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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1117 · 1.07

На самом деле у меня для вас осталось всего две истории про #interview, но одна из них такая длинная, что я её разобью на две части. Завтра начну, а пока что интерлюдия: куда ещё подавался и как. Т1 Иннотех Интегратор, но с постоянными крупными клиентами типа Газпрома. Очень красивые сайты, хорошо оформленные вакансии. На DotNext пару лет назад я выиграл у них на стенде носки. Хорошие носки, долго носил, собственно поэтому и вспомнил про компанию. Форма на сайте не позволила приложить файл с резюме. Написал на эйчарную (!) почту, там сказали подаваться через форму. Вакансия вскоре исчезла, в людях особо не заинтересованы, я не стал продолжать. Авито Подался через знакомство. Пришли с вакансией абсолютно мимо, что-то типа «Менеджер по техподдержке». Эйчар явно хотела просто хоть как-то ответить на резюме, раз ей его закинули, но не читала. Я сказал, что я шарпист. Ответили, что шарписты не нужны, потому что переходят на Go. Предложили пройти собес на шарписта и переучиться на Go внутри. Интересный вариант, но я к тому моменту только начинал поиски, поэтому отказался. Go — унылейший язык, но платят за него много, может когда-то и перейду. Северсталь После Росатома первое время очень хотел снова в какую-то такую отрасль, чтобы заниматься промышленностью. Увидел вакансию .NET-сеньора. По всем ключевым пунктам идеально подходил, плюс есть опыт в смежной отрасли. Подался через почту на сайте, получил ответ, что не подхожу. Скорее всего, ответ автоматический, а на деле либо остановлен найм, либо ленивый эйчар. Альфа-Банк Полный игнор даже после подачи резюме через знакомства по программе реферралов. Газпром Через знакомства меня куда-то в подрядчиков закинули, но никакого эффекта это не возымело вообще. Nedra Digital Цифровизация бурения нефтяных скважин. На сайте и на hh очень пасофно расписано, как они ищут людей, но на самом деле не ищут. Полный игнор. Lamoda Tech Подавался через hh. Любопытно, что в вакансии были дополнительные пункты, которые обычно у разработчиков отсутствуют, а я по ним подходил: опыт программирования электроники, умение работать с Blazor, работа с промышленным оборудованием и т.д. Игнор. Позже оказалось, вакансию забыли удалить. Positive Technologies Компания-разработчик систем компьютерной безопасности. Полный игнор. Астра Те, которые делают импортозамещение. Вакансия по моему стеку, подался через hh, полный игнор. Касперский Во всех выборках мне постоянно подсовывались вакансии Касперского. Но в прошлом году туда ушёл мой бывший начальник и, как я слышал, остался там. Руководитель он, на мой личный взгляд, крайне сомнительный, совершенно не хотелось бы снова с ним работать, поэтому я даже подаваться не стал. ______ В итоге я подался в 15 компаний. Из них от 9 был хоть какой-то отклик (60% от всех, считаю очень хорошим показателем). И в 6 были собеседования (40% от всех). #dev

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #controllablegeneration

当前筛选 #controllablegeneration清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8057 · 14.07.2025 г., 18:02

🧠 Как «вклеить» объект в картинку так, чтобы он выглядел естественно? Это одна из самых сложных задач в семантической генерации: 🔸 нужно сохранить структуру сцены 🔸 вставить объект по текстовому описанию 🔸 и найти уместное место, а не просто налепить поверх Большинство моделей с этим не справляются — объект добавляется не к месту или портит фон. Новый метод Add-it от NVIDIA решает эту задачу без обучения модели. Он расширяет механизм внимания в диффузионных моделях, чтобы учитывать сразу три источника: 1. Оригинальное изображение 2. Текстовый промпт 3. Промежуточную сгенерированную картинку 📌 Такой подход позволяет: – сохранить геометрию сцены – встроить объект туда, где он действительно мог бы быть – не терять мелкие детали и текстуры 📊 Результаты: – Add-it без дообучения обходит supervised‑модели – На новом бенчмарке Additing Affordance показывает SOTA результат по «естественности размещения» – В слепых тестах люди выбирают его в 80% случаев – Улучшает метрики качества генерации 🟠Github: https://github.com/NVlabs/addit 🟠Demo: https://huggingface.co/spaces/nvidia/addit 🟠Paper: https://arxiv.org/abs/2411.07232 🟠Project: https://research.nvidia.com/labs/par/addit/ @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#Diffusion#Addit#StableDiffusion#AIgen#ControllableGeneration