынке по актуальным ценам позволяла Маску зарабатывать крупные суммы денег. По мнению суда, главе Tesla удалось подогнать фактические показатели под требуемую величину, а потому его результирующее обогащение не является справедливым. Совет директоров, по мнению истца, пошёл на поводу у Маска, назначив ему столь щедрый компенсационный пакет. В составе совета директоров находились люди, имевшие прочные связи с самим Маском, а потому принятое решение о компенсации было в принято в интересах миллиардера на необъективных условиях. По мнению представителей американских органов правосудия, ни совет директоров Tesla, ни комитет по назначению компенсационных выплат не действовал на том этапе в интересах компании и её акционеров. Нет даже внятных доказательств факта самого ведения переговоров по этому вопросу.

Илон Маск на момент подготовки материала к публикации ограничился лишь призывом со страниц своей социальной сети X «никогда не регистрировать компании в юрисдикции штата Делавэр». Он также запустил социологический опрос с предложением перерегистрировать Tesla в штате Техас, где находится её штаб-квартира после переезда из Калифорнии. К слову, тот переезд был инициирован Илоном Маском не только из-за конфликта с властями Калифорнии на почве локдауна местного предприятия компании в первые недели пандемии 2020 года, но и ради экономии на налогах."

https://3dnews.ru/1099580/sud-annuliroval-kompensatsionniy-paket-ilona-maska-na-summu-56-mlrd-za-rukovodstvo-kompaniey-tesla

#marketingbullshit

Немного маркетингового дерьма. В этой новости прекрасно ВСЁ.

От индуса-управленца (действительно, кто же ещё? Mastercard это же индийская компания с штабом в Дели, правда?) до патента на рекуррентную нейросеть (керас и пайторч, ау).

Но самый писк в способности новой модели выявлять мошеннические модели и тенденции для прогнозирования будущих типов мошенничества, которые пока не встречались в платёжной экосистеме. Как?! У вас же обучение по размеченным данным. Что-то я не слышал, чтоб сетки применяли для outlier detection. И что такое "уровень обнаружения" мошенничества в 20%? Это точность или полнота?
А как связаны генеративный ИИ и анализ транзакций? Может, в Мастеркард и есть интересные решения, только этот президент о них знает примерно ничего, судя по его комментариям.

Рецепт как стать президентом по кибербезопасности в крупной компании:
1) быть индусом
2) выучить слова "экосистема" и "ИИ"
3) ни хера не разбираться в ML

"Аджай Бхалла (Ajay Bhalla), президент бизнес-подразделения Mastercard по кибербезопасности и разведке, рассказал CNBC, что новое решение представляет собой запатентованную рекуррентную нейронную сеть, созданную с нуля командами Mastercard по кибербезопасности и борьбе с мошенничеством.

«Мы используем модели-трансформеры, которые, по сути, помогают получить мощь генеративного ИИ, — сообщил Бхалла. — Всё это было создано собственными силами, у нас есть все виды данных из экосистемы. Благодаря характеру нашей деятельности, мы видим все данные о транзакциях, которые поступают к нам из экосистемы».

Он отметил, что в некоторых случаях Mastercard полагается на открытый исходный код «всякий раз, когда это необходимо», но «большая часть» технологий создаётся собственными силами компании.

Собственный алгоритм Mastercard обучен на данных примерно 125 млрд транзакций, которые ежегодно совершаются в платёжной сети компании. Вместо текстового ввода он использует историю посещений торговых точек держателем карты в качестве подсказки для определения того, является ли бизнес, участвующий в транзакции, местом, куда с большой вероятностью направится покупатель.

Затем алгоритм генерирует пути через сеть Mastercard, чтобы оценить варианты. Более высокий балл в оценке будет соответствовать модели обычного поведения, ожидаемого от держателя карты, а более низкий балл — за пределами этой модели. Весь этот процесс занимает всего 50 миллисекунд.

По словам Бхаллы, новая ИИ-технология позволит финансовым учреждениям повысить уровень обнаружения мошенничества в среднем на 20 %. Однако в некоторых случаях эта модель привела к повышению уровня выявления мошенничества на целых 300 %, добавил он. Mastercard ожидает, что её алгоритм также позволит банкам сэкономить до 20 % на затратах на оценку незаконных транзакций.

