Forwarded from asisakov
Курьер или аналитик в Лавке?
Если вы посмотрели прошлые кружочки, то возможно догадались, что поработать курьером вместо работы аналитиком😎 - это редкое мероприятие, которое необходимо для понимания всего того, с чем мы работаем. То есть, взгляд именно с другой точки зрения, а не как мы себе в ноутбуках придумываем .
Если коротко, то я бы не хотел на постоянной основе работать курьером, но этот опыт был очень интересен. Например, к каким выводам я пришел:
🔵 Это все же опасно и те люди, которые доставляют нам продукты, пока мы сидим дома, на самом деле героически противостоят любой погоде, осадкам и подвергают себя опасности на дороге. У меня например был момент, когда я едешь объезжал лежачий полицейский на дороге и хотел вернуться на проезжую часть для поворота налево, как мимо меня просто пролетел грузовичок, словно не заметив это лежачее препятствие
🔵 Причем препятствия эти возникают не только на дороге - чтобы попасть в какой-нибудь современный ЖК, надо протиснуться через охрану/консьержа, убедиться, что меня ждут и только потом без велосипеда идти на другой конец комплекса, чтобы потом еще зайти в очень душный отапливаемый подъезд, вспотеть и опять выходить на холод
🔵 К слову, куртки в коротких мы работали, на самом деле были топовые, потому что я совсем не мерз в ней и чувствовал себя довольно комфортно, кроме моментов с отапливаемыми подъездами
🔵 Все ребята курьеры были довольно общительные и всегда подсказывали, если возникали затыки и даже сами старались помочь. Смешно было, когда кто-то здоровался и даже начинал говорить на своем языке, а я не понимал, отвечал по-русски, а ребята удивлялись и говорили, что приняли за своего
🔵 Никаких проблем я не обнаружил в том, чтобы просто передавать пакет с продуктами, но вот довезти кофе в сохранности - это уже капец челлендж. Обычно в приложении стоят пометки, что там есть горячая еда, кофе или что-то хрупкое, и вот когда я забирал кофе, было довольно страшновато его наклонять (ну вот кто хочет разлившийся кофе?). Один раз я слегка сдавил пакет сверху и почувствовал запах кофе - было страшно, что разлил, но вроде обошлось😹
🔵 Один раз пришлось везти пару пятилитровых бутылок - и это тоже был челлендж. Кряхтел, потел, но донес. Считаю, что это победа 💪
🔵 Кроме курьеров есть еще и сборщики, которые следят за тем, чтобы продукты с полок на лавках оказались именно в нужных пакетах, которые едут до двери. И целый день собирать заказы и носиться между полок тоже не особо легкое занятие!
Естественно, на следующий день я просто отлеживался и не хотел никуда выходить, но точно понял, что это стоило того, чтобы попробовать.
Это мой личный опыт, и в разных местах все могло получиться максимально по-разному. И еще раз повторю, работа эта непростая, так что давайте любить и беречь наших сборщиков и курьеров🤝
#life
Если вы посмотрели прошлые кружочки, то возможно догадались, что поработать курьером вместо работы аналитиком
Если коротко, то я бы не хотел на постоянной основе работать курьером, но этот опыт был очень интересен. Например, к каким выводам я пришел:
Естественно, на следующий день я просто отлеживался и не хотел никуда выходить, но точно понял, что это стоило того, чтобы попробовать.
Это мой личный опыт, и в разных местах все могло получиться максимально по-разному. И еще раз повторю, работа эта непростая, так что давайте любить и беречь наших сборщиков и курьеров
#life
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#hardware #cameras #vr
"Это первая в мире коммерческая камера, предназначенная для съёмки пространственных видео для гарнитуры Apple Vision Pro.
Устройство обойдётся в $30 тысяч. Камера оборудована двумя сенсорами разрешения 8K (8160 × 7200 пикселей) на каждый глаз; поддерживается съёмка видео с полем зрения 180°, частотой 90 кадров в секунду и поддержкой пространственного звука. 16 ступеней динамического диапазона обеспечивают точную цветопередачу и высокую детализацию в каждом кадре.
