Отдельно хочется побомбить на комментарий к этому калькулятору. Этот аргумент часто встречается, он выглядит разумным, но при этом только наносит вред.
Здесь даже не в контексте "FIRE это хорошо, а она считает, что это плохо, так что она неправа". Это шире чем FIRE. Аргумент в общем виде можно изложить так: "Есть риск провала плана из-за обстоятельств вне твоего контроля, следовательно нет смысла следовать плану."
Многоуважаемая ноунейм Дарья таким образом ставит знак равенства между всеми возможными планами. Не откладываешь деньги вообще или контроллируешь расходы для FIRE: какая разница, если могут быть непредвиденные расходы? Таким образом все планы одинаково невыполнимые, так что вместо скучного FIRE стоит зайти с плечом в шорт биткоина на всю котлету и разбогатеть (или нет). Разницы-то никакой.
Здесь даже не в контексте "FIRE это хорошо, а она считает, что это плохо, так что она неправа". Это шире чем FIRE. Аргумент в общем виде можно изложить так: "Есть риск провала плана из-за обстоятельств вне твоего контроля, следовательно нет смысла следовать плану."
Многоуважаемая ноунейм Дарья таким образом ставит знак равенства между всеми возможными планами. Не откладываешь деньги вообще или контроллируешь расходы для FIRE: какая разница, если могут быть непредвиденные расходы? Таким образом все планы одинаково невыполнимые, так что вместо скучного FIRE стоит зайти с плечом в шорт биткоина на всю котлету и разбогатеть (или нет). Разницы-то никакой.
Однако одни планы лучше других. Мы не можем защититься от рисков, но некоторые стратегии дают лучшую страховку от них. Пусть вы копите деньги для раннего выхода на пенсию. Вы сократили расходы, регулярно откладывали и накопили 5 млн рублей. И вдруг случается большая трагедия, например у вас обнаруживают тяжелую болезнь. Планы про FIRE тут же летят коту под хвост. Это провал? Вовсе нет. Несчастье приключилось бы с вами независимо от того, откладывали вы деньги или нет. Но в одном случае вы встречаете его безоружным, а в другом случае у вас есть пять миллионов на лечение.
Лет в 16 я читал в книгах про великого лингвиста Эверетта. Я думал это какой-то великий ученый прошлого, типа Эйнштейна. Но оказывается он жив и у внезапно у него AMA на реддите.
https://www.reddit.com/r/IAmA/comments/nar5c1/my_name_is_dan_everett_and_i_am_a_linguist/
https://www.reddit.com/r/IAmA/comments/nar5c1/my_name_is_dan_everett_and_i_am_a_linguist/
Forwarded from Ваня Замесин (Ваня Замесин)
Глубокое погружение в ответственность приводит к росту в руководителя
[я не ставлю себе задачу этим постом похвастаться, хочу поделиться важным профессиональным переходом, который очень странно ощущается]
Одна из важнейших трансформаций меня как специалиста, которая очень круто помогала расти по карьере и достигать результата—глубокое и однозначное осознавание что только я ответственен за результат и больше нет никого, кому это нужно, кто должен меня мотивировать.
Мне тяжело превращать это в слова, так как я эту штуку скорее ощущаю телом и знаком с ней как с состоянием, чем осознаю как ментальный конструкт.
Когда я делал Поиск Картинок Яндекса, в 2012-2013 годах релизы выкатывались несколько раз в год. НЕСКОЛЬКО РАЗ В ГОД! С такой частотой делать эксперименты и быстро двигаться почти невозможно. Причина—определённое технологическое устройство пакетов Поиска, частью которого были пакеты Картинок.
Я помню момент осознавания, что мне нужно кататься хотя бы раз в месяц, а лучше раз в две недели и чтобы к этому прийти, мне нужно выпилить пакет Картинок из пакета Поиска. А это приличной сложности задача, в которой нужно поменять ДОХРЕНА всяких слоёв балансеров и промежуточных сущностей.
И вот я сижу за своим столом, понимаю, что для того, чтобы быстро двигаться с улучшением интерфейса и продукта, мне нужно расчистить авгиевы конюшни. И в этот момент приходит ощущение непоколебимой уверенности, что это нужно сделать и что только я могу это сделать. Альтернативы «оставить как есть, работает же» даже не было, появился единственно возможный путь. Потом были полгода распутывания клубка с пожарами, втиранием в доверие к админам с помощью виски и ночёвками в офисе.
До 2012 года у меня этой способности не было: я не пропускал ответственность в себя так глубоко и это приводило к очень мутной, странной системе, в которой я что-то делал, но результата было немного. У меня была веб-студия, но часть того что в ней происходило я не идентифицировал с собой и не принимал своей ответственностью. Было ощущение что вся система вот-вот развалится и непонятно что нужно сделать, чтобы всё, наконец, стало нормально.
