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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #705 · 18.12

Марта Уэллс: "Отказ всех систем", "Искусственное состояние" и другие книги серии, я закончил на "Сетевой эффект" (больше на русском нет). Очень странные впечатления: серия получила кучу престижных наград, и о ней много положительных отзывов, но персонально про себя я бы сказал, что мне скорее не понравилось, и рекомендовать бы не стал. Хотя и бросить желания не было. Далёкое будущее, корпоративная антиутопия (мегакорпорации стали де-факто государствами), аугментация, человечество давно расселилось по другим мирам. Главный герой — искусственно созданный киборг, предоставляемый в аренду страховой компанией для защиты людей, например, в условиях работы на незаселённых планетах с потенциально враждебной фауной. Повествование ведётся от его лица. Изначально в этих киборгов встраивают специальный управляющий модуль, который причиняет боль органической части при неповиновении и других нарушениях (то есть фактически он раб). Но именно главный герой этот модуль взламывает, получает свободу воли, и не нападает на людей, как можно было бы подумать, а пытается интегрироваться в человеческое общество. Завязка довольно банальная. К тому же, каких-то уникальных идей или необычных поворотов в сюжете особо нет. Повествование строится вокруг эмоций, исследования взаимоотношений (как людей между собой, так и людей с машинами и машин между собой). Поскольку события передаются от первого лица, мы "слышим" мысли героя, и они, на мой субъективный взгляд, переполнены эмоциями, зачастую противоречащими последующим действиям и решениям. У меня даже есть полушутливая гипотеза, что автор-женщина просто перенесла на бумагу образ мышления женщин. По сюжету обычно происходит какая-то беда, из которой главный герой всех спасает, но попутно кто-то ещё и спасает его. Впрочем, не сказать, что это как-то скучно или избито — сами истории вполне захватывающие, следить за развитием интересно. И всё-таки, это какая-то нестандартная фантастика. Основные события как бы понижены в значимости: герой не сталкивается с по-настоящему серьёзными внешними трудностями, он легко взламывает абсолютно все внешние системы, выдерживает десятки попаданий из ракетницы, а между миссиями может полностью восстанавливаться в супер продвинутом роботизированном космическом корабле, с которым дружит. Автор явно хотела рассказать об эмоциональном становлении, поиске себя, доверии и контакте с другими, но почему-то выбрала для этого сеттинг войны киборгов в космосе. Имеет право, и, возможно, у неё даже получилось хорошо, просто эта книга совсем не для меня, и конкретно мои ожидания скорее не оправдались. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #deeplab

当前筛选 #deeplab清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2823 · 18.07.2025 г., 08:05

#вакансия#cv#ml#engineer#senior#yolo#efficientnet#deeplab#sql#python Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab.. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (300 - 500к на руки в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). По всем вопросам и для отправки резюме: @PrometeiArt

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05

#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt