TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #505 · 16.08
В 1930-е годы в Германии уже существовало немецкое подразделение The Coca-Cola Company. Так, например, в 1936 году Кока-Кола спонсировала Олимпийские Игры, на которых в том числе выступал Гитлер и открыто продвигал идеи нацизма, превосходства арийской расы и антисемитизма. Активно выходят газеты с нацистскими лозунгами на обложке, а на обороте в них же реклама Кока-Колы. В 1939 началась Вторая Мировая Война, но Coca-Cola не ушла из Германии и не отозвала своих сотрудников. Просто головное подразделение абстрагировалось от немецкого Coca-Cola GmbH. В 1941 году произошло нападение на Пёрл Харбор. К этому моменту США ещё не вступали официально во Вторую Мировую и спокойно продолжали поставки компонентов в Германию. Однако, после 7-го декабря США наложили на Германию санкции, в числе которых был запрет на импорт сиропа, нужного для производства Кока-Колы. Сотрудники, впрочем, всё ещё живут в Берлине и рулят местным подразделением. Гитлер потихоньку захватывает европейские страны, убивая тысячи людей. Тогда же в Coca-Cola GmbH возникает идея создать напиток из компонентов, доступных в стране. Так, например, при производстве сидра остаётся много яблочного жмыха. А в процессе сыроварения образуется побочная молочная сыворотка. Эти ингредиенты и легли в основу нового рецепта. Руководитель подразделения Макс Кайт даёт своим менеджерам команду придумать название для нового напитка, проявив при этом фантазию (Fantasie), на что менеджер по продажам Джо Книпп сразу восклицает — «Fanta!». На рынок Третьего Рейха выходит новый напиток жёлтого оттенка, который, впрочем, отличается по рецепту и вкусу от знакомого нам апельсинового. В источниках пишут, что компания Кока-Кола в Германии почти наверняка задействовала на своих заводах Фремдарбайтеров (Fremdarbeiter) и Остарбайтеров (Ostarbeiter) — военнопленных и захваченных гражданских, вывезенных из Европы с целью использования в качестве бесплатной или низкооплачиваемой рабочей силы. В 1955 году, через 10 лет после падения Гитлера, Coca-Cola перевыпускает лимонад Fanta, который активно рекламируется и продаётся в Европе, Азии, Южной Америке и Африке. Но не в США, поскольку головное подразделение заявляет, что якобы боится подорвать сильную рыночную позицию их флагманского напитка. Однако, уже через 5 лет, в 1960 году, головная компания Coca-Cola в США выкупает у немецкой Coca-Cola GmbH права на торговую марку Fanta. Напиток начинает массово продаваться, принося корпорации прибыль по сей день. Выводы предлагаю делать вам самим.#life Источники: 1. Coca Cola and the war 2. Why Do Foreigners Like Fanta So Much? 3. Fanta - Wikipedia
Hashtags
Търсене: #matplotlib
@djangoproject · Post #127 · 31.08.2016 г., 15:27
http://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn #Machine#Learning in Python Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on #NumPy, #SciPy, and #matplotlib Open source, commercially usable - BSD license
@djangoproject · Post #423 · 26.08.2017 г., 08:39
http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/userguide/index.html Iris seeks to provide a powerful, easy to use, and community-driven Python library for analysing and visualising #meteorological and #oceanographic data sets. With Iris you can: Use a single #API to work on your data, irrespective of its original format. Read and write (CF-)netCDF, GRIB, and PP files. Easily produce graphs and maps via integration with #matplotlib and #cartopy.
@djangoproject · Post #424 · 26.08.2017 г., 08:43
http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/index.html Cartopy is a Python package designed to make drawing maps for data analysis and visualisation as easy as possible. #Cartopy makes use of the powerful #PROJ.4, #numpy and #shapely libraries and has a simple and intuitive drawing interface to #matplotlib for creating publication quality maps. Some of the key features of cartopy are: object oriented projection definitions point, line, vector, polygon and image transformations between projections integration to expose advanced mapping in matplotlib with a simple and intuitive interface powerful vector data handling by integrating shapefile reading with Shapely capabilities
@djangoproject · Post #448 · 18.09.2017 г., 11:30
https://medium.com/@GalarnykMichael/logistic-regression-using-python-sklearn-numpy-mnist-handwriting-recognition-matplotlib-a6b31e2b166a Logistic Regression using Python (#Sklearn, #NumPy, #MNIST, Handwriting #Recognition, #Matplotlib) #machine_learning.
@djangoproject · Post #130 · 31.08.2016 г., 15:39
http://matplotlib.org/ #matplotlib is a python #2D#plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in #python scripts, the python and #ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six #graphical user interface toolkits. screenshots
@djangoproject · Post #507 · 26.11.2017 г., 22:08
http://devarea.com/machine-learning-with-python-introduction/#.Whs6iCehU8o #Machine_Learning With Python – Introduction #Numpy is package for multi dimension arrays – very effective implementation #Scipy – package for scientific programming , mathematics , signal processing and more #Pandas – package for data handling #Matplotlib – package for data visualization (graphs) #Seaborn – extend Matplotlib with statistical graphs #Scikits – many extensions to spicy for specific fields like x-ray, image processing , deep learning and many more
@djangoproject · Post #352 · 25.06.2017 г., 08:57
https://stxnext.com/blog/2017/04/12/most-popular-python-scientific-libraries/ The most popular Python scientific libraries: #Astropy #Biopython #Cubes #DEAP #SCOOP #PsychoPy #Pandas #Mlpy #matplotlib #NumPy #NetworkX #TomoPy #Theano #SymPy #SciPy #scikit_learn #scikit_image #ScientificPython #SageMath #Veusz #graph_tool #SunPy #Bokeh
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags