если даже так, по собранным зарплатным анкетам дайте расклад )) в том виде, что успели
1. может, вы себя накрутили и зря тратите столько личного времени?
сходите в отпуск на 2 недели, в горы, без телефона.
А потом посмотрите, везде ли всё плохо?
2. Может, надо назначить «заместителей» на местах, так сказать, региональные органы управления. Можно назвать их скрам мастерами. Ну и пускай мелкие проблемы берут на себя.
конечно! Если человек хороший, мне что, жалко?
двух заманил (активно) за всё время и еще нескольких вдохновил.
очень интересно
Ужас, сколько цинизма. Вам трудно ответить «нет»? Зачем при этом брызжать ядом?
может, там один из критериев — нудность проекта :)
или отсутствие факапов.
да мало ли
в таких ситуациях — согласен. Но если бонус — просто % от зп, или даже просто фиксированный, то нет.
ха, не могу согласиться. Отсутствие бонусов раз в год мотивирует еще меньше )))
не планирую. планировать надо, когда есть мега цель — например, стать синиор ПМ в ИБМ. А когда доволен работой и жизнью, то лучше планировать путешествия )))
не совсем понял суть вопроса.
самый простой пример при аплоаде данных — вычисление всего размера данных, которые надо загрузить в одном потоке, сам аплоад в другом, обработка статистики и отображение в третьем.
не говоря уже про многопоточный аплоад.
но всё же подойдет...
значит такая сортировка не годится.
я бы думал в таком ключе: по каким параметрам легче всего отсечь максимальное количество претенденток. Ну, например, c карими глазами девушек намного больше, чем c ростом 180. По такому критерию рассортировать параметры поиска — сначала отсекающие побольше заведомо неверных вариантов. Так мы сведем 7 критериев к, допустим (от фонаря), 4, a то и к 2 — цветам. Надо посмотреть, на каким критериям хорошо отсекаются данные, а по каким нет. На мой субъективный взгляд: рост, объем талии, объем бюста, объем бедер. Последние два под вопросом.
Про поиск по цвету — или минимальный вектор в RGB; или поиск по НSL, как тут уже было предложено. но тогда L надо ограничить на основании здравого смысла и эмпирических данных :)
нюансы:
1. подходит только Маруся или Марина, Марианна и т.д. тоже?
2. c цветом волос может быть проблема — a вдруг мелирование? :)
теперь как это применить в случае отсутствия бд.
для каждого критерия должно быть макс отклонение. Рост
Давайте в качестве подготовки данных отсортируем массив по имени и по росту (раз и навсегда).
Теперь у нас сразу массив не на 1-2М, а тыщ на 20 :)
Дальше его можно сортировать по остальным критериям, если это дает ощутимое отсечение данных. Пример — если у нас в массиве сплошные модели, то сортировать по талии нет смысла, а если все подряд, то профит будет ощутимый.
Если сортировка и отсечение работают на наборе данных — применяем. Если нет, то надо думать :) Можно применить вариант Егора — по весу и отклонению, только параметров уже намного меньше.
И мне кажется, что цвета надо уже в конце применять.
— мы вас берем. вы согласны работать с нами?
— я вам смогу точно сказать через неделю во вторник, спасибо.
если бы засейвился до универа, то в медицину, желательно хирургом или нейрохирургом.
если вот завтра внезапно придется уйти из ИТ, то фотографом.
3. почему ваши методы не сработали?
ну и на здоровье. молодец, если это правда хотя бы частично.
привет, тебя тоже ))
именно страх толкает людей на самые ужасные вещи