Момент перехода и первые задачки и события, в которых я полностью нёс ответственность ощущались очень странно. Было немного страшно за то, что я «вылезаю», как будто «мне больше всех надо». Было небольшое ощущение отчуждённости, потому что люди и сущности за которые я брал ответственность автоматически переходили в другие роли. Было страшно что я могу ошибиться и принять неправильное решение. Я чувствовал одиночество.
Но это работало!
Я хорошо помню один из выездов команды на корпоратив, в котором я ощущал себя ответственным за то, чтобы у всех всё было, чтобы проблема каждого человека решалась максимально быстро. Я бегал, суетился, переживал, всё по много раз перепроверял. В итоге, всё прошло классно и без проблем. И для меня этот результат ощущался единственно правильным.
Меня всегда удивляло, что кроме меня этого никто не делал. И отчасти, это приводило к мыслям «может я делаю что-то не то? Может не нужно этим заниматься?».
В итоге, мне предложили стать руководителем, потому что я по-факту уже нёс ответственность за больше частей и моя способность вмещать себя всё большие и большие куски развивалась.
Оказывается, через связанность с важностью и нужностью определённого результата и глубокое погружение в ответственность становятся руководителями.
[я не ставлю себе задачу этим постом похвастаться, хочу поделиться важным профессиональным переходом, который очень странно ощущается]
Одна из важнейших трансформаций меня как специалиста, которая очень круто помогала расти по карьере и достигать результата—глубокое и однозначное осознавание что только я ответственен за результат и больше нет никого, кому это нужно, кто должен меня мотивировать.
Мне тяжело превращать это в слова, так как я эту штуку скорее ощущаю телом и знаком с ней как с состоянием, чем осознаю как ментальный конструкт.
Когда я делал Поиск Картинок Яндекса, в 2012-2013 годах релизы выкатывались несколько раз в год. НЕСКОЛЬКО РАЗ В ГОД! С такой частотой делать эксперименты и быстро двигаться почти невозможно. Причина—определённое технологическое устройство пакетов Поиска, частью которого были пакеты Картинок.
Я помню момент осознавания, что мне нужно кататься хотя бы раз в месяц, а лучше раз в две недели и чтобы к этому прийти, мне нужно выпилить пакет Картинок из пакета Поиска. А это приличной сложности задача, в которой нужно поменять ДОХРЕНА всяких слоёв балансеров и промежуточных сущностей.
И вот я сижу за своим столом, понимаю, что для того, чтобы быстро двигаться с улучшением интерфейса и продукта, мне нужно расчистить авгиевы конюшни. И в этот момент приходит ощущение непоколебимой уверенности, что это нужно сделать и что только я могу это сделать. Альтернативы «оставить как есть, работает же» даже не было, появился единственно возможный путь. Потом были полгода распутывания клубка с пожарами, втиранием в доверие к админам с помощью виски и ночёвками в офисе.
До 2012 года у меня этой способности не было: я не пропускал ответственность в себя так глубоко и это приводило к очень мутной, странной системе, в которой я что-то делал, но результата было немного. У меня была веб-студия, но часть того что в ней происходило я не идентифицировал с собой и не принимал своей ответственностью. Было ощущение что вся система вот-вот развалится и непонятно что нужно сделать, чтобы всё, наконец, стало нормально.
Момент перехода и первые задачки и события, в которых я полностью нёс ответственность ощущались очень странно. Было немного страшно за то, что я «вылезаю», как будто «мне больше всех надо». Было небольшое ощущение отчуждённости, потому что люди и сущности за которые я брал ответственность автоматически переходили в другие роли. Было страшно что я могу ошибиться и принять неправильное решение. Я чувствовал одиночество.
Но это работало!
Я хорошо помню один из выездов команды на корпоратив, в котором я ощущал себя ответственным за то, чтобы у всех всё было, чтобы проблема каждого человека решалась максимально быстро. Я бегал, суетился, переживал, всё по много раз перепроверял. В итоге, всё прошло классно и без проблем. И для меня этот результат ощущался единственно правильным.
Меня всегда удивляло, что кроме меня этого никто не делал. И отчасти, это приводило к мыслям «может я делаю что-то не то? Может не нужно этим заниматься?».
В итоге, мне предложили стать руководителем, потому что я по-факту уже нёс ответственность за больше частей и моя способность вмещать себя всё большие и большие куски развивалась.
Оказывается, через связанность с важностью и нужностью определённого результата и глубокое погружение в ответственность становятся руководителями.
Как выбирали Дожей в Венеции: многоступенчатый рандом и использование 5-летнего ребенка в качестве генератора случайных чисел.
Занятное чтиво на 10 минут. Вот бы еще кто перевел это на человеческий язык и нормально описал алгоритм, а то я к концу уже запутался в ступенях отсева. Но этим человеком буду не я.
https://sourcebooks.fordham.edu/source/dogesvenice.asp
Занятное чтиво на 10 минут. Вот бы еще кто перевел это на человеческий язык и нормально описал алгоритм, а то я к концу уже запутался в ступенях отсева. Но этим человеком буду не я.
https://sourcebooks.fordham.edu/source/dogesvenice.asp
Все знают, что я фанат spaced repetition (https://t.me/boris_again/225). И я очень против против идеи, что забывать весь материал это нормально.
Однако появился очень сильный контраргумент: опыт учителя, который 3 года внедрял spaced repetition в школе. И пришел к выводам, противоположным моим: что SRS дает профит только очень замотивированным ученикам, что забывать нормально, и что мы становимся умнее после изучения чего-то, даже если мы потом это забыли. Ну вот, опять придется обновлять свои убеждения.
Абсолютный и интересно написанный мастрид: https://www.lesswrong.com/posts/F6ZTtBXn2cFLmWPdM/seven-years-of-spaced-repetition-software-in-the-classroom-1
Меня отдельно греет упоминание автора о том, что он забыл алгебру 3 раза. Это на 1 раз больше, чем у меня! Приятно чувствовать, что не один такой
Однако появился очень сильный контраргумент: опыт учителя, который 3 года внедрял spaced repetition в школе. И пришел к выводам, противоположным моим: что SRS дает профит только очень замотивированным ученикам, что забывать нормально, и что мы становимся умнее после изучения чего-то, даже если мы потом это забыли. Ну вот, опять придется обновлять свои убеждения.
Абсолютный и интересно написанный мастрид: https://www.lesswrong.com/posts/F6ZTtBXn2cFLmWPdM/seven-years-of-spaced-repetition-software-in-the-classroom-1
Меня отдельно греет упоминание автора о том, что он забыл алгебру 3 раза. Это на 1 раз больше, чем у меня! Приятно чувствовать, что не один такой
Telegram
Борис опять
SPACED REPETITION мать его используй его чего же ты ждешь
Вы проходите курс, сдаете экзамен, а через месяц с трудом вспоминаете название предмета, не говоря уже о материале. Было такое? В университете мне говорили, что так должно быть: "Зато остается интуиция…
Вы проходите курс, сдаете экзамен, а через месяц с трудом вспоминаете название предмета, не говоря уже о материале. Было такое? В университете мне говорили, что так должно быть: "Зато остается интуиция…
Впервые узнал про Parallel Plot.
Для каждого наблюдения отмечаем точками значения признаков на вертикальных осях, а потом соединяем все точки линией. Цвет линии зависит от лейбла наблюдения. Как будто нити через кнопки натягиваем на доске, как в детективном кино. В результате можно глазами увидеть паттерны в многомерных данных. Например, на приведенном графике видно, что класс Iris-sentosa можно отделить от остальных о признаку PetalLengthCm
Взято отсюда: https://www.kaggle.com/kanncaa1/rare-visualization-tools
Для каждого наблюдения отмечаем точками значения признаков на вертикальных осях, а потом соединяем все точки линией. Цвет линии зависит от лейбла наблюдения. Как будто нити через кнопки натягиваем на доске, как в детективном кино. В результате можно глазами увидеть паттерны в многомерных данных. Например, на приведенном графике видно, что класс Iris-sentosa можно отделить от остальных о признаку PetalLengthCm
Взято отсюда: https://www.kaggle.com/kanncaa1/rare-visualization-tools
Forwarded from Жалкие низкочастотники
Узнал, что океанские корабли оставляют за собой долго сохраняющиеся следы, как трактор в грязи.
Их видно на инфракрасных спутниковых снимках, и учёные на гранте NASA обучили сверточную сетку их распознавать.
А вот другая сетка, обученная восстанавливать фотографии, заваленные в чёрный.
И суровая онлайн игра, где надо набирать формулы в TeX-е на время.
Их видно на инфракрасных спутниковых снимках, и учёные на гранте NASA обучили сверточную сетку их распознавать.
А вот другая сетка, обученная восстанавливать фотографии, заваленные в чёрный.
И суровая онлайн игра, где надо набирать формулы в TeX-е на время.
Forwarded from Retarded Potential
Секция конференции TIPP-2021 по полупроводниковым детекторам.
Из-за ковида конфу решили провести онлайн, и для постерных докладов используют штуковину под названием
Ребята буквально сделали Club Penguin для ученых: можно ходить по пикселячему конференц-центру, смотреть на постеры и играть на пианино.
UPD: подписчики подсказывают что это скорее SS13, и я на этой смене клоун.
Из-за ковида конфу решили провести онлайн, и для постерных докладов используют штуковину под названием
gather.town. Ребята буквально сделали Club Penguin для ученых: можно ходить по пикселячему конференц-центру, смотреть на постеры и играть на пианино.
UPD: подписчики подсказывают что это скорее SS13, и я на этой смене клоун.
Снова открытое занятие в ОТУС от меня:
* Как и зачем оборачивать код ML моделей в пайплайны, в частности sklearn Pipeline
* Как сохранять ML модели на диск
* Как обернуть ML модель в REST API
Будет полезно новичкам, которым пока не приходилось вылезать из jupyter notebook.
https://www.youtube.com/watch?v=E3gJ5QFwoss
* Как и зачем оборачивать код ML моделей в пайплайны, в частности sklearn Pipeline
* Как сохранять ML модели на диск
* Как обернуть ML модель в REST API
Будет полезно новичкам, которым пока не приходилось вылезать из jupyter notebook.
https://www.youtube.com/watch?v=E3gJ5QFwoss
YouTube
Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису. День 2
На этом практическом занятии вам нужно будет превратить чужой код модели в работающий микросервис. Для этого вы примените полученные в первом занятии (ссылка) знания: о пайплайнах, о сохранении моделей и о том, как предоставить к модели API.
«Machine Learning.…
«Machine Learning.…
Кстати набор в MADE (шад v.mailru) стартовал:
https://corp.mail.ru/ru/press/releases/10903/
https://corp.mail.ru/ru/press/releases/10903/
vk.company
VK / Mail.ru Group открыла новый набор на бесплатное обучение в Академию больших данных MADE
За полтора года студенты Академии MADE смогут бесплатно освоить одну из востребованных специальностей – дата-аналитика, дата-инженера или специалиста по машинному обучению. Заявки принимаются по 31 июля на сайте Академии больших данных MADE.
Программа Академии…
Программа Академии…
Начал читать Superforecasting и возникла идея: что если выбирать карьерный путь надо через тестирование гиппотез, а не через подтверждение?
Традиционный совет по выбору работы выглядит так: "Устройся программистом, поработай пару месяцев, посмотри, понравится тебе или нет". Иначе говоря, ищи подтверждения тому, что тебе хочется быть программистом.
Научный метод работает от обратного: выдвигаем гиппотезу и затем пытаемся её разнести. Если не получилось, то придется признать её неотклоненной. То есть как бы принятой, но с учетом, что всегда может появится новая информация.
Может и с работой надо делать так же? Выдвигаем гиппотезу: "Программирование мне нравится". Далее надо как-то её почеленжить. Попробуем прожить месяц без программирования. Если получилось, то видимо не так уж и нравится, гиппотезу придется отвергнуть. Если не получилось, то реально нравится. Или есть другая причина, по которой не получилось, так что время для следующего эксперимента.
Здесь конечно правильно поставить гиппотезу очень сложно, и сложно придумать какой-то тест для неё, а ещё осуществить его сложно. Например, трудно перестать программировать на месяц, если ты уже работаешь программистом и пытаешься понять, эта работа правда для тебя, или просто так сложилось и теперь сложно уйти. Однако какое-то полезное зерно в этой идее есть.
Традиционный совет по выбору работы выглядит так: "Устройся программистом, поработай пару месяцев, посмотри, понравится тебе или нет". Иначе говоря, ищи подтверждения тому, что тебе хочется быть программистом.
Научный метод работает от обратного: выдвигаем гиппотезу и затем пытаемся её разнести. Если не получилось, то придется признать её неотклоненной. То есть как бы принятой, но с учетом, что всегда может появится новая информация.
Может и с работой надо делать так же? Выдвигаем гиппотезу: "Программирование мне нравится". Далее надо как-то её почеленжить. Попробуем прожить месяц без программирования. Если получилось, то видимо не так уж и нравится, гиппотезу придется отвергнуть. Если не получилось, то реально нравится. Или есть другая причина, по которой не получилось, так что время для следующего эксперимента.
Здесь конечно правильно поставить гиппотезу очень сложно, и сложно придумать какой-то тест для неё, а ещё осуществить его сложно. Например, трудно перестать программировать на месяц, если ты уже работаешь программистом и пытаешься понять, эта работа правда для тебя, или просто так сложилось и теперь сложно уйти. Однако какое-то полезное зерно в этой идее есть.
Про депрессию со всех сторон, коротко и без булщита
https://astralcodexten.substack.com/p/peer-review-request-depression
https://astralcodexten.substack.com/p/peer-review-request-depression