TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #672 · 28.11
Впервые сделал крупный проект (под NDA, так что не расскажу, какой) на облачных функциях. Впечатления противоречивые. Изначально программисты арендовали компьютер в датацентре: или целиком или кусочек. На нём теоретически можно делать что угодно, но для запуска своих программ нужно было настроить операционную систему, безопасность и авторизацию, установить нужные исполнительные модули, программы для удобства деплоя, мониторинг нагрузки итд. Поэтому появились сервисы, которые это всё делают за тебя, а тебе дают буквально окно, куда можно написать свой код и запускать его удалённо на чужой машине. Конкретно я пользовался решением от Яндекса, чей протокол скопирован напрямую с Amazon Web Services. Причём, в документации не только открыто об этом говорится, но ещё и в некоторых местах перенаправляют на доки от Amazon. И SDK предлагают тоже использовать амазоновский. До санкций я бы сказал, что это не так плохо — можно использовать что-то привычное тем, кто уже работал с Amazon. Но сейчас привязка к американскому сервису выглядит скорее жирным минусом. Не знаю, есть ли у Яндекса ресурсы на какое-то серьёзное разделение. Судя по состоянию документации и платформы в целом — нет. Yandex Cloud кажется системой, которая активно развивалась несколько лет назад, а сейчас подзаброшена. Среда выполнения .NET отстаёт от актуальной на две версии (3.1 вместо 6, четвёртой версии не существует). Изначально мой проект был написан как обычное контейнеризированное приложение на .NET 6, а потом я переводил его на функции. Пришлось пройтись по всему коду и переписать несовместимые куски с C#10 на C#8, это было не слишком приятно. Документации фактически нет, а там, где есть, много путаницы. В примерах написано одно, по факту другое: например в функцию вместо объекта Request приходит просто строка, а разбирать её надо самому. Авторизацию я нашёл только на Stackoverflow. Интересно, что адекватных доков про неё не было ни у Яндекса, ни у Amazon. Функция выполняется и выгружается, поэтому ваша программа не должна рассчитывать на наличие постоянно живущего процесса. Мне пришлось вытащить из неё большой словарь, который грузится при старте, и положить уже подготовленные данные из него в Object Storage — это такое горячее файловое хранилище, там же рядом с функциями. Справедливости ради, работает это всё быстрее, чем я думал. Удалось запихнуть в функции даже сравнительно большой проект с кучей классов, создающий при запуске несколько десятков объектов и производящий загрузку из сети с декомпрессией. Другой важный плюс — бесплатная квота довольно внушительная: миллион вызовов и 10Гб*часов оперативной памяти в месяц. Для пет проекта вы сможете вообще не покупать сервер. Но если сервер у вас всё-таки есть, деплой вы уже настроили, то удобнее будет, конечно, делать как привычно. И гибкости больше. #dev
Hashtags
Търсене: #wu
@geomapers · Post #427 · 03.09.2025 г., 10:19
geospatial-data-catalogs Репозиторийgeospatial-data-catalogs содержит список общедоступных пространственных данных, хранящихся на платформах облачных вычислений, таких как AWS, Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer, Common Metadata Repository. Список пространственных данных хранится в форматах TSV (значения, разделенные табуляцией) и JSON. Обновляется ежедневно. #wu#данные
@YXHMd · Post #3440 · 10.07.2025 г., 03:23
中文名: Wake Up, Girls! 七人的偶像（Wake Up, Girls! 七位偶像） 话数: 1 导演: 山本寛 脚本: 待田堂子 分镜: 山本寛 ☺️评分：7.0 推荐 💙故事简介 Green Leaves娱乐是活动于仙台的弱小艺能事务所。仅有的人才也被挖走后,作为社长的丹下打算组建新的偶像组合。 在丹下的命令在作为经纪人的松田开始在市区里寻觅人才,并在公园中邂逅了一位哼着歌的少女。被少女美妙的歌声打动,松田想要邀请少女加入,但当听到“偶像”这个词汇时少女的脸上布满了阴霾,并转身离去。 松田不知道,其实这位少女就是国民人气偶像团体「Ｉ-１俱乐部」的前主力成员岛田真梦,但因为某件事她已经退出了「Ｉ-１俱乐部」…… 💔OneDrive：打开表格 😱百度网盘：点击下载 😄往期番剧汇总表格：打开 🔐解压:blackcatunderthemoon 引索：#W#WU 标签：#原创#剧场版#偶像 🗣请不要在讨论中打开链接，请使用频道消息的链接或者表格，讨论中的链接是失效的，百度网盘是自提取，如果没有自提取复制链接可以看到提取码，禁止在线解压
@geomapers · Post #415 · 27.07.2025 г., 16:52
GeoAI: Искусственный интеллект для пространственных данных GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных. 🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.” 📖Документация GeoAI Среди возможностей GeoAI: 📊 Визуализация пространственных данных ● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных ● Настраиваемые стили и символика ● Возможности визуализации временных рядов данных 🛠 Подготовка и обработка данных ● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных ● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования ● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками ● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ ● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных ● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки 🖼 Сегментация изображений ● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков ● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков ● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов ● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet 🔍 Классификация изображений ● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use) ● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных ● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection) ● Инструменты оценки точности и валидации 🌍 Дополнительные возможности ● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ ● Классификация и сегментация облаков точек ● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках ● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu 📹Руководства по GeoAI на YouTube #python#wu#софт#ИИ
@libertaeragione · Post #3858 · 14.06.2023 г., 08:02
#RepubblicaCeca#Taiwan Per la prima volta dopo il de-riconoscimento di Taiwan da parte della maggioranza degli Stati della comunità internazionale, un Capo di Stato di un Paese #NATO partecipa ad un evento pubblico con un Ministro degli Esteri taiwanese. Si tratta del Presidente ceco Petr #Pavel e del Ministro taiwanese Joseph #Wu (#DPP|Centro-sinistra): Reuters la definisce una “svolta diplomatica”. @OsservatorioEsteri