Artificial stupidity

2021-12-15 11:49:41 Mito

Клёвая либа для питона. Встраивает практически MS Excel в эти ваши jupyter notebooks.

При этом позволяет экспортировать манипуляции в питон-код для pandas, который можно потом использовать без установки Mito.

Огромный минус - не работает в колабах, vscode итд. Вижу такое применение: ставите локально, делаете свой ДАТАСАЙЕНС МЕДЖИК, а экспортированный код используете в остальных местах.

Лонгрид тут Открыть/Комментировать

2021-12-13 20:49:14 А теперь мы будем смотреть на эксперименты с системами ИИ, которые подарили нам Epic.

И маленькие проблемы на дорогах будут приводить к многокилометровым пробкам, без подгрузки лодов и исчезания акторов, когда вы просто отвернули голову. Открыть/Комментировать

2021-12-12 14:00:31 #libraries

Заметил, что пропал causalimpact, который был в репозитории dafiti (и многие примеры в интернете ссылаются на него). Это печально, но, к счастью, есть новая версия на tf - tfcausalimpact

Выглядит весьма похоже, так что может быть хорошей заменой Открыть/Комментировать

2021-12-04 10:01:26 Теоремы, которые мы заслужили Открыть/Комментировать

2021-11-30 08:25:42 Отвал башки! Тут пацаны из гугла обучили NERF на RAW фотках. Получается просто башенного качества рендеринг HDR изображений. Можно менять экспозицию, фокус. Вы только посмотрите на получаемый эффект боке в ночных сценах!

Дополнительное преимущество этого метода перед обычным нерфом - это то, что он хорошо работает на шумных снимках с малым освещением. За счет того, что информация агрегируется с нескольких фотографий, метод хорошо справляется с шумом и недостатком освещения, превосходя специализированные single-photo denoising модели.

Статью ознаменовали как NeRF in the Dark: High Dynamic Range View Synthesis from Noisy Raw Images. Ну, разве что кода еще нет.

Сайт проекта | Arxiv Открыть/Комментировать

2021-11-27 14:00:42 #video

Отличное видео по теме причинно-следственного вывода в динамическом ценообразовании. Как-то мимо меня прошло, но просмотр точно стоил потраченного времени.
Рекомендую к просмотру (осторожно, там достаточно непростой материал). Открыть/Комментировать

2021-11-21 14:01:02 ​​#books

Дофамин: самый нужный гормон. Как молекула управляет человеком

Весьма интересная книга. Авторы пишут про то, что такое дофамин и как он влияет на нашу жизнь. Причем, в разных аспектах жизни - карьера, любовь, политика. Для себя узнал нечто новое, какие-то собственные действия и действия других людей стали понятнее в свете того, как нами управляют гормоны.

Из минусов - много реалий США. Поэтому глава про политику была скучноватой для меня. Открыть/Комментировать

2021-11-18 09:30:59 TorchGeo - PyTorch‘овая библиотека от Microsoft, аналогичная torchvision. В ней есть наборы данных, преобразования, семплеры и предварительно обученные модели, специфичные для geospatial (ГИС) данных.

Код
Статья

#earthscience #geo #ScientificML #library Открыть/Комментировать

2021-11-17 14:01:11 #management

Услышал интересный метод учета времени на коммуникацию и какие-то собственные задачи, связанные с управлением.

Суть в том, чтобы повторить типичный процесс оценки "а-ля Agile". Берем задачи, выбираем самую маленькую и назначаем 1 или XS (ну или что еще вы используете для оценки задач). Оцениваем свои задачки в бэклоге, считаем capacity. Вуаля - вы великолепны, т.к. знаете, сколько персональных задач вмещает ваше расписание. Ну и можете планировать ваш личный бэклог с учетом его вместимости.

Реально очень удобно представлять, насколько "вместим" ваш день. Иначе есть шанс переутомиться и выгореть дотла. Открыть/Комментировать

2021-11-11 14:01:23 #мысли

Проводить собеседования очень непросто.

Личная эвристика - если в день больше двух собеседований, или в неделю больше трех-четырех, то это лично меня вгоняет в дикую усталость. Потому что остальную работу никто не отменял, ясное дело. Приходится потом несколько дней, а то и неделю отходить на неполной мощности работы.

Как с этим бороться?
1. Выделять кого-то только на собеседования (дежурный по собеседованиям);
2. Ходить по несколько человек. Тогда один может вести одну часть, пока другой слушает вполуха. Потом вы меняетесь. Нагрузка ложится на вас более равномерно;
3. Давать какие-то предварительные задачки на отсев. Я такой подход не люблю, но выкинуть из списка рука не поднялась;
4. Устраивать "сезон собеседований". Похоже на 1й метод, но тут вы уже выходите группой. Концентрированно проводите много собеседований. Подводите итог и успокаиваетесь до нового "сезона". Правда, в таком случае у нас должна быть общая шакала оценки, чтобы разные группы оценивали примерно похоже, а кандидаты были хоть как-то сравнимы между собой. Открыть/Комментировать