Однако истинный потенциал новой технологии Mastercard, как полагает Бхалла, заключается в её способности выявлять мошеннические модели и тенденции для прогнозирования будущих типов мошенничества, которые пока не встречались в платёжной экосистеме."

https://3dnews.ru/1099665/novaya-iitehnologiya-mastercard-pozvolyaet-povisit-na-300-uroven-viyavleniya-moshennichestva-v-platyognoy-seti

#gpu #cupy #dask

https://www.youtube.com/watch?v=Q0DsdiY-jiw

#music #morissey

An afternoon nostalgia
Television show
You spoke in silhouette
But they couldn't name you
Although the panel were
Very polite to you
But I remembered you
From Friday nights 1969
ATV - you murdered every line

https://www.youtube.com/watch?v=CR2XXKy_hKI

#hardware #vr #apple

Понравились несколько крутых фишек Vision Pro: бесшовная интеграция с макбуком, создание виртуальных 4k монитров, автодетекция собеседника и его появление из "тумана" VR.
Фишка с трансляцией глаз прикольная, но, если честно, толку в ней не вижу, а стоила она наверняка до фига. Переплачивать баксов 500 чтобы при ношении шлема VR кто-то видел твои глаза.. Хм.

https://www.youtube.com/watch?v=dtp6b76pMak

#hardware #ram #msi

Большие объёмы оперативки идут в массы, это же классно.

https://3dnews.ru/1099737/nekotorie-materinskie-plati-msi-s-chipsetom-intel-z790-poluchili-poddergku-256-gbayt-ozu

#physics #china #darkmatter

"Детектор CDEX представляет собой твердотельный полупроводниковый датчик в виде 10 кг чистого германия в кристаллическом состоянии. Считается, что 10 кг чувствительной среды способно уловить одно событие в год. Датчик CDEX призван улавливать гипотетические WIMP-частицы (Weakly Interacting Massive Particles) в нижнем диапазоне масс.

Новый полупроводниковый датчик из германия в только что запущенной лаборатории CJPL-II (China Jinping Underground Laboratory-II) имеет массу около 100 кг, что на порядок повысило частоту возможной регистрации кандидатов в частицы тёмной материи. При этом созданы условия для дальнейшего повышения массы полупроводникового датчика примерно до одной тонны. Когда он будет создан, Китай окажется в этом впереди планеты всей.

Второй эксперимент опирается на датчик из ксенона, находящегося в двух фазовых состояниях — жидком и газообразном. Эксперимент PandaX стартовал со 120 кг. В новых залах лаборатории CJPL-II масса вещества в датчике PandaX-4T повышена до 4 т и в будущем вырастет до 40 или даже до 50 т. Сегодня самый чувствительный датчик такого плана у итальянцев в проекте LNGS XENONnT — он включает 8,6 т. В американском проекте LUX-ZEPLIN масса ксенона достигает 7 т. Для подобных экспериментов крайне важна повторяемость, чтобы отсеять случайные срабатывания детекторов."

https://3dnews.ru/1099759/samaya-glubokaya-podzemnaya-laboratoriya-dlya-poiska-tyomnoy-materii-kratno-povisila-chuvstvitelnost-detektorov-ona-zarabotala-v-kitae

#trading #backtesting

https://youtu.be/wQrQwuWQ1FI?si=Q545Kplmu-5OpxyD

#cv

"Ещё в 18 веке при раскопках римской виллы в Геркулануме было обнаружено более 1000 целых или частичных свитков в особняке, который, как считалось, принадлежал тестю Юлия Цезаря. Извержение Везувия в 79 году н.э. и последующее погребение свитков землёй превратили их в обугленные останки, развернуть которые можно было только один раз — они при этом рассыпались. Тексты также были нечитаемые, поскольку чернила выгорели вместе с основой. Прочесть всё это и многое другое — это достойно усилий.

Попытки создать технологию для прочтения обугленных свитков из Геркуланума много лет возглавлял специалист по информатике из Университета Кентукки Брент Силз (Brent Seales). Он и его команда с помощью рентгеновской томографии на ускорительном комплексе Diamond Light Source — источнике синхротронного излучения третьего поколения в графстве Оксфордшир — научились распознавать следы чернил в волокнах папируса, не трогая и не разрушая свиток"

https://youtu.be/Z_L1oN8y7Bs

#physics

"В декабре 2022 года учёные из Ливерморской национальной лаборатории им. Э. Лоуренса (LLNL) на установке NIF впервые добились термоядерного воспламенения — самоподдерживающейся реакции термоядерного синтеза, которая дала больше энергии, чем было потрачено на её запуск. Учёное сообщество с предельной осторожностью отнеслось к работе. Экспертная оценка длилась около года, и только недавно поддержала выводы авторов: термоядерный синтез с помощью лазеров работает.

Эксперты оценили пять работ учёных LLNL, представленных для публикации в одном из престижных для физиков журнале Physical Review Letters. Все выкладки авторов работ были перепроверены независимыми специалистами. Цифры сошлись. В том теперь уже историческом эксперименте в начале декабря 2022 года на капсулу с топливом было подано 2,05 МДж энергии, а высвободилось 3,15 МДж, что примерно в 1,5 раза больше. Учёные около 50 лет шли к этой цели, что можно назвать переломным моментом в освоении термоядерной энергии синтеза.

Позже, в середине 2023 года, после улучшения капсулы с топливом, изменения объёма самого топлива, условий зажигания и оптимизации лазеров, был получен ещё лучший выход: 3,88 МДж при той же энергии входа. Это стало наивысшим на сегодняшний день достижением в сфере инерциального термоядерного синтеза, когда почти две сотни мощных лазеров (192 шт.) были сфокусированы на специальной капсуле с 220 мкг смеси дейтерия и трития. Вокруг топлива было создано давление до 600 млрд атмосфер и температура 151 млн °C. И это привело к запуску самоподдерживающейся реакции синтеза, когда атомы водорода сливались и изливали в пространство энергию вместе с атомами новорожденного гелия и нейтронами."

https://3dnews.ru/1099893/uchyonie-dali-ekspertnuyu-otsenku-amerikanskomu-eksperimentu-po-termoyadernomu-sintezu-s-pomoshchyu-lazerov

#fun #borat #alig

https://www.youtube.com/watch?v=idMn_1gcVFs

#astronomy #physics #blackholes

Оказывается, при коллапсе ядра в центре звезды создаётся блин из нейтронного вещества!

https://www.youtube.com/watch?v=wzgXsLp31Sc

#vr #hardware #apple

Кратко: FOV подкачал, на уровне Quest 2, в остальном техническое качество и удобство пользования выше всяких похвал. А этот чел перепробовал, наверное, все VR шлемы, что выходили в продажу )

https://www.youtube.com/watch?v=XSNLZTpvUiY

#astronomy

"Подробные данные по системе Сатурна собрала автоматическая станция «Кассини» в период с 2004 по 2017 годы. Группа учёных из Парижской обсерватории воспользовалась этой информацией, чтобы заново оценить орбитальные параметры Мимаса, который напоминает «Звезду смерти» благодаря огромному ударному кратеру на своей поверхности. Они хотели исключить один из сценариев, из-за которого орбита этой луны выглядит необычно для монолитного скалистого небесного тела.

Согласно одному из вариантов, Мимас может содержать сильно вытянутое ядро, которое заставляет его совершать колебательные движения, проходя по орбите. Во втором случае, под его скалистой поверхностью может скрываться глобальный водный мир, потоки которого также вызывают изменения в орбитальном движении спутника.

Моделирование показало, что существование вытянутого ядра представляется наименее вероятным сценарием. С учётом динамики орбитального движения Мимаса под воздействием гравитации Сатурна и других его крупнейших лун, орбитальные параметры подозрительной луны, скорее всего, объясняются жидким подповерхностным океаном.

Расчёты показывают, что жидкий океан на Мимасе сравнительно молодой — ему всего 2–3 млн лет. Вероятнее всего, незадолго до его появления орбита этой луны изменилась со стабильной круговой на вытянутую, что в системе с множеством лун считается нормальным явлением. Гравитация Сатурна стала оказывать на недра Мимаса прерывистое воздействие, и это привело к гравитационному разогреву его ядра и внутренней структуры. Вода начала выделяться в жидком виде и постепенно там образовался глобальный подповерхностный океан, который к настоящему моменту подошёл к поверхности Мимаса на 20–30 км.

