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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #951 · 9.02

У нас в Росатоме сотрудникам иногда предлагают ездить смотреть на разные предприятия госкорпорации. Вот удалось скататься за счёт компании в Мурманск, попасть на Атомфлот и на ледокол-музей «Ленин». Мурманск сам по себе показался мне особенно примечательным своим рельефом: дворы на разном уровне и для перемещения от дома к дому нужно то и дело ходить по лестницам. В целом же конечно после Петербурга он смотрится простовато, а некоторые дома в глубине откровенно страшные и с точки зрения жителя столиц выглядят чуть ли не аварийно. Здание аэропорта вообще похоже на среднестатистическую коробку государственной конторы где-нибудь во дворах. Однако, ведётся строительство нового аэропорта. И, вообще, приятно удивляет сам факт, что в таких тяжёлых условиях есть вполне современный развитый город, в котором присутствует всё, к чему мы привыкли в плане сервисов и комфорта: от топовых отелей до Яндекс Такси. Правда, я жил в квартире, потому что отели в ноль раскупили китайцы. Говорят, у них есть такое поверье, что в дни зачатия ребёнка нужно увидеть Полярное Сияние, вот они и летят в Мурманск толпами. На Атомфлоте почти ничего нельзя было фотографировать. В доке в этот момент стоял красивый ледокол «Сибирь» из новой универсальной серии проекта 22220. Эта машина с двумя реакторами по 175 МВт может менять свою осадку и одинаково подходит как для ведения судов по Северному Морскому Пути, так и для работы в крупных замерзающих зимой реках, таких, как Енисей и Обь. Зато есть снимок из центра морских операций, куда выводят интерактивную карту местоположения всех ледоколов и спутниковый анализ плотности льда во всём арктическом регионе. А ещё глянули на тренажёры, за которыми учатся и сдают экзамены операторы ядерной установки. На фото тренажёр, который дублирует пульт довольно старого ледокола 70-х годов, но ещё в ходу; а у новых дисплеи и трекпады везде. Так вот, работа этих операторов похожа на то, что нам показывали в сериале «Звёздный Путь», когда капитан просит машинное отделение дать мощности на варп-ядро, чтобы сделать быстрый скачок, и инженеры начинают быстро перебирать кнопки, а индикаторы менять своё состояние. Ледокол «Ленин» это первое в мире надводное атомное судно. Сейчас он снят с эксплуатации и превращён в музей. В то время для его работы требовался персонал порядка 250 человек. У современных ледоколов эта цифра около 50, хотя они больше, сложнее и мощнее, потому что много работы выполняет теперь автоматика. Ещё два интересных факта: 1. Ледоколу часто нужно рывками с разбегу преодолевать какой-то особо сложный участок, и именно поэтому установка у него электрическая, а не прямой привод от турбин реактора. Электричество даёт большую динамику. 2. Если ледокол застрял во льдах, у него есть специальная система изменения центра тяжести, позволяющая ему раскачиваться вперёд-назад и влево-вправо, чтобы чуть-чуть освободиться, а дальше уже рывками выбраться. В общем и целом понравилось. Я бы и сам с удовольствием съездил, а тут ещё и на работе предложили. Но в Мурманске и вообще за Полярным Кругом ещё много всего можно посмотреть, это уже в личном порядке надо будет. #travel#life

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #optimization

当前筛选 #optimization清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2599 · 07.03.2025 г., 16:04

#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

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3621 · 21.12.2024 г., 10:22

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

智能视界

@AITimes365 · Post #158 · 17.07.2024 г., 00:52

#境外AI#Chrome#Google#Gemini#离线模型 Chrome浏览器内置可离线大模型 Gemini Nano ! 开通方式: 1. 下载并安装 Chrome (Dev 或 Canary) 版本 127 或更高版本。 2. 打开 Chrome,访问:chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano,将设置改为 Enabled。 3. 打开 Chrome,访问:chrome://flags/#optimization-guide-on-device-model,将设置改为 Enabled BypassPrefRequirement。 4. 打开 Chrome,访问:chrome://components,找到 "Optimization Guide On Device Model",点击 "Check for Update"。 5. 如果没有看到 "Optimization Guide On Device Model",请等待几分钟,或尝试切换代理节点。 6. 打开浏览器并访问 https://chromeai.org/ 即可开始使用。

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14797 · 06.06.2025 г., 12:00

#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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15575 · 20.03.2026 г., 11:30

#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

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3510 · 20.12.2024 г., 06:30

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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15242 · 23.10.2025 г., 12:30

#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