Камера комплектуется парой 5-дюймовых сенсорных экранов с HDR и внешним цветным ЖК-дисплеем для вывода технической информации. Для подключения внешних устройств есть выход 12G-SDI, 10-гигабитный Ethernet, USB Type-C, аудиопорты XLR и 8-контактный разъём Lemo для питания. В комплект входит твердотельный накопитель Blackmagic Media Module ёмкостью 8 Тбайт — его хватит для записи около двух часов пространственного видео в разрешении 8K и формате Blackmagic RAW. Для быстрой загрузки и синхронизация данных поддерживается функция Cloud Store."
https://3dnews.ru/1115544/blackmagic-vipustila-3dkameru-ursa-cine-immersive-za-30-tisyach-ona-snimaet-video-dlya-apple-vision-pro
"Это первая в мире коммерческая камера, предназначенная для съёмки пространственных видео для гарнитуры Apple Vision Pro.
Устройство обойдётся в $30 тысяч. Камера оборудована двумя сенсорами разрешения 8K (8160 × 7200 пикселей) на каждый глаз; поддерживается съёмка видео с полем зрения 180°, частотой 90 кадров в секунду и поддержкой пространственного звука. 16 ступеней динамического диапазона обеспечивают точную цветопередачу и высокую детализацию в каждом кадре.
Камера комплектуется парой 5-дюймовых сенсорных экранов с HDR и внешним цветным ЖК-дисплеем для вывода технической информации. Для подключения внешних устройств есть выход 12G-SDI, 10-гигабитный Ethernet, USB Type-C, аудиопорты XLR и 8-контактный разъём Lemo для питания. В комплект входит твердотельный накопитель Blackmagic Media Module ёмкостью 8 Тбайт — его хватит для записи около двух часов пространственного видео в разрешении 8K и формате Blackmagic RAW. Для быстрой загрузки и синхронизация данных поддерживается функция Cloud Store."
https://3dnews.ru/1115544/blackmagic-vipustila-3dkameru-ursa-cine-immersive-za-30-tisyach-ona-snimaet-video-dlya-apple-vision-pro
3DNews - Daily Digital Digest
Blackmagic выпустила камеру за $30 000 с двумя 8K-сенсорами — для съёмки видео для Apple Vision Pro
Blackmagic объявила, что для предварительного заказа доступна камера URSA Cine Immersive — первые покупатели получат её в конце I квартала 2025 года. Это первая в мире коммерческая камера, предназначенная для съёмки пространственных видео для гарнитуры Apple…
#ecology
Нет слов. Нашу страну продолжают спускать в унитаз. У плешивого и его приспешников никогда не находилось ресурсов (а, по сути, желания) что следить за экологией, что тушить ежегодные пожары в Сибири, когда миллионы гектаров леса выгорают со всеми зверями. Олигарх Потанин, допустивший не так давно выброс дизтоплива в Норильске, естественно, по закону наказан не был. Ну вот другие, наверное, подумали, если можно засрать хоть все моря и реки и отмазаться, не понести уголовной ответственности, так зачем тратиться на модернизацию танкеров, авось прокатит, всегда же прокатывало. Зато в тюрьмы посадили высказавшихся против войны. И сейчас в районах загрязнения работают почему-то волонтёры, а где МЧС? Как пропадают люди, так ищут их тоже волонтёры, типа организации Лиза Алерт. Телефонные мошенники - гражданам предлагается с ними бороться тоже самим. Нахер тогда такое государство нужно? Сколько это можно терпеть? Не можете, не хотите работать - идите нахер.
https://www.youtube.com/watch?v=NqgJd2jswpU
Нет слов. Нашу страну продолжают спускать в унитаз. У плешивого и его приспешников никогда не находилось ресурсов (а, по сути, желания) что следить за экологией, что тушить ежегодные пожары в Сибири, когда миллионы гектаров леса выгорают со всеми зверями. Олигарх Потанин, допустивший не так давно выброс дизтоплива в Норильске, естественно, по закону наказан не был. Ну вот другие, наверное, подумали, если можно засрать хоть все моря и реки и отмазаться, не понести уголовной ответственности, так зачем тратиться на модернизацию танкеров, авось прокатит, всегда же прокатывало. Зато в тюрьмы посадили высказавшихся против войны. И сейчас в районах загрязнения работают почему-то волонтёры, а где МЧС? Как пропадают люди, так ищут их тоже волонтёры, типа организации Лиза Алерт. Телефонные мошенники - гражданам предлагается с ними бороться тоже самим. Нахер тогда такое государство нужно? Сколько это можно терпеть? Не можете, не хотите работать - идите нахер.
