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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #scientist

当前筛选 #scientist清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3048 · 26.11.2025 г., 16:04

#вакансия#data#scientist#ML#remote#удаленка Название компании: deeplay Формат работы: Удаленка Занятость: Полная Контакты: @hitommooo Мы разрабатываем роботов-аниматоров для интеллектуальных карточных игр: покер, бридж, маджонг, преферанс. Аниматоры создают активность на игровой платформе, привлекая пользователей 🎲🧩 Ищем сильного Middle Data Scientist 🎯 Что по задачам? - Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей - Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне - Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов 🧑‍💻Наши ожидания - Коммерческий опыт работы в должности Data Scientist от 3х лет - Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном) - Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS) - Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности - Опыт программирования на Python - Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам — приветствуется 🍪Мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы - График работы с гибким началом и окончанием рабочего дня - Ежегодно проводим performance review, по итогу которых намечаем планы развития сотрудника - Частичная компенсация расходов на медицинские услуги, бассейн, массаж - Частичная компенсация расходов на спорт - Материальная помощь к важным событиям и в сложных жизненных ситуациях - Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры - Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю 📩 Контакты:@hitommooo

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1850 · 25.12.2023 г., 09:01

#вакансия#vacancy#senior#lead#data#scientist ✨Senior/Lead Data Scientist Компания: WILDBERRIES ЗП: по результатам собеседования Wildberries - это 9 млн заказов и 1 млрд поисковых запросов в сутки. Мы ищем Senior/Lead Data Scientist в команду FBO Wildberries. Наша команда управляет процессом с момента планирования поставки товара на склад Wildberries до момента, когда этот товар оказывается на месте хранения и становится доступен к продаже. Ключевые требования - Знание классического ML, DL. - Знание методов оптимизации, временных рядов. - Хорошее знание алгоритмов и структур данных. - Знание и умение применять для ML стек Python (Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL. - Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят там пользу. - Для Lead опыт управления командой DS, внедрения корпоративных моделей данных. - Опыт работы – от 3 лет. Основные задачи Предстоит заниматься рекомендациями по завозу товаров, управлением потоком товаров по складам, а именно: - Прогнозирование спроса и предложений товара у покупателей для продавцов на Wildberrries. - Оптимизация потока завоза товаров на склады. - Динамическое тарификация для продавцов на склад, где цена будет меняться в зависимости от загрузки склада, длительности хранения и так далее. - Вместе с бэкендерами строить production pipeline. Компенсация/мотивационный пакет Мы предлагаем: - Оформление по ТК, ГПХ, ИП. - Гибридный формат работы: от офиса в Москве (с бесплатными завтраками, обедами и ужинами) до удаленки из любой точки мира. - Гибкое начало рабочего дня. - Возможность увидеть однозначные результаты работы, напрямую влияющие на бизнес с триллионами GMV. - Возможность брать 3 day-off в любой день. - Необходимое мощное железо и ПО. - Ежегодная 40%-ая скидка на покупку ноутбука или мобильного телефона. - Премии и бонусы по итогам работы. - Карьерный и профессиональный рост. Откликнуться: @yana_itrec Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs