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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #362 · 29.05

На днях мне пришёл крутой девайс — Flipper Zero. Flipper Zero — это электронный гаджет, который запустил на Kickstarter два года назад русский специалист по компьютерной безопасности Павел Жовнер. Кампания была супер успешна и собрала почти $5 млн! Об этом даже писали в Forbes, а автора приглашали на разные интервью и айти подкасты. Скорее всего, если вы айтишник, то слышали о проекте, а может даже купили себе Flipper. В ходе кампании проект столкнулся с чудовищными сложностями. Пандемия и остановки производств. Кризис микрочипов. Дефекты сборки. Ребятам приходилось несколько раз менять сборочные линии, перепроектировать плату, искать для компонентов аналоги. Это при том, что вообще сам Кикстартер официально не работает с россиянами, а с китайцами по многочисленным рассказам не так просто договориться до подходящего уровня качества, если заказ не типовой. Отсюда много задержек, первая крупная партия была выпущена, кажется, на год позже, чем заявлено. Но даже в более мягких условиях очень многие проекты не выживают, не справляются с финансовым менеджментом, не просчитывают риски. А тут авторы очень круто везде среагировали и даже в некотором смысле вышли за границы возможного, чтобы выполнить свои обязательства. Моё уважение. Базово Flipper это небольшой микропроцессор с оснасткой в виде радиомодулей и других средств беспроводной коммуникации. Глобально в этом нет ничего принципиально нового, что-то подобное и раньше мог собрать любой фанат электроники. Но есть несколько нюансов, которые делают устройство крайне любопытным. Во-первых, кампания велась образцово. Привлекательная затравка и маркетинг «Flipper это тамагочи для хакеров!», регулярные обновления с подробными интересными статьями на радиолюбительские и программистские темы. По этой кампании можно учиться как в принципе презентовать и продвигать электронику на крауд-площадках, особенно в условиях задержек и кризисов. Во-вторых, качество сборки и компоненты. Здесь лучшее железо по соотношению цена/функциональность, его подбирали люди, которые очень глубоко шарят в теме. Отличный UI/UX и эргономика. Оптимизированное энергопотребление. В-третьих, что, наверное, самое важное: открытый исходный код прошивки и акцент на комьюнити, где энтузиасты могут писать всякие разные приложения. На борту две RFID антенны на разные частоты, ИК-приёмопередатчик, субгигагерцовый радиопередатчик, контакты для iButton (у нас это называют "магнитный ключ" или "таблетка", типа как от домофонов), а также многофункциональные порты ввода-вывода GPIO. Из коробки устройство может, например, скопировать и повторить незашифрованный сигнал управления. Конечно, автомобиль вы так не откроете (странно было бы, если бы могли), но, например, на своих умных шторах я уже проверил: Flipper может записать сигнал от пульта штор на частоте 433МГц, а потом воспроизвести его, и шторы открываются! Ещё можно сохранять 125 кГц RFID электронные карты доступа и брелоки. У меня такой, например, от гаража. Что касается высокочастотного RFID (домофоны в новых домах, в паркингах), то есть нюансы, об этом я расскажу попозже. Прямо сейчас каких-то фантастических функций всё же нет. Думаю, маркетинг частично сыграл злую шутку: некоторые купившие жалуются, типа, где тут кнопка "взломать всё", как в игре Watch Dogs? Даже при росте софтварной оснастки нужна определённая техническая грамотность, чтобы понять, что и как можно делать. Первые устройства только недавно поступили людям на руки, комьюнити разгоняется, документация пишется. Ещё нет ни SDK, ни толком хороших примеров. Персонально я считаю серьёзным недостатком, что в качестве места для сообщества выбран Discord: он совершенно не подходит на роль базы знаний, на закреплённых сообщениях далеко не уедешь. Но потенциал у вещицы достаточно большой, как мне кажется. Буду писать иногда о своих экспериментах. #gadgets#dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #efficientnet

当前筛选 #efficientnet清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2823 · 18.07.2025 г., 08:05

#вакансия#cv#ml#engineer#senior#yolo#efficientnet#deeplab#sql#python Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab.. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (300 - 500к на руки в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). По всем вопросам и для отправки резюме: @PrometeiArt

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05

#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt