Більше того, не знаю як з студентами, але аспіранти втрачають можливіть захищатися взагалі при виявленні плагіату(варто розуміти як низьку унікальність тексту)
Зараз все простіше. Якщо накопіював бездумно надто багато текстів, і це знайде Unicheck- допобачення. При тому це навіть не від факультету залежить і не від університету. Хоча, знаю один прецидент де прокатило запозичення більше норми.
Фортран на довго окупував область наукових обчислень. При тому не тільки старі пакети, а й нові.
Якщо в загальній частині є плагіат на якесь третє джерело — це також плагіат. Це може бути причиною.
Це круте нововведення, всі роботи бакалаврів, магістрів та аспірантів перевіряють на наявність плагіату в тексті.
У мене вже КЗпП в приоритеті. Так як Галеро-ФОП позбавляє багатьох плюшок.
або просто на 20 проц зменшать зп, і вона буде як в продуктових компаніях
По поводу GPU, он по дефолту отжирает все. тому да, приходиться юзать CUDA_VISIBLE_DEVICES и alow_grown_placement.
Сборка tf то еще занятие, тут я согласен. Но обычно его и не нужно постоянно собирать, так как это делают с кафе, и не нужно что-то менять в середине так как это делают с кафе. Он довольно гибок(PyTorch еще более гибок). А это для ресьорча очень важно.
Не знаю что там у вас, но обычно это происходит довольно непринуждённо.
tensorflow наверное самый убогий движок для нейронок, но он и самый простой для вайтишников и по нему много уроков для новичков в инете.
Это почему же он убогий?
Вы хоть что-то на прод с пайтоном деплоии?
Приріст буде в будь-якому випадку за рахунок більшої кількості ядер на визщій частоті. Ну якщо ви будете працювати з квантизованими моделями з INT 4, INT8 або FLOAT16 то додатковий приріст повинен бути від тензорних ядер. Але як правило навчають моделі з FLOAT32 змінними.
Принципова відмінність RTX серії — апаратна реалізація трасування променів. CUDA ядра були давно в не професійних рішеннях серії GTX, що власне, дозволяє використовувати їх для машинного навчання. Звісно, якщо купити там V100 чи P100 то тренування буде набагато швидше, сітки більші, але їх ціна для домашнього пк є неадекватно великою.
Пайтон — мова явно не новачка, вона хоч і проста(аж занадто проста), але її вседозволеність дозволяє відстрелити не тільки ногу а і все що рядом. Краще починати зі строго типізованої мови і тут С++ не найгірший варіант. А після неї перейшовши на ,наприклад, пайтон, можна більш глибоко розуміти як той чи інший компонент працює.
Почати можна з курсу CS231N, там підійде звичайний ноутбук. А далі, якщо більш серйозно займатися то рекомендую зібрати стаціонарник з потужним процесором таким як Intel I7/AMD ryzen і хоча би однією відеокартою Nvidia з підтримкою CUDA (наприклад GTX1080Ti)
жидким гелием, если точнее.
У
В двадцятому столітті вся сумарна суперкомп’ютерів не могла зрівнятися з тим коп’ютером на якому я зараз набираю текст, а по об’єму пам’яті — понині.
Падіння продуктивності буде більше ніж 20% так як ніхто мітинги не відміняв.