Instagram запустил у себя ТикТок (назвал его Reels) и так же агрессивно, как ВК, впаривает пользователям: у некоторых уже заменилась самая главная кнопка — создание нового поста — на иконку Reels.
Но здесь у меня меньше бомбит, чем от действий ВК. Во-первых, в инстаграме короткие видеоролики выглядят уместно. Они здесь и раньше были в основной ленте, просто теперь фактически то же самое в новом интерфейсе. «Соцсеть» с самого своего основания сконцентрирована на коротком жвачкоподобном контенте без вдумчивости. Во-вторых, инстаграм уже давно был, прямо скажем, не самым внимательным к пользователю сервисом. Некоторые люди ведут его вопреки, потому что там массовая аудитория (менее взыскательная), но плюются от неудобства и бестолковых ограничений. А кто мог терпеть всё, что там делалось, стерпит и кнопку.
Куда показательнее другой момент: корпорации-монополисты могут позволить себе делать ну практически что угодно. И если в экономике монополию стараются пресекать специальными законами, но монополии различных сервисов и соцсетей живут себе спокойно. Причём, при наличии социального графа такие монополии очень прочны: вы можете вместо айфона купить себе андроид сегодня же, и ваших друзей это затронет слабо, но переехать из какого-нибудь Фейсбука в ВК так просто не выйдет. Именно поэтому мы видим ситуации, когда самым популярным становится сервис, уступающий конкурентам вообще по всем показателям, и на порядок менее удобный (например WhatsApp и Telegram).
И поэтому, в числе прочего, крупные игроки строят экосистемы и пытаются создать внутри себя копии популярных решений конкурентов. Если привязать пользователя и сделать процесс ухода для него сложным и некомфортным, то потом можно ему хоть рекламой всё забивать, хоть кнопки менять, хоть глупые функции добавлять в главное меню — никуда он уже не денется, скушает за милую душу.
В антиутопическом будущем по такому же принципу корпорации будут вшивать людям лишние предметы в тело, а те вместо отказа от услуг станут придумывать способы, как с этими предметами жить наиболее эффективно. Ещё и курсы откроют по обучению: «Раскрутка с топором в заднем проходе», «Как набрать первую воду в мешок на шее» и «Учимся таргетировать магнит в кишках на правильные объекты».
#web
#вакансия#vacancy#DA#analyst#senior#remote#fulltime#optimization
Вакансия: Middle+/Senior Data Analyst (с опытом в оптимизационных задачах)
Формат: Удалённый
Занятость: Полная
Оплата: 3500 - 4500$ net.
Ptolemay - аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере металлургии.
Обязанности:
- Разрабатывать и внедрять алгоритмы оптимизации для объемно-календарного планирования.
- Осуществлять постановку и решение задач LP, NLP, определять целевые функции и ограничения.
- Автоматизировать планирование в промышленности или смежных областях.
- Работать с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner) и солверами (COBYLA, Ipopt и др.).
Требования:
- Опыт работы по функциональному направлению от 4-х лет.
- Знание языков программирования Python либо Java.
- Знание основных типов оптимизационных задач (LP, NLP и т.д.).
- Опыт работы с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner или аналогичные).
- Опыт работы с различными солверами (COBYLA, Ipopt и другие), понимание принципов их работы (сильные и слабые стороны).
- Опыт линеаризации задач, постановка целевой функции и ограничений.
- Опыт постановки задачи, разбиение на подзадачи.
Условия работы:
- Удалённый формат работы.
- Полная занятость.
- Оформление по ИП, СМЗ.
- Оплата 3500 - 4500$ net.
Буду рад ответить на вопросы и ознакомиться с резюме: @Dmitriy_Ptolemay
BuyerCaddy Secures $1.5M Funding
BuyerCaddy has successfully raised $1.50M in funding as of December 19, 2024. The platform focuses on cost savings, optimization, and tech stack benchmarking, helping users identify redundant products, track utilization, and enhance integrations.
#Funding#BuyerCaddy#TechStack#Optimization#CostSavings
Ekore Secures $1.35M Funding
Ekore raised $1.35M in funding, set to enhance building management through optimized consumption and maintenance via the Digital Twin concept. For more information, visit Ekore.
#Ekore#Funding#DigitalTwin#BuildingManagement#Optimization
#python#agents#document_search#evaluation#guardrails#llms#optimization#prompts#rag#vector_stores
Ragbits is a tool that helps build and deploy GenAI applications quickly. It offers features like swapping between many language models, ensuring safe interactions with these models, and connecting to various data storage systems. Ragbits also includes tools for managing data and testing prompts, making it easier to develop reliable AI applications. This helps users create more accurate and efficient AI systems by integrating the latest data and reducing errors. Overall, Ragbits makes it faster and more efficient to develop and deploy AI applications.
https://github.com/deepsense-ai/ragbits
#java#aerospace#flight_simulator#java#modeling#optimization#rocket#rocketry#simulation#trajectory
OpenRocket is a free tool to design, visualize in 3D, and simulate model rockets with six-degree-of-freedom flight analysis, real-time data on altitude/velocity, automatic optimization, and exports for 3D printing or other programs. It works on any platform via Java. You benefit by testing rockets virtually first, saving time/money on failed builds, predicting performance accurately, and flying safer, higher with optimized designs.
https://github.com/openrocket/openrocket
Future of AI Search Optimization
A new market emerges as users shift from traditional Google searches to AI tools like ChatGPT and Claude. The $70 billion search optimization industry sets the stage for a vast new optimization market focused on AI responses. Early entrants can capitalize on this shift with relatively simple platforms. Discover more: Read Here
#AI#SearchOptimization#ChatGPT#Claude#Perplexity#MarketTrends#Innovation#TechIndustry#BusinessOpportunities#DigitalMarketing#InformationRetrieval#Technology#Entrepreneurship#FutureOfWork#Investment#Strategy#Growth#Optimization#Startups
#python#ant_colony_algorithm#artificial_intelligence#fish_swarms#genetic_algorithm#heuristic_algorithms#immune#immune_algorithm#optimization#particle_swarm_optimization#pso#simulated_annealing#travelling_salesman_problem#tsp
You can use scikit-opt, a Python library offering many heuristic optimization algorithms like Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony, Immune Algorithm, and Artificial Fish Swarm Algorithm. It supports user-defined functions to customize operators, allows continuing runs from previous iterations, and accelerates computations via vectorization, multithreading, multiprocessing, and caching. GPU support is in development. It helps solve complex optimization problems such as function minimization and the Traveling Salesman Problem efficiently, with easy installation and rich examples. This saves you time and effort in implementing and tuning optimization algorithms yourself.
https://github.com/guofei9987/scikit-opt