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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #965 · 15.03

Аркадий и Борис Стругацкие, «Жук в муравейнике». Вторая книга про Максима Камерера, сюжет которой напрямую с первой частью не связан, но связан косвенно, о чём я подробнее расскажу в посте о третьей книге. Сюжет «Жука» сравнительно простой: земляне находят инопланетную капсулу с человеческими эмбрионами, решают этих людей вырастить, но постоянно ждут, что в них заложена какая-то программа. И один из этих людей в какой-то момент начинает действовать странно. Спойлерну, что ответ на вопрос, запустилась ли программа, явно так и не был дан, хотя персонально я думаю, что запустилась. Корневая идея повести напрямую высказывается одним из персонажей: даже очень рациональные люди, если их задача состоит в защите от угроз, должны предполагать всякое нерациональное и даже мистическое, а также действовать активнее, чем может того требует ситуация. «И если в нашем доме вдруг завоняло серой, мы просто не имеем права пускаться в рассуждения о молекулярных флюктуациях — мы обязаны предположить, что где–то рядом объявился черт с рогами, и принять соответствующие меры, вплоть до организации производства святой воды в промышленных масштабах. И слава богу, если окажется, что это была всего лишь флюктуация, и над нами будет хохотать весь Всемирный совет и все школяры в придачу…» Если точнее, то книга ставит вопрос: как найти баланс между разумной предосторожностью и панической истерией? Какой процент уверенности в наличии угрозы должен быть, чтобы мы начали действовать превентивно? Я встречал мнение, что, дескать, никакой: никогда нельзя действовать превентивно, никогда нельзя нападать первому, и нападающий виноват всегда. Эта простая и даже в каком-то смысле детская модель, разумеется, не выдерживает не только проверку реальностью, но и проверку вполне существующей практикой действий полиции и спецслужб во всех без исключения странах, даже максимально гуманистических (или представляющих себя таковыми). Ещё, раз уж мы говорим о фантастике, на эту же тему можно вспомнить фильм «Особое мнение», хотя в нём идею развили гораздо слабее, чем это можно было бы сделать, на мой взгляд. В остальном классическая для Стругацких недосказанность проявилась и здесь. С одной стороны, это плохо, потому что многие авторы предлагают ответы на собственные же вопросы. Фантасты, как правило, образованные интеллектуалы, и мне вот вполне интересно почитать, как бы они предлагали решать те или иные проблемы социума. С другой стороны, у Стругацких получается прям реалистично — ты будто бы новости прочитал или какой-то отчёт о реальных событиях, где нет мнения, просто изложены факты, а дальше думай сам. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #ggplot2

当前筛选 #ggplot2清除筛选
Чартомойка

@chartomojka · Post #1051 · 24.09.2023 г., 08:43

🤖Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter). RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов. RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты. #R#ggplot2#AI#chatGPT

Чартомойка

@chartomojka · Post #1193 · 26.06.2024 г., 06:48

«Основы визуализации данных» Клауса Уилке Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов. С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем. Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом. Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике. Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков. Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы. В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза. #книги#dataviz#R#ggplot2#ВизуализацияДанных

🤖Краш-тест возможностей chatGPT-4 для создания визуализации данных в R с помощью ggplot2 GPT-4 можно использовать для улучшения визуализации данных в R (ggplot2), что делает его отличным инструментом как для начинающих, так и для продвинутых пользователей R. Мне понравилось, как автор видео общается с chatGPT-4. Хотя код на R иногда содержит ошибки и не работает, весь процесс выглядит очень захватывающим. От создания базовых графиков (смотрите с какой легкостью chatGPT пишет код для пайчарта 🙊 на зависть новичкам) до продвинутых техник использования ChatGPT для поиска данных, анализа и визуализации данных. ▶️ВидеоUsing GPT-4 for Data Viz (R/ggplot). Мораль: Как мне кажется, с появлением AI люди НЕ потеряют способность к абстрактному мышлению, анализу, или креативность. Использование chatGPT только повысит производительность труда и качество работы человека. #R#ggplot2#chatGPT4#визуализация_данных#dataviz#полезное