#cplusplus
ik_llama.cpp is an improved version of llama.cpp that runs faster on CPUs and hybrid GPU/CPU setups. It supports many new advanced quantization methods, which help models use less memory and run more efficiently. It also offers better performance for special models like DeepSeek and MoE, with faster prompt processing and token generation. You can run it on various hardware, including Android, and it has features to control where model data is stored (CPU or GPU). This means you get quicker AI responses and can handle bigger or more complex models smoothly on your computer or device[2][1][4].
https://github.com/ikawrakow/ik_llama.cpp
The two bar charts show the changes in the percentage of native and foreign Australians living in three different areas (cities, the countryside, and towns) from 1995 to 2010. Overall, more people chose to live in urban areas than in other areas, and this trend was ever-increasing. It is also clear that while rural areas had experienced drastic changes, the opposite was true for towns.
In 1995, half the native inhabitants was residing in urban areas. Rural areas ranked second, at about 30%, followed closely by towns. However, after over a decade, the city life had gained even more popularity, with well over 60% of inhabitants living in cities. By contrast, the percentage of Aboriginals inhabiting the countryside and towns dropped to the same level (about 18%), despite the former’s previously higher rate.
A similar, albeit more extreme, trend was observed with people born outside Australia. In particular, the vast majority of them were living in cities and rural areas (60% and 35% respectively), whereas only 5% chose town life. By the end of the period, however, the proportion of city dwellers had soared a further 20%, which meant that the other two places for living decreased even more, with the countryside suffering the greatest loss: a drop by over 30 percentage points.
(211 words, ~30 minutes)
#MyWriting#BarChart#FromMyWritingCourse
@ieltsulugbeks
#Tableau Challenges, 18 августа, 19.00 (GMT+3), Zoom
Что делаем на этой неделе:
⚡️Строим #barchart по суммарным продажам. Группируем и сортируем данные, добавляем карту с заданным цветовым кодированием.
⚡️Делаем из графика c #sumsales – #barchart, отображающий суммарные продажи по подкатегориям. Разбираемся с возможностями тонкой настройки условных тултипов.
⚡️Строим две #table и добавляем в каждую по #barchart! Добавляем возможность выбрать дату отчета и реализуем сигнал о "No returns".
⚡️Займемся тремя #table с тремя мерами для #manufacturer. Самым успешным производителям вручаем по "★".
⚡️ Реализуем #heatmap по мере количества заказов в разрезе #subcategory и #orderdate. Даем пользователю выбрать как стандартные опции, так и положиться на Default, которая самостоятельно выставит грануляцию.
На старт!
💪🏻 Tableau Challenges — это регулярная прокачка навыков.
👀 Выполняете задания, присылаете решения и приходите на разбор!
Участие бесплатно! Регистрация: https://vizuators.by/tableau-challenges
#Tableau Challenges, 21 июля, 19.00 (GMT+3), Zoom
Над чем работаем:
⚡️Строим #barchart по суммарным продажам с недельной детализацией. Выбираем и подписываем #orders на интересующую сумму и задаем цвет.
⚡️Занимаемся графиком #profit с детализацией по #subcategory и реализуем барчарт со специальным цветовым кодированием #metric для премиум и базовых товаров.
⚡️Работаем с двумя #crosstabи добиваемся выделения нужной строки в обеих таблицах одновременно.
⚡️Анализируем продукты компании Xerox и реализуем #dashboard из трех визуализаций!
⚡️ Проводим АВС-анализ по товарам и их #sales в виде #Pareto#chart с сегментацией по категории. Выделяем группы цветом.
На старт!
💪🏻 Tableau Challenges — это регулярная практика.
⏰ Новые 5 задач каждые 2 недели.
👀 Выполняете задания, присылаете решения (https://vizuators.by/tableau-challenges) и приходите на увлекательный разбор с практиками.
Это выглядит так: https://www.youtube.com/watch?v=RS7ArsJiUPw
Ждем в гости! https://vizuators.by/tableau-challenges