TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #28 · 24.05
Я очень долго не покупал робот-пылесос, несмотря на свою любовь к технологиям. Не шибко верил в эти штуки, да и жил в небольшой квартире с пушистым ковром. Но теперь у нас квартира побольше и почти без порогов, а ещё кот, от которого везде остаётся шерсть. К тому же, рынок неплохо развился за эти годы, индустрия набила шишек, так что я взял Roborock S5 Max. Робот-пылесос, пожалуй, одна из самых по-настоящему умных бытовых технологий нашего времени. Посудомойка и стиральная машина все ещё требуют много дополнительной работы руками, автоматическая глажка вообще ещё в адекватном виде не появилась, 3D принтер тот вообще хочет много внимания... А робот-пылесос — недаром там в названии «робот» — запустил и забыл. S5 Max довольно дорогая модель с лидаром и хорошей программной частью. Он и правда весьма умён, свободно ориентируется в квартире, грамотно строит маршрут и понимает, где находится. В моем случае проблема возникла лишь один раз — пылесос втянул кошачью игрушку, которая застряла во вращающейся щётке. Это, кстати, приучает к порядку: если всякие рюкзаки и тапки ещё могут валяться у стен там и тут, то мелочам на полу делать совершенно нечего — ваши ступни вам потом за это спасибо скажут. В остальном Roborock прекрасно объезжает ножки стульев, перекатывается через провода и заползает на всю глубину под диван и кровать (а это недоступно даже при чистке ручным пылесосом!). При первом запуске робот объезжает всё пространство, куда способен пролезть, и строит карту квартиры, на которой позже можно разметить комнаты, невидимые стены и другие зоны, а затем, по желанию, убирать точечно. Ещё прикольная фишка — детектор ковра: машина понимает, что движется по ворсу, и сама увеличивает мощность всасывания, а затем обратно уменьшает, когда попадает на обычный пол. Но насчёт самой уборки совсем чудес ожидать не стоит. Сильный ручной пылесос тянет лучше, а робот не избавлен от всех проблем своих предков: волосы наматываются на щётку, пылесборник нужно вытряхивать и мыть. Кстати, для волос прямо под крышкой небольшой нож-лезвие, очень практично: взял и обрезал. Я бы сказал так: человек уберёт лучше, но робота вы будете запускать существенно чаще, чем стали бы пылесосить сами. Особенно если квартира большая. 30-метровую студию я в своё время обходил с вертикальным пылесосом за 20 минут. Но квартиру втрое больше — нет уж, пусть машина старается. Из серьезных для меня недостатков я бы выделил три: • Моющий режим конкретно в моей модели — полная ерунда. Он едва протирает поверхность, так что я бы скорее назвал его увлажняющим режимом. Так что не особо нужен в корпусе и контейнер для воды, и пристегивающаяся на липучках тряпка-расходник. • Робот не умеет понимать, что пылесборник заполнен, и как-то предупреждать об этом. А пыли и грязи он находит много, даже если запускать каждый день. Вот бы сам в туалет ездил выбрасывать... • Машина умеет понимать, где ковёр. Но разработчики не догадались сделать функцию «почистить в этой комнате только ковёр». А было бы очень кстати. В остальном однозначно мастхэв, одно из самых полезных вложений денег за последние много лет. #gadgets
Hashtags
Търсене: #part1fall2020
@deep_learning_school_news · Post #249 · 07.02.2021 г., 10:38
#part1fall2020 Решили продлить дедлайн по проектам первой и второй частей на неделю (раз мы все равно пока проверяем домашки) Деллайны скоро обновятся и на Степике. Если вы уже послали проект в форму, согласуйте с руководителем проекта формат досдачи.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #246 · 04.02.2021 г., 14:40
#part1fall2020 Добрый вечер! Обращаемся к тем, кто сейчас заканчивает первую часть курса. Мы уже делали опрос о промежуточных итогах курса. Теперь, когда все занятия уже выложены, очень просим вас пройти финальный опрос. Напишите ваши самые важные мысли по занятиям в текстовые поля. Нам очень важен ваш фидбек, чтобы сделать курс лучше. Если по некоторым занятиям вам сказать нечего, это не страшно, далеко не все вопросы обязательные. Заранее спасибо!
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #245 · 27.01.2021 г., 12:42
#part1fall2020 Мы выложили на Степик ещё несколько дополнительных модулей для обоих потоков! Среди прочего там есть лекции от компании Яндекс, а также лекция от Kaggle-мастера Владислава Шахрая о том, как побеждать в конкурсах по анализу данных. Смотрим!