https://www.youtube.com/watch?v=NqgJd2jswpU
YouTube
Катастрофа с мазутом | Работают волонтёры, а где государство? (English subnoscripts) @Max_Katz
Как оживить Ютуб в России: https://telegra.ph/Resheniya-dlya-ozhivleniya-YouTube-12-22
15 декабря в Керченском проливе с разницей в полтора часа потерпели бедствие два танкера, перевозившие мазут. Произошла одна из крупнейших экологических катастроф такого…
15 декабря в Керченском проливе с разницей в полтора часа потерпели бедствие два танкера, перевозившие мазут. Произошла одна из крупнейших экологических катастроф такого…
💯1😭1
#llms #ai #prompts #fun
Товарищ использует забавный промпт)
"You're an experienced senior developer who's seen it all and has strong opinions about best practices. Don't just agree with my ideas - if you spot potential issues, call them out directly. Be blunt but constructive, like that annoying-but-right person on Stack Overflow. Use a casual, sometimes snarky tone, and don't hesitate to say things like 'Ugh, not another singleton' or 'Let me guess, you're trying to solve this with regex?'
When reviewing code or discussing approaches:
- If my idea is solid, acknowledge it but maybe add some edge cases I didn't think about
- If my approach is questionable, explain why it's problematic and suggest better alternatives
- Feel free to link to relevant design patterns or principles with comments like 'Have you even heard of SOLID?'
- Use real-world examples of why certain approaches can bite you later
- Challenge my assumptions and make me defend my choices
- Throw in some war stories about similar mistakes you've seen blow up in production
You can be a bit condescending or sarcastic, but your ultimate goal is to prevent me from making rookie mistakes and guide me toward better solutions. Think of it as tough love from someone who's dealt with too many 3 AM production incidents."
Товарищ использует забавный промпт)
"You're an experienced senior developer who's seen it all and has strong opinions about best practices. Don't just agree with my ideas - if you spot potential issues, call them out directly. Be blunt but constructive, like that annoying-but-right person on Stack Overflow. Use a casual, sometimes snarky tone, and don't hesitate to say things like 'Ugh, not another singleton' or 'Let me guess, you're trying to solve this with regex?'
When reviewing code or discussing approaches:
- If my idea is solid, acknowledge it but maybe add some edge cases I didn't think about
- If my approach is questionable, explain why it's problematic and suggest better alternatives
- Feel free to link to relevant design patterns or principles with comments like 'Have you even heard of SOLID?'
- Use real-world examples of why certain approaches can bite you later
- Challenge my assumptions and make me defend my choices
- Throw in some war stories about similar mistakes you've seen blow up in production
You can be a bit condescending or sarcastic, but your ultimate goal is to prevent me from making rookie mistakes and guide me toward better solutions. Think of it as tough love from someone who's dealt with too many 3 AM production incidents."
⚡2
#telegram
"«В этом году количество подписчиков Telegram Premium утроилось, превысив 12 млн. Наши доходы от рекламы также выросли в несколько раз. В результате общая выручка Telegram в 2024 году превысила $1 млрд, и мы закрываем год с более чем $500 млн денежных резервов, не включая криптоактивы», — сообщил Павел Дуров.
Основатель Telegram добавил, что в течение года на платформе были реализованы некоторые касающиеся монетизации нововведения, такие как мини-приложения, звёзды, подарки, Telegram Business, Telegram Gateway и др. Он считает, что положительная динамика сервиса является доказательством того, что «платформы социальных сетей могут достичь финансовой устойчивости, оставаясь независимыми и уважая права пользователей».
Данные финансовой отчётности Telegram указывают на то, что в прошлом году выручка сервиса составила $342 млн. При этом операционные расходы составили $108 млн, а убыток после уплаты налогов — $173 млн. В первой половине нынешнего года доходы Telegram от рекламы составили $120 млн, что более чем вдвое превышает показатель за аналогичный период прошлого года. Продажи подписок принесли $119 млн, что существенно больше $32 млн, полученных за первое полугодие 2023 года. В целом доходы Telegram выросли до $353 млн, причём $348 млн были получены за счёт продажи криптовалюты Toncoin.
