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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #216 · 11.02

В Твиттере айтишники иногда поднимают тему выгорания, но она для меня не до конца понятна. Много лет назад я взялся за написание очень масштабного проекта. У меня было куда меньше опыта программирования, чем сейчас. Используемые мной инструменты были несовершенны, а применял я их не всегда правильно. Стоит ли говорить, что проект, цикл разработки которого планировался года на полтора, занял все пять, и вышел в таком плохом техническом состоянии, что даже после двух переделок был закрыт. Это была онлайн-игра для ВК, кто очень давно меня читает, те могут даже что-то помнить. Это, пожалуй, самая сокрушительная история моего поражения, после которой были полгода единственной во всей моей жизни настоящей депрессии. Под конец разработки я испытывал сильнейшее эмоциональное истощение. Я просто видеть не мог этот проект. Я просыпался каждый день с мыслью о том, что мне снова нужно открывать IDE и вносить правки, добавлять фичи, и что конца этому нет, потому что сделать нужно столько, сколько я за сегодня в принципе смогу, пока не упаду замертво. Особенно после релиза, когда проявились проблемы, и когда стало ясно, что игра не «выстрелила», и я не стану миллионером, но принять решение бросить её это значило отказаться от надежд, которые питали меня последние 5 лет. В общем, по всем признакам похоже на выгорание. Разработчик вкладывает в работу так много сил и эмоций, что у него садится батарейка. И всё-таки. Я ведь сам виноват: истощал себя, потому что взял задачу не по силам, да ещё и создал вокруг неё завышенные ожидания. Мою энергию тратило моё же собственное упорство и нежелание признавать фиаско. Однако принято воспринимать и описывать выгорание, как внешний фактор. Стихию, которая тебе не особо подконтрольна. Разве что условно: ты мог добровольно выбрать не ехать в то место, где потом начался ураган. И вот тут я не особо согласен. Мне кажется, человек понимает, что именно он продолжает делать, чтобы выгорать. А ещё для выгорания нужно иметь возможность похандрить, вы уж простите. Так и представляю себе, как выгорает рабочий, который вагоны разгружает. Или кассирша в Пятёрочке. Что-то тяжело мне стало товары пробивать, уйду в саббатикал! Ну ладно, они, допустим, эмоции в работу не вкладывают (а программисты действительно вкладывают, об этом я как-нибудь ещё напишу). Но где у нас выгорание врачей, учителей? Пашут как проклятые же. Это мы, айтишники — неженки, чуть что, сразу психолога мне. Так что и к историям о выгорании я отношусь соответственно, хотя сам подобное проходил. Выгорел — значит, была возможность. Было окно в жизни, которое можно заполнить страданиями. Было достаточно денег, чтобы с работы уйти. Это не отменяет того факта, что субъективно человеку действительно очень плохо и тяжело. Но если я себе ногу отпилю — мне тоже будет очень плохо и тяжело. #dev#life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023 г., 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface