@cogload · Post #118 · 09.11.2023 г., 07:02
Буду потихоньку тизерить личный проект. Покажу процесс и что в итоге получилось На видео собираю данные 👩💻 #hoith
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06
Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете. В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное. Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода. Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний. Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать. Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot. С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу. #dev
Hashtags
Търсене: #hoith
@cogload · Post #118 · 09.11.2023 г., 07:02
Буду потихоньку тизерить личный проект. Покажу процесс и что в итоге получилось На видео собираю данные 👩💻 #hoith
Hashtags
@cogload · Post #125 · 20.11.2023 г., 07:36
Как я влюбился в картографию Хочу поделится проектом, который в свое время зажег во мне интерес к картографии и представлению информации. https://nakarte.me/#m=15/46.46893/8.10358&l=O/Si&r=46.798562/8.231974/Switzerland ↑ Сначала откройте ссылку и полистайте карту Все началось с заметки в блоге Эдварда Тафти про топографический атлас Швейцарсих Альп. На примере этой карты, он объясняет принципы хорошей визуализации: Общие принципы - Фокус на содержании. - Высокое разрешение. - Каждый элемент имеет несет в себе информацию, нет элементов «для красоты». - Видно картину в целом, а детали вписаны в контекст и доступны при необходимости. Детали - Объекты органично вписаны в рельеф, нет нужды во всплывающих окнах. По соседним деталям можно понять размеры рядом стоящих. - Контрастные контурные линии проявляют топографический рельеф гор. Подписи рядом с ними и на пиках сообщают количественную информацию. Цвет - Низкий контраст не создает визуального шума. - Интуитивные цвета, основанные на объектах из природы — белый снег, черные скалы, голубая вода, зеленая растительность. Типографика - Строгая иерархия шрифтов и их насыщенности (см. дополнение в коментах). - Размер шрифта соответствует масштабу объекта — чем больше объект, тем больше шрифт. Почему это круто? Все это вместе создает эффект проявления информации Когда я впервые увидел эту анимацию плавно двигающейся карты — я словил ощущение эйфории и расфокуса — информация как будто сама заливалась мне в глаза и я её моментально понимал. С тех пор, я искал и пробовал делать штуки, которые бы повторили это ощущение. У Тани Мисютиной из лаборатории данных как раз недавно вышла заметка про этот эффект. Очень советую почитать. Ещё Таня рассказывала как книжки Тафти повлияли на неё и вдохновили начать заниматься визуализацией данных. #hoith#любопытство
Hashtags
@cogload · Post #126 · 06.12.2023 г., 17:24
Почему карта возможно не лучший каркас для визуализации данных Продолжаю рассказывать про персональный проект. Как вы могли догадаться речь пойдет про карту. Любые данные — это косвенное отражение того что происходит в реальном мире. Даже спутниковое фото может искажать реальное положение вещей. Что уж говорить о численной статистике, которая была собрана людьми в неидеальных условиях за большой период времени. Если в данных есть графа с местоположением, это не значит что карта — подходящий способ визуализации. Есть даже мем про то что все карты Европы выглядят одинаково Данные никогда не находятся в вакууме и закономерность в статистике может отражать не то, что пытались измерить. Почему же в моем случае карта подходит? Я пытаюсь визуализировать возраст домов. Минимальная частица тут — год, когда были возведены стены фасада (год постройки). В городе домов много, и общие закономерности можно оценить по столбчатой диаграмме — года выстроить по порядку, а высотой столбика показать количество домов построенных в этом году. Но чтобы действительно проявить суть информации — какие исторические слои сохранились до наших дней и как они соотносятся с моим текущим пониманием местности — эти данные нужно нанести на карту города. То есть нужно задать ключевой вопрос: помогает ли визуализация найти новые знания в общем массиве данных, или просто показывает то, что я мог увидеть и в таблице? На выходных я буду рассказывать про проект на Новисадском Митапе. Запись уже закрыта, но если вы в Сербии или поблизости — можете написать организаторам, иногда люди не успевают попасть и открываются свободные места. #hoith#maps
@cogload · Post #128 · 10.12.2023 г., 10:46
Карта возраста домов — ссылки Онлайн версия карты домов Томска. По нажатию открывается карточка дома с доступной информацией https://kontikimaps.ru/how-old/tomsk?p=h-tom Мой рассказ о процессе создания карты https://kontikimaps.ru/how-old/tomsk/process?p Карты других городов https://kontikimaps.ru/how-old/cities?p=h-menu Пост Никиты Славина на Хабре с которого все началось https://habr.com/ru/articles/504216/ Рассказ Александра Качкаева о карте Пензы и написании фреймворка для сбора данных https://kontikimaps.ru/how-old/penza/process?p=h-pnz Сайт издательства Кон Тики https://kontikimaps.ru #hoith#maps#сделал