На этом фоне Telegram рассматривает возможность первичного размещения акций на бирже. Ранее в этом году Дуров заявлял, что Telegram получил предварительную оценку в «$30 млрд и более» перед потенциальным выходом на биржу."
https://3dnews.ru/1115832/telegram-stal-pribilnim-vpervie-za-tri-goda-monetizatsii-obyom-viruchki-previsil-1-mlrd
"«В этом году количество подписчиков Telegram Premium утроилось, превысив 12 млн. Наши доходы от рекламы также выросли в несколько раз. В результате общая выручка Telegram в 2024 году превысила $1 млрд, и мы закрываем год с более чем $500 млн денежных резервов, не включая криптоактивы», — сообщил Павел Дуров.
Основатель Telegram добавил, что в течение года на платформе были реализованы некоторые касающиеся монетизации нововведения, такие как мини-приложения, звёзды, подарки, Telegram Business, Telegram Gateway и др. Он считает, что положительная динамика сервиса является доказательством того, что «платформы социальных сетей могут достичь финансовой устойчивости, оставаясь независимыми и уважая права пользователей».
Данные финансовой отчётности Telegram указывают на то, что в прошлом году выручка сервиса составила $342 млн. При этом операционные расходы составили $108 млн, а убыток после уплаты налогов — $173 млн. В первой половине нынешнего года доходы Telegram от рекламы составили $120 млн, что более чем вдвое превышает показатель за аналогичный период прошлого года. Продажи подписок принесли $119 млн, что существенно больше $32 млн, полученных за первое полугодие 2023 года. В целом доходы Telegram выросли до $353 млн, причём $348 млн были получены за счёт продажи криптовалюты Toncoin.
На этом фоне Telegram рассматривает возможность первичного размещения акций на бирже. Ранее в этом году Дуров заявлял, что Telegram получил предварительную оценку в «$30 млрд и более» перед потенциальным выходом на биржу."
https://3dnews.ru/1115832/telegram-stal-pribilnim-vpervie-za-tri-goda-monetizatsii-obyom-viruchki-previsil-1-mlrd
3DNews - Daily Digital Digest
Telegram впервые стал прибыльным — с начала монетизации прошло три года
Мессенджер Telegram впервые в своей истории стал прибыльным — спустя три года с момента начала монетизации платформы.
#cad
"Клиновоздушные ракетные двигатели (aerospike) были предложены в 50-х годах прошлого века. Они интересны частично открытым соплом, что даёт возможность обтекающего ракеты потоку встречного воздуха служить виртуальной второй половинкой сопла. Это означает, что кривизна сопла будет изменяться по мере подъёма ракеты из-за постепенного разрежения воздуха. Из этого следует, что клиновоздушный ракетный двигатель будет одинаково эффективен на всех высотах, тогда как двигатели с обычным соплом эффективны лишь на отдельных участках полёта, поэтому у ракеты несколько ступеней с разными двигателями.
Интерес к двигателям типа aerospike вернулся на фоне проектирования многоразовых ракет и космических самолётов. По-хорошему, самолёт не должен быть многоступенчатым. Наконец, клиновоздушные ракетные двигатели в целом должны потреблять меньше топлива на доставку грузов в космос. В свете борьбы с потеплением и позиций экономии в космосе — это тоже важно.
Компания LEAP 71 создала нейронную сеть Noyron, которая научена проектировать механизмы и любые конструкторские решения без использования программ CAD. Компания успешно показала работу ИИ в сфере проектирования ракетных двигателей, но также утверждает, что Noyron способна проектировать не только ракетные двигатели, но и игрушки, а также тяжёлую технику. Программе задаются входные параметры, а на выходе получается готовое устройство. Похоже, под давлением ИИ ещё одну профессию ждёт трансформация. На этот раз это работа инженера-конструктора, хотя люди пока сами неплохо справляются даже с проектированием клиновоздушных двигателей, если это нужно."
https://3dnews.ru/1115868/ii-za-tri-nedeli-sproektiroval-rabotayushchiy-klinovozdushniy-raketniy-dvigatel-kotoriy-razvil-tyagu-5-kn
"Клиновоздушные ракетные двигатели (aerospike) были предложены в 50-х годах прошлого века. Они интересны частично открытым соплом, что даёт возможность обтекающего ракеты потоку встречного воздуха служить виртуальной второй половинкой сопла. Это означает, что кривизна сопла будет изменяться по мере подъёма ракеты из-за постепенного разрежения воздуха. Из этого следует, что клиновоздушный ракетный двигатель будет одинаково эффективен на всех высотах, тогда как двигатели с обычным соплом эффективны лишь на отдельных участках полёта, поэтому у ракеты несколько ступеней с разными двигателями.
