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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #131 · 4.01

Инструмент, которым мы делаем работу, очень важен. Да, хороший мастер плохим инструментом сделает лучше, чем плохой — хорошим. Но если речь об эмоциях и удовольствии от работы, здесь удобный и приятный в использовании инструмент значит очень многое. Я ненавидел сверлить стены, пока не купил аккумуляторный перфоратор. Обычным проводным это было мучение: каждый раз искать или розетку рядом или доставать и разматывать удлинитель. А ещё следить за тем, где там провод, и чтобы он не запутался в ногах, тем более когда ты на лестнице. Теперь же я только и ищу, чего б такого просверлить. Аккумуляторный перфоратор — 12/10, стоит каждого рубля. Подобного много. Собирать мебель приятнее шуруповертом с нужной битой, нежели шестигранником, который кладут в комплект. Делать прямые распилы приятнее циркуляркой, а не лобзиком. Класть плитку приятнее с лазерным уровнем и системой выравнивания. И так далее. В программировании аналогично. Я очень высоко ценю удобство языка, на котором пишу. Возьмём к примеру сверлильный станок: он тяжелее, сложнее и занимает больше места, чем дрель. А ещё не везде его можно применить. Но там, где можно, станок позволяет вам выдерживать угол. По сути вся его роль в том, чтобы взять на себя вес дрели и помешать вам сделать ошибку. Мешать делать ошибки — важное свойство инструмента. Именно поэтому я предпочитаю языки с типами. Да, хороший мастер и обычной дрелью просверлит не хуже. Но, напомню, речь идёт об удовольствии, об эмоциях, а не только о результате. Система, которая не даёт сделать ошибку, не только более надёжна сама по себе, но и много приятнее в плане эмоций. Когда ты сложил весь пазл, и последний кусочек идеально вошёл в своё место — это чувство удовлетворения сравнимо с тем, как ты вставляешь новую строчку в программу, и она без ошибок подходит по типам, а из списка подсказок IDE можно брать самые верхние пункты. #life#dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #cluster

当前筛选 #cluster清除筛选
Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #568 · 19.12.2025 г., 22:21

🪐 The galaxy ESO 137-001, streaking through the Norma Cluster about 220 million light-years away, has a spectacular "tadpole" shape with long blue tails streaming out behind it. These tails are made of hot, stripped gas and young stars that formed as the galaxy plunges through the dense cluster, showing how powerful cosmic forces can stretch and reshape galaxies far beyond the classic spirals and ovals. ✨ #galaxies⚡#shapes⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries 👉more Channels ​

Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #57 · 01.08.2025 г., 16:11

🪐 The massive galaxy cluster Abell 370, situated about 4 billion light-years away in the constellation Cetus, acts as a colossal cosmic lens. Its immense gravity bends and magnifies the light from galaxies far beyond, creating spectacular arcs and distorted images that unveil some of the most distant and faint structures ever seen in the universe. ✨ #lensing⚡#galaxies⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries

Открытый вебинар про сегментацию 29 августа Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим. 29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре: — Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие? — Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа? — Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход? — Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать? — Кластеры на факторах: да или нет? — Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны? — Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние? — Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент? — Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях? Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики. Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы Формат: Zoom-конференция Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК Участие бесплатное, необходима регистрация #radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir