Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1078 · 4.03

Первоначально я очень скептически относился к написанию кода нейросетками. Но при этой оценке я допустил ошибку: пробовал технологию на сишарпе, который, во-первых, знаю хорошо, во-вторых, на котором пишут в основном всякий энтерпрайз, где важна архитектура. Нейросети раскрываются, когда тебе нужно закодить чисто утилитарную вещь на малознакомом языке. Архитектуру ты всё равно строишь сам, да и проверить существующий код в большинстве случаев можешь без проблем. Но при этом не обязан помнить, как там в какой-то популярной библиотеке называется нужный метод, или какие есть в этом языке нюансы синтаксиса. Программирование это разговор человека с компьютером на языке компьютера. Нейросети делают шаг в сторону языка человека, но не так, как думают авторы новостных заголовков. Пока ещё в основном нельзя сказать «Сделай мне программу, которая посчитает деньги». Ты всё ещё должен иметь представление о структурах данных, алгоритмах, и, в общем-то, должен быть способен за вменяемое время написать такую программу самостоятельно. Поэтому и с нейросетью ты общаешься соответственно: «Два метода, в первый на вход поступает словарь с таким-то ключом, вытащи из него значения и отсортируй вот этим вот лямбда-выражением, второй метод проверяет пересечение таких-то двух выборок на непустоту и возвращает булев ответ, затем...». И вот это работает очень круто, потому что ты труба шатал помнить, что в этих ваших питонах None вместо Null или как там в каком языке инициализируется список. А так можно написать проект в два-три раза быстрее и с тем же уровнем качества, что и сам. #dev

Hashtags

#dev

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #datasearch

当前筛选 #datasearch清除筛选

Город на карте

@geomapers · Post #72 · 19.08.2024 г., 09:48

Намери подобни Прегледай

В рубрике интересных проектов на данныхGeoSeer [1], поисковая система по геоданным, а конкретнее по точкам API по стандартам WFS, WMC, WCS по всему миру. Я писал о нём год назад [2] и в течение года ни раз обращал внимание. Из интересного: 1. 3.5 миллиона проиндексированных георесурсов/геоданных 2. За деньги доступно API для поиска 3. Любопытная статистика по охвату [3] 4. Дают расширенное описание георесурсов с учётом его геохарактеристик (области, атрибутов WFC/WMS и др.) [4] Из особенностей: - более 60%, примерно 2 миллиона записей - это геоданные Германии. Для сравнения в Dateno 4.4 миллиона георесурсов из которых к Германии относятся 1.89, это около 43%. - реестр источников не публикуют, вернее обещают доступность только через API при платном тарифе - фасетного поиска нет, только достаточно простой язык запросов - поскольку индексируются WMS, WFC, WCS и WMTS то охватывает гораздо больше точек подключения в этих стандартах, но не охватывает все остальные геоданные, на порталах открытых данных и в каталогах ArcGIS и не только. Разницу между GeoSeer и Dateno можно описать так: 1. ✅В Dateno есть публичный реестр всех источников, он не скрывается, любой желающий может скачать его как датасет [4]. 2. ✅В Dateno есть много открытой статистики [5]. Она пока мало визуализируется, но с ней можно работать. 3. ✅В Dateno есть быстрый фасетный поиск и фильтрация по странам/территориям и другим критериям 4. ✅Dateno агрегирует геоданные из порталов неохваченных GeoSeer поскольку они не по стандартам OGC. 5. ❌Пока в Dateno нет охвата любых источников геоданным по стандартам OGC 6. ❌Пока в Dateno нет расширенного вывода метаданных для георесурсов В целом пересечение индексов GeoSeer и Dateno в части геоданных около 60-80%. GeoSeer для проекта выглядит как хороший референсный проект для проверки полноты собственной базы. Ссылки: [1] https://www.geoseer.net [2] https://t.me/begtin/5071 [3] https://www.geoseer.net/stats/ [4] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/ [5] https://github.com/commondataio/dateno-stats #opendata#datasearch#datasets#geodata#spatial

Hashtags

#opendata #datasearch #datasets #geodata #spatial