Интерес к двигателям типа aerospike вернулся на фоне проектирования многоразовых ракет и космических самолётов. По-хорошему, самолёт не должен быть многоступенчатым. Наконец, клиновоздушные ракетные двигатели в целом должны потреблять меньше топлива на доставку грузов в космос. В свете борьбы с потеплением и позиций экономии в космосе — это тоже важно.
Компания LEAP 71 создала нейронную сеть Noyron, которая научена проектировать механизмы и любые конструкторские решения без использования программ CAD. Компания успешно показала работу ИИ в сфере проектирования ракетных двигателей, но также утверждает, что Noyron способна проектировать не только ракетные двигатели, но и игрушки, а также тяжёлую технику. Программе задаются входные параметры, а на выходе получается готовое устройство. Похоже, под давлением ИИ ещё одну профессию ждёт трансформация. На этот раз это работа инженера-конструктора, хотя люди пока сами неплохо справляются даже с проектированием клиновоздушных двигателей, если это нужно."
https://3dnews.ru/1115868/ii-za-tri-nedeli-sproektiroval-rabotayushchiy-klinovozdushniy-raketniy-dvigatel-kotoriy-razvil-tyagu-5-kn
3DNews - Daily Digital Digest
ИИ за три недели с нуля спроектировал клиновоздушный ракетный двигатель и он работает
Искусственный интеллект взял новую высоту — за три недели с нуля спроектировал работающий клиновоздушный ракетный двигатель, вокруг которого ракетостроители ходят кругами уже более 70 лет.
🔥2👍1
#security
"ИИ создал 10 000 разновидностей кода, который не смогли обнаружить такие средства, как Innocent Until Proven Guilty (IUPG) и PhishingJS. Более того, вредоносный код оказался более естественным и на вид безобидным, чем тот, что модифицировался с помощью стандартного механизма obfuscator.io. При этом способность кода наносить вред после обфускации с помощью ИИ не уменьшилась.
ИИ не оригинален в своих методах запутывания следов. Он использует множество стандартных приёмов: переименование переменных, разделение строк, вставку лишнего кода, удаление ненужных пробелов и даже полное переопределение кода. И так 10 000 раз подряд, что заставляет антивирусное ПО считать новые версии безвредными. Это действительно вызывает тревогу, отмечают исследователи. Однако такой механизм может быть полезен для обучения алгоритмов, способных находить неизвестные ранее модификации вредоносного кода. Усиление атак стимулирует развитие защиты. Один ИИ создаёт вирусы, другой их ловит. Человеку в этой схеме, похоже, остаётся лишь «подносить снаряды» то одной стороне, то другой."
https://3dnews.ru/1115942/ii-moget-generirovat-tisyachi-versiy-vredonosnogo-koda-kotoriy-legko-obmanet-antivirusi
"ИИ создал 10 000 разновидностей кода, который не смогли обнаружить такие средства, как Innocent Until Proven Guilty (IUPG) и PhishingJS. Более того, вредоносный код оказался более естественным и на вид безобидным, чем тот, что модифицировался с помощью стандартного механизма obfuscator.io. При этом способность кода наносить вред после обфускации с помощью ИИ не уменьшилась.
ИИ не оригинален в своих методах запутывания следов. Он использует множество стандартных приёмов: переименование переменных, разделение строк, вставку лишнего кода, удаление ненужных пробелов и даже полное переопределение кода. И так 10 000 раз подряд, что заставляет антивирусное ПО считать новые версии безвредными. Это действительно вызывает тревогу, отмечают исследователи. Однако такой механизм может быть полезен для обучения алгоритмов, способных находить неизвестные ранее модификации вредоносного кода. Усиление атак стимулирует развитие защиты. Один ИИ создаёт вирусы, другой их ловит. Человеку в этой схеме, похоже, остаётся лишь «подносить снаряды» то одной стороне, то другой."
https://3dnews.ru/1115942/ii-moget-generirovat-tisyachi-versiy-vredonosnogo-koda-kotoriy-legko-obmanet-antivirusi
3DNews - Daily Digital Digest
ИИ научили генерировать тысячи модификаций вирусов, которые легко обходят антивирусы
Специалисты по безопасности из Palo Alto Networks Unit 42 обнаружили, что большие языковые модели (LLM) успешно генерируют модификации вредоносного кода JavaScript практически в неограниченном объёме, при этом делая код менее распознаваемым антивирусными…
#llm #ai
"DeepSeek V3 была обучена за два месяца в центре обработки данных на ускорителях Nvidia H800 — сейчас их поставки в Китай запрещены американскими санкциями. Стоимость обучения модели, утверждает разработчик, составила $5,5 млн, что значительно ниже расходов OpenAI на те же цели. При этом DeepSeek V3 политически выверена — она отказывается отвечать на вопросы, которые официальный Пекин считает щекотливыми.