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #242 · 06.01.2021 г., 23:47
#part1fall2020 Всем привет! Как те, кто был на вебинаре, уже знают, мы решили перенести дедлайн по выбору итоговых проектов на 10 января. Срок выполнения проектов мы продлеваем до 7 февраля, 23:59. Срок выполнения последнего домашнего задания для продвинутого потока продлён до 17 января, 23:59 Кроме того, для тех, кто уже зарегистрировался, мы выкладываем список назначенных проектов. Заходите в соответствующий чат в Slack и начинайте работу! Почти во всех чатах уже появилась вступительная информация к выполнению. Тем, кто ещё не выбирал проекты, советуем поскорее определиться и заполнить форму. Предлагаем вам записываться на один проект и сразу начинать работу по нему, чтобы не ждать результатов распределения
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #241 · 04.01.2021 г., 16:42
#part1fall2020 Всем привет! Напоминаем, что через 20 минут состоится трансляция с ответами на вопросы о последних занятиях курса и итоговых проектах. Вопросы можно задать в комментариях к предыдущему посту в этом канале, а также во время трансляции в чате youtube. Ссылка на трансляцию
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #240 · 03.01.2021 г., 14:34
#part1fall2020 Всем привет! Завтра в 20:00 мы проведём вебинар по последним темам курса, а также про выполнение итогового проекта. Ссылка на вебинар появится здесь. Вы можете задать волнующие вас вопросы к вебинару в комментариях к этому посту или на самом мероприятии
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #238 · 02.01.2021 г., 01:45
#part1fall2020 Всем привет! На Stepik появилось много всего интересного: например, новые модули у базового и продвинутого потоков, которые помогут вам выполнить итоговые проекты, а также сама новость об итоговом проекте (в последнем модуле курса) Кроме того, мы создали в Slack чаты для выполнения проектов. После регистрации на проекты обязательно выбирайте чат с вашей тематикой и вступайте. Напоминаем, что дедлайн по регистрации на проекты — вечер 5 января
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #234 · 24.12.2020 г., 10:52
#part1fall2020 Всем привет! Вслед за проектами второй части, выкладываем долгожданную информацию о заключительных проектах курса на первой части! Все необходимые сведения есть в текстовом документе. Для записи на проект обязательно заполните форму регистрации.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #230 · 13.12.2020 г., 02:14
#part1fall2020 Всем привет! Хотим рассказать о том, как будет устроено окончание семестра для базового и продвинутого потоков. — У базового потока появилось новое домашнее задание. Дедлайн по нему: 31 декабря 23:59:) — У продвинутого потока появился новый модуль по детекции. Впереди у базового и продвинутого потоков будет ещё по одному домашнему заданию, дедлайн у которого будет уже в январе. Также обоим потокам предстоит выполнение итогового проекта. Темы проектов будут известны в ближайшее время: мы надеемся, что успеем сфорировать полный список в середине следующей недели. После публикации списка тем у вас будет чуть больше недели, чттобы выбрать тему проекта. Выполнение проектов продлится до второй половины января. Всем хорошего окончания курса! Скоро мы напишем о предварительных порогах для получения дипломов.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #223 · 30.11.2020 г., 22:34
#part1fall2020 Позади осталась большая часть курса! В связи с этим мы хотели бы спросить ваше мнение о пройденном материале: что вам понравилось, что не понравилось, какие темы были легкими, какие — сложными. Пожалуйста, заполните анкету по ссылке. Это очень поможет нам сделать курс лучше в следующие запуски. В том числе нам ценно мнение тех, кто по какой-то причине курс не закончил.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #218 · 24.11.2020 г., 12:48
#part1fall2020 В связи с событиями во Владивостоке (полгорода без света), решили подвинуть дедлайн по домашнему заданию "Решение ML-задачи и Kaggle" на базовом потоке слегка вперёд. Теперь мягкий дедлайн — 28.11, жёсткий — 01.12.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #212 · 18.11.2020 г., 09:53
#part1fall2020 Всем привет! Выложили новые модули для базового и продвинутого потока, а также домашнее задание для продвинутого потока. Дедлайн домашнего задания — 3 декабря. Задание снова представляет собой контест на Kaggle.com. Советуем приступать к выполнению заранее. Для базового потока на этой неделе домашнего задания не будет, зато будет на следующей неделе.
Hashtags