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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #36 · 3.06

Закончил «О дивный новый мир» Олдоса Хаксли, который рекомендуют читать в паре с «1984». В сети очень распространён иллюстрированный разбор со сравнением двух произведений, вот цитата оттуда: «Оруэлл боялся, что нас погубит то, что мы ненавидим. Хаксли боялся, что нас погубит то, что мы любим». В мире будущего жизнь каждого человека определена с рождения. Людей выращивают в пробирках и над каждой группой зародышей проводят особые манипуляции, а получившихся потом младенцев месяцами зомбируют гипнозом. Все это нужно для иерархического разделения и поддержания идеологии. Низшие касты — разнорабочих и прислугу — умышленно отупляют, внедряют им любовь к труду. Таких нужно много, поэтому их выращивают клонированием. Высшие касты — работники интеллектуального труда — создаются разными, но идеологическую промывку все равно проходят. В основу жизни человечества поставлено получение удовольствий. Крайне невежливо и даже в каком-то смысле запрещено отказываться от плотских утех. В свободное от работы время не полагается быть одному, а нужно тусоваться в компании и играть в игры. Если у человека возникают негативные эмоции: страх, грусть, обида, скука, то он должен принимать специальный синтетический наркотик под названием Сома. Я думаю, автор вдохновился латинским словом somnus — то есть сон. И правда, люди живут в постоянном полусне. Даже без учёта сюжета это восхитительная вселенная, которая с помощью гиперболизации говорит о нашем с вами мире. И даже более — о сегодняшнем, мире 2021 года, нежели о времени написания романа. В 1932-м представить круглосуточно работающий экран с развлекательным медиаконтентом в каждом доме было сложно, но сейчас — вы и сами знаете. Да и то, что называют сексуальной свободой, за сто лет изрядно развилось. Книга, кстати, очень хорошо демонстрирует суть работы идеологии и религии. Какие-то вещи видятся нам абсурдными просто потому, что мы воспитаны иначе. Так, например, в мире романа считается не очень правильным иметь МАЛО половых партнёров. Люди обсуждают там вопиющее поведение тех, кто недостаточно часто меняет сексуальные связи. В точности, как в нашем обществе критикуют тех, у кого, наоборот, много таких связей. С точки зрения работы идеологической и воспитательной машины в наших головах разницы между «много» и «мало» нет, но когда читаешь это, думаешь, что происходящее в тексте — полный абсурд. Аналогично автор описывает полностью выдуманные религиозные обряды, которые смотрятся максимально дико и глупо. Но, вы уже поняли, по сути разницы с существующими у нас религиозными обрядами нет. Только по форме. Отдельно мне понравилось, как менялся образ персонажей в моем восприятии с течением сюжета. Только я начинал проникаться к кому-то из них симпатией и видеть проблески настоящего человека, как автор показывал, что идеологическая или религиозная обработка неизбежно властна над всеми: персонаж проявлял себя с какой-то не лучшей запрограммированной стороны. В конце книги есть длинный эпизод, когда главный управляющий объясняет героям причины и преимущества построения подобного общества. И его аргументация очень сильна, мне даже особо нечего возразить, что весьма печально. У Оруэлла было понятно, что структура мира даёт выгоду только небольшой группе элит, а для остальных является нежелательной, но здесь с этим гораздо сложнее. Люди даже в нашей реальности без всяких пробирок видят счастье в тупости и примитивизме, любят бесконтрольное потребление и расслабляющие вещества, с удовольствием предаются абсурдным обрядам, не переосмысливают критически свою идеологию. Если Оруэлл описывает фантастический и ужасный мир, который ты воспринимаешь, как нечто далёкое и несуществующее, то у Хаксли фантастический и ужасный мир сшит из кусков объективной реальности вокруг нас, которая ещё и с каждым годом содержит подходящих кусков всё больше. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #hdfs

当前筛选 #hdfs清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2288 · 29.08.2024 г., 18:33

#job#работа#vacancy#вакансия#Data engineer #DataScience#HDFS#PySpark #Python#удаленно Вакансия: Data engineer Формат: Удаленно Занятость: полная, 5/2 (гибкое начало дня) З/П: до 300 000 руб. 🔶Эта вакансия - отличная возможность для инженера данных стать часть вдохновленной команды и принять участие в развитии платформы машинного обучения дочерней компании 🔶 Ключевая задача: развитие платформы машинного обучения 🔶Основные обязанности •Разрабатывать отчетность с использованием скриптов на PySpark •Генерировать новые признаки для ML-моделей •Автоматизировать процессы для бизнеса 🔶Обязательные требования: •Опыт работы с большими данными: HDFS, PySpark от 1 года •Опыт работы с Python, в том числе с Pandas, NumPy Преимуществом при отборе будет •Опыт работы с геоданными, git 🔶 Что мы можем предложить взамен •Место работы: удаленно по РФ •Трудоустройство по ТК РФ в аккредитованное юр. лицо •Официальное трудоустройство •Размер заработной платы обсуждается после собеседования •Годовое премирование •ДМС со стоматологией •Компенсация мобильной связи •Возможности для развития 📲Контакт: @Oskar17

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2934 · 20.09.2025 г., 07:03

#вакансия#datascientist#llm#nlp#HDFS#Kafka#Spark#удалёнка Ищем Senior Data Scientist в команду Поиск 3.0. Сейчас направление фокусируется на развитии Циан-помощника (наш LLM агент), делая его умнее и полезнее для всех пользователей и развитии текстового поиска, внедряя в него современные NLP и мультимодальные механики. Полная удалёнка внутри РФ. Если есть желание ходить в офис, у нас есть замечательные современные офисы в Москве, Питере и Новосибе. Вилка - от 350 до 500, готовы обсуждать. О нас: В Циан большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу! Сейчас направление фокусируется на развитии текстового поиска, чтобы пользователи находили идеальные варианты быстрее, и Циан-помощнике, делая его умнее и полезнее. Задачи: * NLP задачи как в виде обучения моделей, так и в виде разработки вспомогательных сущностей на python * Внедрение мультимодального подхода к поиску * Развитие интеллектуального помощника по поиску недвижимости: обучение собственных llm моделей на базе opensource, исследование готовых решений от openAI/Yandex и других. * Разработка и внедрение в продакшн моделей машинного обучения для улучшения пользовательского опыта Требования: * Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании * Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код * SQL (оконные функции, оптимизация запросов) * Опыт в DL: обучение/дообучение собственных глубоких нейросетей * Опыт разработки NLP моделей: от tfidf до llm * Классический ML: бустинги, линейные модели. Будет плюсом: * Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API) * Опыт работы с CV и мультимодальными моделями Бонусы: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Контакты: По всем вопросам и с резюме пишите @mistakef Не забудьте указать, что вы из datasciencejobs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15246 · 24.10.2025 г., 13:30

#go#blob_storage#cloud_drive#distributed_file_system#distributed_storage#distributed_systems#erasure_coding#fuse#hadoop_hdfs#hdfs#kubernetes#object_storage#posix#replication#s3#s3_storage#seaweedfs#tiered_file_system SeaweedFS is a fast, simple, and highly scalable distributed file system designed to store billions of files and serve them quickly, especially small files. It uses a master server to manage volumes on volume servers, which handle file data and metadata, enabling very fast file access with minimal disk reads. It supports features like replication, erasure coding, cloud integration for elastic storage, and compatibility with many metadata stores and APIs including Amazon S3. This means you get efficient, cost-effective storage with fast access, easy scaling, and flexible deployment options for large-scale file storage needs. https://github.com/seaweedfs/seaweedfs