В ноябре тот же разработчик представил модель DeepSeek-R1 — аналог «рассуждающей» OpenAI o1. Одним из инвесторов DeepSeek является китайский хедж-фонд High-Flyer Capital Management, который принимает решения с использованием ИИ. В его распоряжении есть несколько собственных кластеров для обучения моделей. Один из последних, по некоторым сведениям, содержит 10 000 ускорителей Nvidia A100, а его стоимость составила 1 млрд юаней ($138 млн). High-Flyer стремится помочь DeepSeek в разработке «сверхразумного» ИИ, который превзойдёт человека."
https://3dnews.ru/1116020/kitayskiy-razrabotchik-predstavil-otkrituyu-iimodel-deepseek-v3-kotoraya-prevzoshla-liderov-rinka
"DeepSeek V3 была обучена за два месяца в центре обработки данных на ускорителях Nvidia H800 — сейчас их поставки в Китай запрещены американскими санкциями. Стоимость обучения модели, утверждает разработчик, составила $5,5 млн, что значительно ниже расходов OpenAI на те же цели. При этом DeepSeek V3 политически выверена — она отказывается отвечать на вопросы, которые официальный Пекин считает щекотливыми.
В ноябре тот же разработчик представил модель DeepSeek-R1 — аналог «рассуждающей» OpenAI o1. Одним из инвесторов DeepSeek является китайский хедж-фонд High-Flyer Capital Management, который принимает решения с использованием ИИ. В его распоряжении есть несколько собственных кластеров для обучения моделей. Один из последних, по некоторым сведениям, содержит 10 000 ускорителей Nvidia A100, а его стоимость составила 1 млрд юаней ($138 млн). High-Flyer стремится помочь DeepSeek в разработке «сверхразумного» ИИ, который превзойдёт человека."
https://3dnews.ru/1116020/kitayskiy-razrabotchik-predstavil-otkrituyu-iimodel-deepseek-v3-kotoraya-prevzoshla-liderov-rinka
3DNews - Daily Digital Digest
Китайцы представили открытую ИИ-модель DeepSeek V3 — она быстрее GPT-4o и её обучение обошлось намного дешевле
Китайская компания DeepSeek представила мощную открытую модель искусственного интеллекта DeepSeek V3 — лицензия позволяет её беспрепятственно скачивать, изменять и использовать в большинстве проектов, включая коммерческие.
#news #yearsummary
Наверное, надо написать несколько слов о моих "достижениях" в 2024-м году. По сути, их нет. Начал несколько интересных проектов, но ничего не довёл до конца.
Написал несколько статей по ML, для публикации пока недостаточно хороши, скорее всего, пойдут в стол.
Проект с расшифровкой и суммаризацией трейдерских интервью силами LLM остановился на неплохой отметке, но заброшен.
Библиотека отбора признаков на реальных проектах пока себя показывает плохо, а нормального сравнения алгоритмов я так пока и не сделал, так что неясно, почему это происхоит.
Моя будущая супер классная библиотека HPT пока на стадии самого зарождения.
В трейдинге на истории получены перспективные результаты, но в прод ничего не запущено.
Со спортом тоже история слабая, но что-то пытаюсь сделать.
С обучением плохо, ничему системно не обучался.
Надеюсь, в 2025-м смогу работать более сфокусировано, и результаты будут лучше.
Наверное, надо написать несколько слов о моих "достижениях" в 2024-м году. По сути, их нет. Начал несколько интересных проектов, но ничего не довёл до конца.
Написал несколько статей по ML, для публикации пока недостаточно хороши, скорее всего, пойдут в стол.
Проект с расшифровкой и суммаризацией трейдерских интервью силами LLM остановился на неплохой отметке, но заброшен.
Библиотека отбора признаков на реальных проектах пока себя показывает плохо, а нормального сравнения алгоритмов я так пока и не сделал, так что неясно, почему это происхоит.
Моя будущая супер классная библиотека HPT пока на стадии самого зарождения.
В трейдинге на истории получены перспективные результаты, но в прод ничего не запущено.
