вечный чайник
  • Contract W2 что это?

    тут другой контекст, ИМНО. наверняка ТС искал работу на апворке или еще где-то, и увидел кучу предложений с требованием, чтобы оформление шло через W2. т.е. кандидат должен иметь право работы в штатах, чтобы конторе было проще с бухгалтерией. вот и все. а прослойка или не прослойка — это уже неважно: пересичного украинского аутсорсера на такой проект не возьмут.

  • Contract W2 что это?

    вопрос-то был не про «везут», а про аутсорс. никто не будет брать на W2 аутсорсера без SSN

  • Contract W2 что это?

    en.wikipedia.org/wiki/Form_W-2
    W2 это прямой найм с зачислением в штат. если у тебя нет амер. гражданства или гринкарты, можешь смело игнорировать такие предложения :)

  • #if #else #endif для текстовых процессоров

    ну, не знаю. а markdown + pandoc не пробовал?

    Підтримав: Artem Bondarenko
  • Как выбирать в линухе нужную версию либы?

    хм. а не проще ли поставить octave и дергать mexopencv оттуда?

  • Инструменты для анализа текста

    для первого проще всего построить байесовский классификатор по, скажем, триграммам букв в слове. для второго — строим модель вероятности слов (или последовательностей слов) в тексте, и выделяем слова, которые начинают появляться чаще, чем мы того ожидаем. хорошо еще натренировать модель с учетом времени — скажем, если тренировать модель на старых объявлениях за несколько лет, и использовать timestamp

  • С++ open source проекти

  • OpenCL (CUDA) алгоритмы оптимизации

    дык писал же уже. я использовал torch7 и немного tensorflow — там точно есть; еще из слов для погуглить попробуй MXNet, Theano, Caffe, CNTK, Leaf, но за эти я не ручаюсь

  • OpenCL (CUDA) алгоритмы оптимизации

    ах, так у тебя constrained optimization? ну дык и сказал бы сразу. тогда хз, все пакеты для ML, что я знаю, unconstrained. попробуй построить лагранжиан и свести задачу к оптимизации unconstrained dual problem.

  • OpenCL (CUDA) алгоритмы оптимизации

    блин. я знаю, что такое оптимизация — я просто понять не могу, что ТЕБЕ нужно. какую задачу ты решаешь? или просто поговорить хочется?

  • OpenCL (CUDA) алгоритмы оптимизации

    тогда я не понимаю, что именно тебе нужно. в том же торче можно использовать и CUDA, и OpenCL бекенд, а алгоритмы при этом те же, из того же пакета optim. берешь свой тензор, загоняешь в GPU, пишешь свою функцию, которая считает значение и градиент в данной точке, скармливаешь все это в какой-нибудь LBFGS или AdaDelta, и будет тебе счастье. впрочем, я так и не понял, какую задачу ты решаешь. расскажи, что именно ты сейчас делаешь, что тебя не устраивает, и чего ты хочешь добиться. тогда, может, и помощь будет больше по теме.

    Підтримав: anonymous
  • OpenCL (CUDA) алгоритмы оптимизации

    дык любой популярный deep learning framework идет с поддержкой GPU и кучей оптимизационных алгоритмов, которые, как правило, можно использовать отдельно от всего остального. я так пользовался torch7/optim, но, я думаю, tensorflow и пр. могут не хуже

    Підтримав: anonymous
  • Оптимізація Pandas data frame

    хм. а так?

    df_sub = df[df.A == 53432]
    df_sub.reset_index(drop=True, inplace=True)
  • Український хабр

