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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #441 · 9.07

Раньше был Букинг для аренды отелей, а теперь Островок и похожие сервисы. И там везде есть рейтинг от 0 до 10. Как я понимаю, на рейтинг сильно смотрят, когда принимают решение, какой отель взять. Ну я вот точно смотрю. По пути туда в Петрозаводске мы останавливались в Piter Inn — крутой топовый отель за много денег. У него был ожидаемо высокий рейтинг, и он этот рейтинг оправдывает. По пути обратно мы, как вы знаете, остановились нештатно. Крутые отели были заняты, и пришлось взять дешёвый. Он был ожидаемо убогонький по обстановке и оснащению, с низким рейтингом. Однако, персонал в последнем отеле общался с нами очень вежливо и выполнил нестандартные просьбы, бельё было чистое, вообще никаких претензий у нас не возникло. И я вот подумал: в рамках своей цены дешёвый отель тоже себя полностью оправдывает. Он просто существует в другом классе — дешёвые номера, чтобы быстро переночевать. Но внутри своего класса он справляется хорошо. Должен ли у него быть ниже рейтинг? С одной стороны вроде да, ведь рейтинг используется для сравнения отелей между собой, и дешёвый точно проигрывает дорогому по всем параметрам, кроме цены. С другой стороны, если у нас рейтинговая шкала абсолютная, то как вообще награждать и продвигать хорошие вещи в более дешёвых классах? Тогда 9-10 будет только у супер дорогих, а что-то попроще — даже образцовое — упрется в потолок. В такси же в экономе у водителя может быть 5 звёзд, если машина чистая, а сам он аккуратно водит. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 50 подобни публикации

Търсене: #dl

当前筛选 #dl清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #4131 · 18.05.2024 г., 21:06

​​#DL 📱 Zeus New Pytorch Ecosystem Tool Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads. 🖥Github ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #691 · 05.10.2025 г., 07:41

#dl Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12. https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #506 · 13.11.2023 г., 08:30

#dl Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing. Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 5Следваща