TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #667 · 27.11
Ночью горел дом. Квартира буквально в паре этажей от нас, в том же подъезде. Впервые в моей жизни горел дом, в котором я нахожусь, да ещё и так близко. Разбудил нас датчик дыма. Верещит он очень сильно, пробивает сквозь несколько дверей легко. Я ещё давно жил на другой квартире, помню что такой датчик сработал впустую, мне пришлось вытаскивать из него батарейку. Там он был прямо в квартире, а здесь в коридоре — по-разному делают. Сейчас он сработал как надо: не бесполезная фигня. Не снимайте эти датчики. Подошли к входной двери и сразу почувствовали дым, позвонили в 112. Но, судя по всему, мы не первые позвонили, потому что машина была уже через минуту. Я поднялся по лестнице и увидел в коридоре хозяина квартиры с ребёнком. Оба были в шоке, выбежали без ничего. Хозяин явно после значительного количества спиртного. Из контекста создалось впечатление, что он курил, но не заметил, что именно и как загорелось. Возможно, проваливался в бессознанку, а очнулся, когда уже было пламя (либо его ребёнок разбудил, тут я не знаю). Не курите дома. Даже если делали это тысячу раз и совершенно уверены, что всё будет в порядке. Даже трезвыми. Просто не курите и всё. Можно помёрзнуть две минуты на общем балконе, даже спускаться никуда не нужно. Ну, а о сочетании алкоголя и курения в доме лучше промолчу. МЧСники офигенные ребята, спасибо им большое. Очень быстро и чётко сработали: приехало 4 машины пожарной службы, скорая, подняли на верёвке шланг (поднимали мимо нашего окна прям), и примерно за 30-40 минут полностью залили горевшую квартиру. Пара вещей, которые стали для меня своего рода открытием. Возможно, кому-нибудь пригодится, но желаю, чтобы не пригодилось. 1. Угарный газ распространяется быстро и во все стороны. Его просто настолько много, что он попадёт в квартиры даже через несколько этажей от места пожара, сквозь стены, потолки, перекрытия. Поэтому датчики нужны. Сейчас в доме открыты все коридоры для проветривания. 2. Воды заливают много. Так много, что она проходит вниз сквозь все этажи аж до первого, создаёт подтёки, а зимой — оледенение. Просто выхода нет: лучше быть залитым, чем сгореть или задохнуться. Сейчас, например, лифты отключены на сушку и диагностику. Вот как выходит: пожар влияет и на квартиры выше (дым, копоть) и на квартиры ниже (вода, дым в меньшей степени). Никто не погиб, к счастью. #life
Hashtags
Търсене: #mlflow
@repo_science · Post #3110 · 28.04.2023 г., 19:38
En este tutorial de Marcin Zabłocki, aprenda a implementar cualquier modelo #machinelearning (incluso con funciones personalizadas/preprocesamiento complejo) como una función remota #BigQuery para hacer posible la inferencia del modelo desde SQL. Implementar modelos #MLflow en BigQuery ➡️https://shts.me/C3OB5 ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@datasciencejobs · Post #2872 · 15.08.2025 г., 16:18
#вакансия#ml#rl#python#numpy#pandas#pytorch#jax#mlflow#rllib О НАШЕМ ПРОЕКТЕ Мы работаем над системой управления доходами (RMS). Наши клиенты - российские авиакомпании. Приглашаем в команду Data scientist для разработки и обучения RL-агента для управления доходами авиаперевозчика на уровне рынка. Основной стек: Python, PyTorch/JAX, NumPy/Pandas, MLFlow/Weights & Biases, приветствуются RLlib/Acme/Stable-Baselines. 🧑💻Чем предстоит заниматься: 🖊постановка формальной задачи RL: определение пространств состояний/действий/вознаграждения, ограничений и KPI; 🖊разработка и валидация симулятора рыночной среды на основе исторических данных (реакции спроса, сезонность, шоки); 🖊исследование и внедрение алгоритмов RL/IL (value-based, policy-gradient, actor-critic, off-policy/offline RL); 🖊экспериментальный дизайн: off-policy оценка, А/В в симуляторе, подготовка к онлайн-экспериментам; 🖊инструменты качества: стабильность обучения, воспроизводимость, мониторинг метрик (reward, RM KPI, робастность к шокам); 🖊 взаимодействие с продуктом/инженерией: требования, передача моделей в прод, контроль деградаций. 🧑💻Что ожидаем: 🖊сильная подготовка в RL/оптимизации/статистике (магистр/кандидат или сопоставимый опыт); 🖊практике в PyTorch/JAX; опыт построения и отладки сложных обручающих циклов; 🖊 желателен опыт causal inference/ контрафактической оценки; 🖊будет плюсом: временные ряды, эконометрика спроса, ценовые эксперименты; 🖊умение формализовать задачу и защитимо сравнивать политики. 🧑💻Мы предлагаем: - СТАБИЛЬНОСТЬ: оформление и оклад в соответствии с ТК РФ (гпх, фриланс - невозможны); - БЕЗОПАСНОСТЬ: работа в аккредитованной IT-компании, отсрочка и т.д; - УДАЛЕННУЮ РАБОТУ: график работы 5/2 по МСК в интервале 09-18.00 -/+2 часа (гибкое начало рабочего дня с учетом планирования общих коммуникаций); - РАЗВИТИЕ: современный стек, наставничество в первый месяц работы, карьерный рост; - процессы без бюрократии, политика «открытых дверей» руководства. 📝 Ждём ваши резюме 89287653141, тг @MariP_rnd