По внешнему виду этой луны не скажешь, что под её корой плещутся массы воды, намного больше, чем в земных океанах. На Мимасе нет трещин и гейзеров, как на лунах Энцеладе, Европе, Ганимеде и Титане, поэтому он долго хранил свою тайну. Не менее важно, что если там действительно есть глобальный океан, то его молодость — это способ заглянуть в прошлое других лун Сатурна и Юпитера, чтобы понять эволюционное развитие подповерхностных водных миров. На глазах учёных буквально может твориться ранняя геологическая история этих миров, чему учёные несказанно рады."

https://3dnews.ru/1099972/pohogiy-na-zvezdu-smerti-sputnik-saturna-mimas-zapodozren-v-sokritii-podpoverhnostnogo-globalnogo-okeana

#politics

Единственного кандидата с независимой программой не допустили до участия в выборах. Единственного, который реально собирал подписи, и который их действительно собрал, и это видела вся страна. Что же сделал СЦЫК? Отсканировал подписные листы с ошибками, СОБТВЕННЫЕ ошибки сканирования объявил как недействительные подписные листы. Странно, могли бы просто задницы свои подтереть нашими подписями и не заморачиваться со сканированием, было бы немного честнее.
У подписей за х#йло и прочих клоунов (сбора которых никто не заметил) ошибок сканирования не произошло. Магия? Снова магия.

https://www.youtube.com/watch?v=Np6bnbVc8pU

АНАЛИТИКА
Часть 1

Прошлая часть серии по собеседованиям тут.

Собеседование, которое встречается именно на аналитические вакансии. Здесь есть такая особенность, что не особо сильно спрашиваются скиллы по алгоритмам или программированию, но важно понимание основ ML, AB-тестирования, умения аналитически мыслить и ставить задачи. Также у аналитики довольно много направлений. Например, есть маркетинговая/клиентская аналитика, а есть продуктовая (коммерческая). Можно также упомянуть HR аналитику. Под собой они содержат много различных направлений и разных задач, но базовая суть остается - уметь выдвигать и тестировать множество различных гипотез, а потом внедрять их многочисленными инструментами и моделями.

На начальных этапах скорее будут обсуждаться различные общие концепции, метрики и некоторое погружение в аналитические задачи, чтобы выявить в кандидате то необходимое аналитическое мышление. С более экспертными позициями будет пропорциональное погружение именно в ту область, в которую вы приходите. Если есть желание отсобеседоваться на синьора аналитика в коммерческой аналитике, то будьте добры поговорить несколько собеседований подряд про ассортимент, прайсинг и все особенности этого направления.

Давайте попробуем обозначить пайплайн, но скорее всего здесь я не особо точно смогу выразить все тонкости и некоторые базовые моменты - потому что даже в рамках одной компании аналитические собеседования могут совсем отличаться по своей структуре. Я все же попробую рискнуть, поэтому давайте обозначим разные группы тем, которые с высокой вероятностью придется обсудить на таком интервью.

1. SQL

Очевидно, что без этого царя батюшки точно не обойтись на данной позиции. А все потому, что придется постоянно различными хитрыми способами и запросами доставать данные. Причем иногда можно написать простенький код, но он будет работать 2 часа - и возможно это будет нормальным решением для одного-единственного запуска. Но потом возникает потребность в нескольких пусках именно этого запроса, и уже приходится заниматься оптимизацией, избавляться от джойнов больших таблиц и искать методы оптимизации своих запросов. О чем точно придется поговорить: о джойнах, синтаксисе, оконных функциях. Возможно даже придется написать небольшой запрос! (не обязательно простенький)

2. Статистика и теория вероятностей

Обязательно будет задачка на понимание статистики и теории вероятностей. Например, нужно будет решить какую-нибудь задачку из сборника отсюда или отсюда. Обычно даже идет некоторое обсуждение материала, например нужно просто написать или вывести формулу из теоремы Байеса. Если этот момент в принципе несложен, то по задачкам даже может случиться полный рандом (можно переволноваться и совсем неправильно начать решать проблему). Примеры простой задачи на собесе можно например посмотреть тут или тут.

3. A/B-тестирование

Здесь обязательно нужно уметь пояснить за p-value, с чем его едят и для чего применяют. И почему все-таки оно принимается как 0.05. Быстро вспомниить и понять все эти концепции можно в этом видео. Но аналитический собес на то и аналитический, поэтому нужно чуть более глубокое погружение: вывести формулу MDE, посчитать мощность выборок и раскидать за CUPED. Различные тонкости можно кстати посмотреть на самом популярном в этом плане канале Carpov.Courses.

Продолжение ниже ⬇️

#interview #analytics #ab #sql