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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #199 · 2.02

Закончил «Нейромант» Уильяма Гибсона. Для своего времени (середина восьмидесятых) это было прорывное произведение, которое если не изобрело, то закрепило жанр киберпанка в его текущем виде. Но мне не очень понравилось. Во-первых, иногда всё-таки плохо браться за чтение спустя много десятилетий. Книга ввела такой удачный мир, что заимствования из него с тех пор встречаются в фантастике постоянно. И особенно — в произведениях на тему киберпанка, компьютеров, хакерства и так далее. Умом я понимал, что сейчас вот читаю первоисточник, но эмоционально не отступало чувство, что я всё это уже видел в The Matrix, Deus Ex, Ghost in the Shell, Bladerunner, Cyberpunk, наконец! Во-вторых, профдеформация мешала мне серьёзно воспринимать те художественные образы, которыми автор описывал киберпространство и происходящее в нём. В целом аналогия красивая: цифровая защита в романе выглядит, как стена льда, а хакер проламывается сквозь неё, совершая некоторое сложное взаимодействие с узором этого льда. Но для меня местный виртуальный мир представлялся совсем уж наивным и нереалистичным. В-третьих, и это, пожалуй, самое главное — у меня были сложности с восприятием событий, действий героев, их мотивации. Я бы сказал, что текст написан тяжело (хотя, возможно, это проблема перевода). Ты не всегда понимаешь, какая именно сцена сейчас. Иногда совсем не понимаешь, почему герой внезапно что-то сказал или сделал. Ну и, в конце-концов, я не совсем понял основную сюжетную подоплёку. Понял, но не в деталях. В том числе причины, по которым персонажи что-то сделали или захотели сделать. Тем не менее, от процесса я удовольствие получал, бросить не хотелось, узнать развязку было любопытно. По этой книге можно было бы снять шикарнейший фильм, почти ничего не переделывая в сюжете. И важность этого произведения для мира переоценить сложно. Роман был очень популярен среди технарей того времени, многие из которых стали авторами первых языков программирования, гипертекстовой разметки, создавали первые компьютерные сети и так далее. Американский писатель Джек Уомак заметил интересную вещь: «Может ли быть так, что видение Гибсоном глобального информационного пространства в конечном счёте стало причиной, по которой Интернет сегодня выглядит так, как он выглядит, и работает так, как он работает?». #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #deeplab

当前筛选 #deeplab清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2823 · 18.07.2025 г., 08:05

#вакансия#cv#ml#engineer#senior#yolo#efficientnet#deeplab#sql#python Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab.. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (300 - 500к на руки в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). По всем вопросам и для отправки резюме: @PrometeiArt

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05

#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt