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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #293 · 8.04

Традиционно считается, что кошки и другие питомцы снимают стресс в тот момент, когда вы, например, гладите их. Но по моему опыту этот эффект куда шире. Для меня кот — это постоянный источник положительных эмоций. Каждый раз, когда он хотя бы немного попадает в поле зрения, мгновенно возникает желание его тискать. Даже если ты по факту этого не делаешь, в каком-то отделе мозга просыпаются воспоминания о том, какой он мягкий и приятный. С котом связано много цепочек в голове, которые как раз и приводят к всплеску положительных эмоций. Поскольку я работаю из дома, в среднем кот попадается мне на глаза десятки раз в день. Если считать, что положительные эмоции как-то полезно влияют на наше здоровье, то это даже с чисто прагматической точки зрения было одно из лучших приобретений за все последние годы. Очень жаль людей с аллергиями. У меня тоже аллергия, но слабая, и пропадающая на конкретных животных при длительном воздействии. В гостях меня может прихватить, особенно, если животных у хозяев несколько. Но дома проблем нет вообще. Я думаю, владение питомцем по влиянию на здоровье сопоставимо с умеренными занятиями спортом или с отказом от какой-нибудь вредной привычки. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #lectures

当前筛选 #lectures清除筛选

Открытый вебинар про сегментацию 29 августа Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим. 29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре: — Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие? — Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа? — Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход? — Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать? — Кластеры на факторах: да или нет? — Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны? — Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние? — Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент? — Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях? Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики. Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы Формат: Zoom-конференция Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК Участие бесплатное, необходима регистрация #radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir

НАКС в Перми

@naks_pk · Post #447 · 23.01.2023 г., 06:04

Ручные способы сварки. Лекция А.Сигаева. Часть 1. Лекция прочитана 10 сентября 2021 года в Мемориальном музее Н.Г.Славянова в старой экспозиции "Современные способы сварки". #сварка#технологии#пермь#музеи#лекции#welding#perm#museums#technologies#lectureshttps://dzen.ru/video/watch/63cac3956f025e1b0b70916f?share_to=link