TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1029 · 17.10
TW: нудный гик-стафф про бытовую технику. Кофемашина в какой-то момент не включила индикатор переполненности контейнера для жмыха. Это странно, поэтому я стал разбираться. Вообще, техника редко глючит непонятным образом и ведет себя хаотично. Всегда есть какая-то причина. При отладке программы это тоже надо всегда помнить. Как машина узнаёт, что контейнер полон? Никак. У контейнера есть герконовый датчик, показывающий факт его установки в корпус. Когда ты его вытаскиваешь, машина думает, что ты его очистил. А дальше программа просто знает, что одинарный кофе наполняет контейнер на X, двойной на 2X, а вместимость nX. Что произошло: я открыл контейнер посмотреть, заполнен ли он целиком. А потом закрыл обратно, не очистив. В оценке уровня жмыха появилась аддитивная погрешность. Если позволить человеку ввести систему в неправильное состояние, он рано или поздно это сделает. Кстати, по той же причине мне нравится DDD как архитектура для энтерпрайз разработки: если всё правильно спроектировать, то программист слоя приложения, который является "пользователем" домена, не сможет сломать состояние сущностей и агрегатов. В общем, в машине не хватило защиты от дурака. Как бы я решал эту задачу? Сходу приходит в голову какой-нибудь оптический датчик в верхней части контейнера. В худшем случае он запачкается и сработает ложно-положительно, что вызовет необходимость для пользователя лишний раз почистить контейнер. Но ТРИЗ намекает нам на другой подход. Можно попробовать полностью исключить появление жмыха. Так устроены, например, капсульные машины. У нас такая была, но перешли на зерновую, потому что вкусный качественный кофе в зёрнах на порядки дешевле, чем в капсулах, а пьем мы его много. Особенно кофе с молоком, для которого в капсулах просто концентрат, а не настоящее молоко. Если исключить жмых нельзя, то нужно сделать его удаление неотъемлемой частью процесса обслуживания машины. Думаю, я бы попробовал объединить конструктивно контейнер для зёрен и для жмыха, и рассчитать объёмы так, чтобы второго хватило на один цикл траты первого. Тогда даже датчики не нужны: кончились зёрна, и ты неизбежно достаешь контейнер и очищаешь. Сфоткал для вас чашечку ароматного капучино. #life
Hashtags
Търсене: #ml
@repo_science · Post #3688 · 03.11.2023 г., 12:00
#ML 😎 FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING Intro to ML by MIT Free Course Machine Learning for Everyone FREE BOOK ML Crash Course by Google Advanced Machine Learning with Python Github Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book Python Machine Learning for beginners ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3447 · 17.07.2023 г., 15:14
#ML 🧠 Machine Learning Expert El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real. ✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer 🌐En 📆2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #687 · 18.07.2025 г., 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
Hashtags
@amneumarkt · Post #682 · 27.06.2025 г., 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
Hashtags
@amneumarkt · Post #617 · 25.08.2024 г., 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
Hashtags
@amneumarkt · Post #607 · 30.07.2024 г., 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
Hashtags
@amneumarkt · Post #596 · 07.07.2024 г., 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
Hashtags
@amneumarkt · Post #595 · 06.07.2024 г., 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
Hashtags
@amneumarkt · Post #575 · 09.05.2024 г., 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
Hashtags
@amneumarkt · Post #538 · 16.02.2024 г., 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
Hashtags
@amneumarkt · Post #532 · 09.02.2024 г., 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
Hashtags
@amneumarkt · Post #531 · 05.02.2024 г., 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
Hashtags