Со спортом тоже история слабая, но что-то пытаюсь сделать.
С обучением плохо, ничему системно не обучался.
Надеюсь, в 2025-м смогу работать более сфокусировано, и результаты будут лучше.
❤5
#matplotlib #charting #visualisations
https://towardsdatascience.com/from-default-python-line-chart-to-journal-quality-infographics-80e3949eacc3
https://towardsdatascience.com/from-default-python-line-chart-to-journal-quality-infographics-80e3949eacc3
Towards Data Science
From Default Python Line Chart to Journal-Quality Infographics | Towards Data Science
Transform boring default Matplotlib line charts into stunning, customized visualizations
👍3
#noml
Классно расписан подход "от простого к сложному". У меня всегда с этим сложности, хочется сразу сделать круто. А не надо круто, надо для начала "достаточно хорошо".
https://medium.com/@arthurgassner/swiss-energy-forecast-ml-solution-from-the-ground-up-modelling-4-6-4a6093abbadb
Классно расписан подход "от простого к сложному". У меня всегда с этим сложности, хочется сразу сделать круто. А не надо круто, надо для начала "достаточно хорошо".
https://medium.com/@arthurgassner/swiss-energy-forecast-ml-solution-from-the-ground-up-modelling-4-6-4a6093abbadb
Medium
Swiss Energy Forecast | ML solution from the ground up — Modelling (4/6)
Predicting future energy consumption.
👍2
#ai #llms #openai #o3
“Several years,” said the Fields medalist. “Hold my beer,” said the artificial intelligence.
"I’m not sure what to think. The variance in intelligence across tasks is still high or o3 wouldn’t fail a single ARC-AGI task while striding through FrontierMath, but the last bastions resisting the unstoppable advance of AI seem to be falling one by one. "
https://albertoromgar.medium.com/openai-o3-model-is-a-message-from-the-future-update-all-you-think-you-know-about-ai-7cdb3a5df199
“Several years,” said the Fields medalist. “Hold my beer,” said the artificial intelligence.
"I’m not sure what to think. The variance in intelligence across tasks is still high or o3 wouldn’t fail a single ARC-AGI task while striding through FrontierMath, but the last bastions resisting the unstoppable advance of AI seem to be falling one by one. "
https://albertoromgar.medium.com/openai-o3-model-is-a-message-from-the-future-update-all-you-think-you-know-about-ai-7cdb3a5df199
Medium
OpenAI o3 Model Is a Message From the Future: Update All You Think You Know About AI
Incredible, a miracle, more than just a better state-of-the-art AI model
#dsp #pylops
https://medium.com/@matteoravasi/python-is-slow-solving-large-scale-inverse-problem-with-mpi-accelerated-multi-gpus-2dafc66b1db2
https://medium.com/@matteoravasi/python-is-slow-solving-large-scale-inverse-problem-with-mpi-accelerated-multi-gpus-2dafc66b1db2
Medium
Python is slow? Solving large-scale inverse problem with MPI-accelerated multi-GPUs
Boost your inverse problems with PyLops and its latest MPI-accelerated multi-GPUs features
#drift #jsd #monitoring #mlops
https://towardsdatascience.com/how-to-understand-and-use-jensen-shannon-divergence-b10e11b03fd6
https://towardsdatascience.com/how-to-understand-and-use-jensen-shannon-divergence-b10e11b03fd6
Medium
How to Understand and Use the Jensen-Shannon Divergence
A primer on the math, logic, and pragmatic application of JS Divergence — including how it is best used in drift monitoring
#pricing #mabs
Очень понравились статьи этого товарища о применении многоруких бандитов (в т.ч. контекстных) в ценообразовании. Классные симуляции для каждого случая, прямо образец, как нужно тестировать систему принятия решений (да-да, на синтетике).
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-multi-armed-bandit-learning-by-doing-3e4550ed02ac
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-contextual-bandits-learning-by-doing-b88e49f55894
Очень понравились статьи этого товарища о применении многоруких бандитов (в т.ч. контекстных) в ценообразовании. Классные симуляции для каждого случая, прямо образец, как нужно тестировать систему принятия решений (да-да, на синтетике).