    мне кажется, я догадываюсь, в чем дело.
    положим, статья уже написана, и вопрос стоит в том, где ее публиковать — на доу, хабре, или где-то еще. это примерно похоже на выбор конференции или журнала для научной работы — помимо того, что работа должна соответствовать теме публикации (и аудитории), есть еще и рейтинг / престиж публикации в том или ином месте. хочется попасть в хорошую компанию — в конце концов, для инженера важно, в каком контексте его имя будет найдено потенциальным работодателем.
    и вот с контекстом имно есть проблемы. на данный момент раздела для технических статей на доу я не вижу *вообще* - есть раздел «розробка» на форуме, и все. в ленте статьи идут одной большой свалкой, и технических постов там единицы — все забито зарплатами, эйчарами, тракторами и эждайлом. мне лично в таком окружении публиковать что-то техническое не очень хочется.
    в этом плане devua.co чуть привлекательнее — статьи там технические, и даже, если немного поискать, есть разные разделы. но статей мало, и совершенно непонятно, какая вокруг сайта коммьюнити — я поначалу думал, что это просто чей-то блог. (это, в общем-то, и есть коллективный блог).
    мне кажется, у доу потенциал больше, чем у devua.co — нужно просто организовать сайт и сообщество вокруг него соответствующим образом.
    один подход, который я вижу — это завести некое подобие хабов на хабре: так, чтобы техническая статья фигурировала в контексте других похожих статей.
    мне кажется, хабы уже можно насоздавать, набрав критическую массу из старых статей, руками растащив их по хабам с использованием имеющихся тегов. ну, и сделать возможность подписки только выбранные хабы/теги, плюс удобную навигацию с главной страницы. тогда я бы заходил с утра на dou.ua/hub/machine_learning/ или на свою подписку и не листал бы то, что мне не интересно. а главное — мои посты всплывали бы в соответствующем контексте.

    Підтримав: Oleg Petrenko
  • А вы видели школьные программы по программированию?

    согласен насчет scratch — по опыту моих детей, в 8-9-10 лет scratch идет на ура. потом — отлично пошел курс от khan academy и javascript + processing; питон — не так пошел, но я так и не врубился, с какого конца подойти (pygame? turtle?) чтобы им было интересно. в общем, пока идем по khan academy, а на RPi я пишу код (на питоне), а дети втыкают проводки :)

  • А вы видели школьные программы по программированию?

    ага. можно подумать, что те, кто эту методичку составляли, кнута читали :)

  • А вы видели школьные программы по программированию?

    это еще не значит, что школьникам это так уж необходимо знать. основная идея ооп — по крайней мере, как оно задумывалось — облегчение дизайна и разработки больших систем. для школьников это прекрасно в качестве дополнительной информации для любознательных, но не более того. в общем курсе достаточно объяснить принципы на примере готовых библиотек, в которых есть объекты — как этим пользоваться, но углубляться в наследование и полиморфизм, имно, совершенно не нужно. есть масса другой более полезной и интересной информации для школьного курса.

  • А вы видели школьные программы по программированию?

    почитал программы — блин, это рак мозга! я не понимаю, как вообще можно продираться сквозь эту канцелярскую писанину. и главное — нахера все эти паскали, делфай, VBA? я уже не говорю про ООП — втюхивать это школьникам вообще преступление. ИМНО, главная задача курса — дать основы и заинтересовать. все! тем, кто врубается, можно давать в нагрузку алгоритмы и структуры данных и интересные задачи; остальным — дать базовые навыки и показать, как это применять, чтобы человек в случае необходимости мог сам разобраться, как написать формулу в экселе, сделать веб-страничку, построить график или задать программу для продвинутой кофеварки.

    по моему небольшому опыту:
    1) обязательно интерактивный язык — scratch, code.org, python; scratch, кстати, есть на украинском и русском
    2) лучший онлайн курс для детей — www.khanacademy.org/...ting/computer-programming
    3) Arduino, RPi — отличное продолжение/дополнение

    ну и вообще, по запросу «high school computer science curriculum» выдается масса очень адекватного материала, например:
    www.exploringcs.org
    code.org
    www.khanacademy.org/...mming-curriculum-overview
    csta.acm.org/...um/sub/CurrResources.html

    в общем, удачи — имно, если постараться, у вас есть все шансы сделать отличный курс — главное, не засирать себе и детям мозг канцелярскими вказивками из роно.

    ЗЫ а в каком вы городе/районе, кстати? а то можно и по поводу более детальной помощи поговорить.

  • Канал в Telegram для общения о Machine Learning

    ок, добавился в чат

  • Канал в Telegram для общения о Machine Learning

    а зачем в телеграм, если можно прямо здесь?

← Сtrl 1... 34567...21 Ctrl →