TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1036 · 4.11

У меня в голове сложилась модель, объясняющая, в частности, почему не взлетели бизнесы типа "Доставляем сырые, но расфасованные продукты, чтобы из них быстро готовить блюдо". И в эту модель укладывается много других вещей. Всё дело в том, какой труд мы исключаем из цепочки действий для получения результата — квалифицированный или нет. Неквалифицированный труд, грубо говоря, это то, что вы можете сделать сами, чтобы сохранить деньги и не платить их кому-то. Исключение неквалифицированного труда отлично работает и превращается в новые бизнесы. Например, такси это "труд + оборудование" (доставка автомобиля к вам и разрешение переместиться на нём куда нужно). Но если исключить водителя, схема всё ещё работает: каршеринг, а за рулём вы сами. Если исключить кассира в магазине, мы получаем терминалы самообслуживания, на которые всё больше переходят сети. Если исключить риелтора, получим AirBnb, если продавца-консультанта — маркетплейсы. Без сборщиков мебели будет IKEA, без официантов — фастфуд и так далее. Кстати, добавление к чему-то неквалифицированного труда тоже генерирует новые бизнесы, но тут важная составляющая: неквалифицированный час должен стоить значимо меньше, чем ваш час, чтобы вы отдали деньги, а не время. Доставка еды или какой-нибудь клининг работает только за счёт того, что людям платят очень мало, без нормального оформления по ТК и без выплаты налогов. Так вот. Доставка продуктов для готовых блюд это исключение части квалифицированного (!) труда шеф-повара. Я заказывал такие наборы пару раз, и получалось не то чтобы плохо, но средненько, хуже, чем готовит профессионал в ресторане. Получается я плачу меньше, но адекватно заменить тот труд, за который не заплатил, не могу. Так что мне выгодно или совсем купить обычные продукты, без фасовки (это дешевле), или уже купить готовое в ресторане (это вкуснее). И любая другая попытка частично исключить квалифицированный труд не будет сходиться. Либо полностью исключать, роняя цену, либо полностью включать. Кстати, я думаю low-code по этой же причине особо не стал массовым стандартом ни для чего. Либо совсем исключать код и оставлять какой-нибудь конструктор из готовых компонентов, либо кодить. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #numeric

当前筛选 #numeric清除筛选
Cul8r.

@cul8r_channel · Post #3096 · 27.06.2025 г., 10:06

Забрал свои New Balance x Stone Island Marina, быстро сфоткал и хочу сказать пару слов. Кеды вышли в рамках скейтерской линейки #numeric, поэтому говорить о каких-то роскошных материалах и современных технологиях не приходится. В данном случае, конечно, есть ряд интересных деталей, включающих в себя фактурный, но неудобный язычок, объёмную, словно вспененную вставку спереди и красивый брендинг сзади. В остальном, всё довольно простенько, но свежо. Самым приятным бонусом тут выступают детали, в виде лаконичной коробки с брендингом SI Marina, оранжевого свистка Stone Island и резинового пыльника в духе спасательных жилетов. Тот самый случай, когда комплектация привлекает внимание и добавляет несколько очков к релизу. Ну люблю я всякие ништяки, простите. Так же, много говорили о том, что кроссовки маломерят, но в целом, всё оказалось в рамках допустимого. Мой 10US, ощущается так же, как и на других кроссовках NB. Ощущения немного отличаются, но не из-за ошибки на производстве, а из-за самой формы обуви и плотного носа, который намекает о принадлежности к скейтерской теме. В целом, мне нравится куда идёт «стон», особенно, когда он выпускает такие вот субкультурные эксперименты и заигрывает с разной аудиторией. Чуть позже выгуляю и сделаю пару онфитов фотографий на ноге.

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36

https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.