TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #274 · 29.03
1 апреля в Петербурге собираются запустить отмену маршруток в соответствии с так называемой Новой Моделью Транспортного Обслуживания. Маршрутные такси появляются, как ответ бизнеса на несовершенство городской транспортной системы. Одни такси просто дублируют существующие маршруты автобусов и троллейбусов, потому что поток слишком большой. Другие — возят людей там, где автобусы вообще не ходят, или ходят неудобно. Например, от моего дома до Пионерской маршрутка есть, а никакого другого транспорта нет. В хорошо спроектированной городской среде маршрутных такси не должно существовать вообще. Они обычно в плохом техническом состоянии, а их водители совершают много небезопасных манёвров и постоянно нарушают ПДД. Так что, инициатива, безусловно, очень благая по своему замыслу. Но вопросы, как обычно, к реализации. Планируется для начала запустить 864 новых автобуса, а до конца программы — 2800. Эти автобусы должны перекрывать текущие популярные маршруты. Проблема в том, что у Петербурга довольно плохо дела с выделенными полосами под общественный транспорт. Там, где они есть, их соблюдение контролируется не очень хорошо. Но в большинстве мест, где вообще нужны автобусы, таких выделенных полос нет вообще. У нас радиальная структура метро без кольца, а, значит, перемещение на наземном транспорте особенно актуально на удалении от центра — и как раз там автобусы стоят в тех же самых пробках, что и автомобили. То есть мера хорошая с точки зрения безопасности — водители автобусов всё-таки адекватнее, чем водители маршруток, и сам автобус не так провоцирует агрессию. А ещё в нём обычно больше места, гарантированная оплата проездными, дешевле, комфортнее, не нужно самому открывать дверь итд. В новых автобусах, кстати, обещают USB-зарядки. Но мера всё равно половинчатая. Уж сколько лет урбанисты топят за трамвай, который нужно пускать по закрытым для автомобилей участкам -- например, разделительным полосам, или даже пешеходным улицам. Вот сейчас в итоге горбюджет потратит кучу денег, а мог бы потратить чуть больше, но в разы эффективнее. А, ещё в ОТ отменяют оплату наличкой. Давно пора. По мне бы так вообще везде отменять надо наличку. #life
Hashtags
Търсене: #ml
@repo_science · Post #3688 · 03.11.2023 г., 12:00
#ML 😎 FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING Intro to ML by MIT Free Course Machine Learning for Everyone FREE BOOK ML Crash Course by Google Advanced Machine Learning with Python Github Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book Python Machine Learning for beginners ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3447 · 17.07.2023 г., 15:14
#ML 🧠 Machine Learning Expert El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real. ✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer 🌐En 📆2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #687 · 18.07.2025 г., 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
Hashtags
@amneumarkt · Post #682 · 27.06.2025 г., 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
Hashtags
@amneumarkt · Post #617 · 25.08.2024 г., 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
Hashtags
@amneumarkt · Post #607 · 30.07.2024 г., 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
Hashtags
@amneumarkt · Post #596 · 07.07.2024 г., 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
Hashtags
@amneumarkt · Post #595 · 06.07.2024 г., 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
Hashtags
@amneumarkt · Post #575 · 09.05.2024 г., 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
Hashtags
@amneumarkt · Post #538 · 16.02.2024 г., 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
Hashtags
@amneumarkt · Post #532 · 09.02.2024 г., 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
Hashtags
@amneumarkt · Post #531 · 05.02.2024 г., 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
Hashtags