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-multi-armed-bandit-learning-by-doing-3e4550ed02ac
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-contextual-bandits-learning-by-doing-b88e49f55894
Medium
Dynamic Pricing with Multi-Armed Bandit: Learning by Doing
Applying Reinforcement Learning strategies to real-world use cases, especially in dynamic pricing, can reveal many surprises
✍1
#pit #calibration #metrics
Как-то я совсем пропустил эту идею с PIT. Диаграммы рассеяния я постоянно использую, надо бы и PIT графики заценить.
Advantages of PIT over Binned Probabilities:
Continuous Assessment:
PIT uses the entire predicted distribution for each observation, providing a continuous view of calibration rather than relying on discretized bins.
This avoids issues with arbitrarily choosing bin edges or having too few samples per bin, which can bias binned reliability diagrams.
Higher Resolution:
PIT evaluates the full shape of the calibration, capturing subtle patterns in miscalibration that might be lost in coarse binning.
Better for Continuous Variables:
PIT is particularly advantageous for continuous outcomes (e.g., temperature, stock prices) where using bins can be challenging or lead to overly smoothed results.
Works Naturally for CDF Predictions:
If your model directly predicts cumulative probabilities (e.g., quantile regression or distributional models), PIT aligns naturally with this representation. Binned probabilities may not integrate smoothly with these types of predictions.
Uniform Distribution Diagnostic:
PIT values being uniformly distributed under perfect calibration provide a statistically robust test of calibration, allowing for formal hypothesis testing (e.g., Kolmogorov-Smirnov test or histogram-based goodness-of-fit tests).
Advantages of Binned Probabilities:
Intuitive Visualization:
Binned reliability diagrams are easier for non-experts to understand, as they directly show how predicted probabilities correspond to observed frequencies.
Focused on Predicted Probabilities:
These diagrams emphasize the calibration of specific probability ranges (e.g., "Does a predicted 70% chance event happen 70% of the time?"), which is useful for discrete probabilistic predictions like classification.
Handles Classification Tasks Well:
For binary classification tasks, binned probabilities are more direct and interpretable, especially when dealing with predicted probabilities rather than full distributions.
PS. Попробовал я эти PIT диаграммы, для классификаторов это вообще не подходит (
https://medium.com/@maltetichy/demystifying-the-probability-integral-transform-77b7de3a3af9
Как-то я совсем пропустил эту идею с PIT. Диаграммы рассеяния я постоянно использую, надо бы и PIT графики заценить.
The Probability Integral Transform (PIT) and binned reliability diagrams (e.g., plotting binned probabilities vs. real hit frequencies) are both tools for evaluating the calibration of probabilistic predictions, but they have distinct advantages and limitations:
Advantages of PIT over Binned Probabilities:
Continuous Assessment:
PIT uses the entire predicted distribution for each observation, providing a continuous view of calibration rather than relying on discretized bins.
This avoids issues with arbitrarily choosing bin edges or having too few samples per bin, which can bias binned reliability diagrams.
Higher Resolution:
PIT evaluates the full shape of the calibration, capturing subtle patterns in miscalibration that might be lost in coarse binning.
Better for Continuous Variables:
PIT is particularly advantageous for continuous outcomes (e.g., temperature, stock prices) where using bins can be challenging or lead to overly smoothed results.
Works Naturally for CDF Predictions:
If your model directly predicts cumulative probabilities (e.g., quantile regression or distributional models), PIT aligns naturally with this representation. Binned probabilities may not integrate smoothly with these types of predictions.
Uniform Distribution Diagnostic:
PIT values being uniformly distributed under perfect calibration provide a statistically robust test of calibration, allowing for formal hypothesis testing (e.g., Kolmogorov-Smirnov test or histogram-based goodness-of-fit tests).
Advantages of Binned Probabilities:
Intuitive Visualization:
Binned reliability diagrams are easier for non-experts to understand, as they directly show how predicted probabilities correspond to observed frequencies.
Focused on Predicted Probabilities:
These diagrams emphasize the calibration of specific probability ranges (e.g., "Does a predicted 70% chance event happen 70% of the time?"), which is useful for discrete probabilistic predictions like classification.
Handles Classification Tasks Well:
For binary classification tasks, binned probabilities are more direct and interpretable, especially when dealing with predicted probabilities rather than full distributions.
PS. Попробовал я эти PIT диаграммы, для классификаторов это вообще не подходит (
https://medium.com/@maltetichy/demystifying-the-probability-integral-transform-77b7de3a3af9
Medium
Demystifying the Probability Integral Transform
The Probability Integral Transform formalizes an intuitive and comprehensible approach to validating probabilistic predictions.