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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #445 · 12.07

Есть такой онлайн-сервис SunCalc. Он использует астрономические формулы, чтобы показывать положение солнца в заданных координатах и заданное время. Я его применяю, например, чтобы выбрать время и место съёмки. Так вот, там в сервисе взяты Google-карты, и уже несколько лет на каждом тайле отображается ватермарка "For development purposes only", а при старте сервиса выскакивает ошибка о некорректной загрузке карт. Это произошло из-за того, что Гугл в какой-то момент поменял карты, не сохранив обратную совместимость, и сделал платной ту квоту, которая прежде была бесплатной, увеличив стоимость использования в 14 раз! В SunCalc, как и во множестве подобных проектов на базе API крупных компаний, нет рекламы и монетизации. А код сервиса доступен в Open Source. Это просто удобная онлайн-тулза от энтузиаста. Он на ней не зарабатывает, даже наоборот: тратит собственные деньги на оплату серверов, просто чтобы привнести в мир некоторое универсальное общественное благо. Формально, конечно, Гугл, как владелец своих карт, имеет полное право раздавать доступы к этим картам на любых условиях. Но фактически нет никакой хорошей и рациональной причины, по которой бесплатный некоммерческий общественно-полезный сервис не должен иметь возможность применять эти карты. Платить автор сервиса точно не будет: нет никакого смысла выкидывать сотни долларов в месяц просто так ради жадности Гугла. Получается, что пользователи на ровном месте испытывают неудобства. Хоть и небольшие, но всё-таки — работать с чистой картой без надписей и затемнения гораздо приятнее. Вот вам ещё про вред капитализма и монополий. Не то, чтоб я видел какую-то другую более работающую экономическую систему (социализм с его плановой экономикой во много раз хуже и нежизнеспособнее, разумеется). Но просто каждый раз раздражают такие ситуации, когда на них наталкиваюсь. Какого хера вообще? #web#dev

Hashtags

Резултати

Намерени 11 подобни публикации

Търсене: #timeseries

当前筛选 #timeseries清除筛选
Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #584 · 06.06.2024 г., 05:06

#timeseries Ekambaram, Vijay, Arindam Jati, Pankaj Dayama, Sumanta Mukherjee, Nam H. Nguyen, Wesley M. Gifford, Chandra Reddy, and Jayant Kalagnanam. 2024. “Tiny Time Mixers (TTMs): Fast Pre-Trained Models for Enhanced Zero/Few-Shot Forecasting of Multivariate Time Series.” arXiv [Cs.LG]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2401.03955.

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #480 · 23.05.2023 г., 07:36

#timeseries Finding a suitable forecasting metric to evaluate the forecasting models is often the key to a forecasting project. Right? We use metrics when developing models, we also use metrics to monitor models. There are a bunch of metrics people choose from or adapt from. To be faster when choosing and adapting metrics, I created a page on the properties of different metrics for time series forecasting problems. For reproducibility, I also included all the code used to write this page. https://dl.leima.is/time-series/timeseries-metrics.forecasting/

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3104 · 28.04.2023 г., 15:27

#Tableau#timeSeries 📊 Forecasting and Time Series Analysis in Tableau Use Tableau to work with time series, generate forecasts and even add R functionality to enhance Tableau. 🔗Link ----- Canal principal: @repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----

Repositorio data science

@repo_science · Post #3999 · 22.01.2024 г., 11:01

#TimeSeries#Analysis#Python ⌚️ Forecasting Models and Time Series for Business in Python Time Series Analysis in Python. Demand Planning & Business Forecasting. Forecast with 6 Models: Prophet, ARIMA & More. ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2043 · 19.04.2024 г., 16:05

#вакансия#vacancy#job#timeseries #datasciense#remote Вакансия: Middle/ Senior Data Scientist Кадровое агентство: DevHunt ЗП: от 150.000 до 250.000 руб на руки Формат: удаленка Почему стоит выбрать именно эту позицию: - Удаленка с гибким началом рабочего дня - Свобода в принятии решений - Возможности для роста - Никакого тайм-трекинга - Неформальная атмосфера с минимальным числом бюрократии - Проекты не "в стол" - Плюшки IT-аккредитации - Годовые бонусы: х1, х1.5 - ДМС после испытательного срока Чек-лист идеального кандидата: - Опыт ML-разработки на Python от 3х лет - Опыт работы с Pandas, NumPy, SсiPy, scikit-learn, Keras/TensoFlow - Опыт работы с XGboost, LightGBM, Random Forest, линейными моделями, основными архитектурами нейронных сетей. Понимание механизмов их работы - Знание SQL на продвинутом уровне, опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL и пр.) Опыт работы с *nix системами - Навыки работы с Git и с Conda окружениями Будет плюсом: - Опыт разработки проектной документации в части подготовки разделов по предиктивному анализу - Опыт разработки архитектуры данных и структур баз данных - Знание и опыт работы с ETL/ELT инструментами Знание TimescaleDB, InfluxDB, AVEVA (OSIsoft) PI System - Понимание специфики работы IT-интегратора (outsource) - Опыт работы в нефтегазовой или смежной области Задачи: - Реализации проектов по предиктивной аналитике на промышленных предприятиях - Анализ и прогнозирование временных рядов - Анализ производственных процессов и выработка требований к сбору данных Выбор и обоснование моделей машинного обучения для решения бизнес-задач - Конструирование признаков для ML-моделей (feature engineering) Выбор и обоснование метрик для оценки моделей машинного обучения - Интерпретация результатов функционирования моделей машинного обучения - Разработка и автоматизация ML-пайплайнов Контакт:@barnes_recruiter