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 1 подобни публикации

Търсене: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.