Forwarded from IT analysis • Системный и бизнес анализ
Обзор типов баз данных: какие типы БД существуют, в каких задачах используются ?
Сегодня поговорим про базы данных и рассмотрим типы БД, преимущества и недостатки каждого типа. Знание специфики применения различных типов баз данных позволяет аналитику лучше ориентироваться в архитектуре системы, а также принимать участие в проработке архитектуры решения.
Поэтому собрал в карточках краткую теорию по основным типам БД. Изучайте, делитесь с друзьями и сохраняйте в избранное, чтобы не потерять полезную информацию 😉
#study_analysis
Сегодня поговорим про базы данных и рассмотрим типы БД, преимущества и недостатки каждого типа. Знание специфики применения различных типов баз данных позволяет аналитику лучше ориентироваться в архитектуре системы, а также принимать участие в проработке архитектуры решения.
Поэтому собрал в карточках краткую теорию по основным типам БД. Изучайте, делитесь с друзьями и сохраняйте в избранное, чтобы не потерять полезную информацию 😉
#study_analysis
Forwarded from Тимлид Очевидность | Евгений Антонов
Я принес. Черная книга менеджера
Впервые я прочитал эту книгу лет 10-11 назад, когда только начинал получать тимлидские и прочие ответственные роли. Возможно поэтому у меня от них не было возвышенных иллюзий 🙂
Не пугайтесь, что эта книга называется книгой и якобы долго её придется читать. По сути это большой лонгрид на 25 страниц контента. Но контент очень емкий, сжатый, сконцентрированный. После каждой главы надо хорошо подумать.
А еще сразу уточню, что книга написана в жестком стиле. С обсценной лексикой и без какого-то заигрывания с «мы – семья», «позволь максимально уважить твои личные границы» и «доброго времени суток, многоуважаемые коллеги».
При этом, на мой взгляд, книга снимает розовые очки, к которым мы иной раз в айтишечке привыкли и показывает неприкрытую правду жизни и настоящих требований бизнеса от менеджеров. Жестко, но по-деловому справедливо.
Книгу я бы посоветовал почитать тимлидам, проджектам, продактам и прочим менеджерам точно. А еще неплохо бы тем, кто только подумывает пойти в разный менеджмент.
Ссылка на сайте Стратоплана потому, что её написал Слава Панкратов https://stratoplan-school.com/Storage/books/pdf/stratoplan_black_book.pdf
Кстати это тоже отдельный прикол был для меня, что одно время я воспринимал Стратоплан и Черную книгу менеджера как совсем разные сущности и был удивлен, когда узнал кто же автор 🙂
Пишите в комментариях свои отзывы, если читали. Обычно я встречаю отзывы противоположного спектра: или «супер-жиза», или «ну это че-то перебор». Равнодушных после прочтения обычно мало на моей практике.
Впервые я прочитал эту книгу лет 10-11 назад, когда только начинал получать тимлидские и прочие ответственные роли. Возможно поэтому у меня от них не было возвышенных иллюзий 🙂
Не пугайтесь, что эта книга называется книгой и якобы долго её придется читать. По сути это большой лонгрид на 25 страниц контента. Но контент очень емкий, сжатый, сконцентрированный. После каждой главы надо хорошо подумать.
А еще сразу уточню, что книга написана в жестком стиле. С обсценной лексикой и без какого-то заигрывания с «мы – семья», «позволь максимально уважить твои личные границы» и «доброго времени суток, многоуважаемые коллеги».
При этом, на мой взгляд, книга снимает розовые очки, к которым мы иной раз в айтишечке привыкли и показывает неприкрытую правду жизни и настоящих требований бизнеса от менеджеров. Жестко, но по-деловому справедливо.
Книгу я бы посоветовал почитать тимлидам, проджектам, продактам и прочим менеджерам точно. А еще неплохо бы тем, кто только подумывает пойти в разный менеджмент.
Ссылка на сайте Стратоплана потому, что её написал Слава Панкратов https://stratoplan-school.com/Storage/books/pdf/stratoplan_black_book.pdf
Кстати это тоже отдельный прикол был для меня, что одно время я воспринимал Стратоплан и Черную книгу менеджера как совсем разные сущности и был удивлен, когда узнал кто же автор 🙂
Пишите в комментариях свои отзывы, если читали. Обычно я встречаю отзывы противоположного спектра: или «супер-жиза», или «ну это че-то перебор». Равнодушных после прочтения обычно мало на моей практике.
Forwarded from K R
вот ещё полезный тред в тему обсуждения кач-ва сигналов ( то, что описано в треде имхо валидно онли для дирекшонал мидфрика, для кроссекшонала это будет невалидно по очевидным причинам, для хфт это будет невалидно из-за нерегулярного сэмплинга ) https://x.com/systematicls/status/1840317347783221613
Forwarded from Пристанище Дата Сайентиста (TelepostBot)
Материалы с курса ML System Design
Два моих хороших товарища Mikhail Rozhkov и Alexander Guschin выложили в открытый доступ материалы по ML System Design курсу в HARBOUR.SPACE в git
C Мишей мне довелось поработать над курсом MLOps для Data Science и разработки ML моделей, а с Сашей часто общаемся по самым разным вопросам =)
Так же советую ознакомиться с постом на medium
И подписаться на канал Саши в телеграме
Два моих хороших товарища Mikhail Rozhkov и Alexander Guschin выложили в открытый доступ материалы по ML System Design курсу в HARBOUR.SPACE в git
C Мишей мне довелось поработать над курсом MLOps для Data Science и разработки ML моделей, а с Сашей часто общаемся по самым разным вопросам =)
Так же советую ознакомиться с постом на medium
И подписаться на канал Саши в телеграме
Forwarded from Пристанище Дата Сайентиста (TelepostBot)
#llm #blog
Трендовые статьи по Large Language Model
Пост в блоге
Краткое содержания блогпоста:
- самокоррекция в LLM через обучение с подкреплением: Google Deepmind предложили инновационный подход для повышения способности больших языковых моделей (LLM) к самокоррекции.
- квантование LLM для выполнения инструкций: Было установлено, что методы квантования существенно влияют на производительность LLM. Ключевое наблюдение – квантование моделей с большими параметрами (405B) часто дает лучшие результаты.
- память в LLM: Было доказано, что LLM обладают памятью, а архитектура Transformer выполняет функцию аппроксимации входных данных, демонстрируя «память Шрёдингера», которая активируется входными данными.
- Logic-of-Thought для улучшения рассуждений LLM: Новый подход Logic-of-Thought (LoT) показал значительное улучшение производительности LLM на задачах логического рассуждения, в частности, на наборах данных ReClor, LogiQA и ProofWriter.
Пост в блоге
Трендовые статьи по Large Language Model
Пост в блоге
Краткое содержания блогпоста:
- самокоррекция в LLM через обучение с подкреплением: Google Deepmind предложили инновационный подход для повышения способности больших языковых моделей (LLM) к самокоррекции.
- квантование LLM для выполнения инструкций: Было установлено, что методы квантования существенно влияют на производительность LLM. Ключевое наблюдение – квантование моделей с большими параметрами (405B) часто дает лучшие результаты.
- память в LLM: Было доказано, что LLM обладают памятью, а архитектура Transformer выполняет функцию аппроксимации входных данных, демонстрируя «память Шрёдингера», которая активируется входными данными.
- Logic-of-Thought для улучшения рассуждений LLM: Новый подход Logic-of-Thought (LoT) показал значительное улучшение производительности LLM на задачах логического рассуждения, в частности, на наборах данных ReClor, LogiQA и ProofWriter.
Пост в блоге
Forwarded from Katser
Open-source наработки в промышленности
Одна из мер поддержки опен-сорса в РФ, упомянутая отчете из этого поста, это гранты Код-ИИ. Я и сам участвовал в проекте, получившем такой грант. В этом посте поделюсь парой проектов, получивших грант и относящихся к промышленности.
1️⃣ CVFlow (13 звезд, последний коммит 4 месяца назад) — открытая библиотека CV для промышленности
Github | Youtube
Решает следующие задачи:
🔘 Определение положения объектов в пространстве и расстояния между ними
🔘 Поиск дефектов и прочих образований на материале
🔘 Распознавание номера автомобилей
🔘 Распознавание номера вагона поезда
🔘 Распознавание QR и штрихкодов
🔘 Классификация транспортных средств
🔘 Гранулометрия, распознавание размеров однородных объектов
🔘 Определения скорости объектов по видеопотоку
Из реально интересных задач: гранулометрия и поиск дефектов на материале.
Из преимуществ: доступны веса предобученных моделей, хотя нет доступных данных.
2️⃣ TSAD — Time Series Analysis for Simulation of Technological Processes (39 звезд, последний коммит 5 месяцев назад) — python библиотека для решения ML задач в промышленности
Github | Youtube
Решает следующие задачи:
🔘 Прогнозирование временных рядов
🔘 Поиск аномалий
🔘 Автоматизированный разведочный анализ данных
🔘 Предварительная обработка данных
🔘 Визуализация результатов
🔘 Оценки качества решения задач, включая специфичные задачи типа changepoint detection
Из преимуществ: неплохая документация, доступны данные, упор на работу с промышленными данными и решение задач PHM (Prognostics and Health Management)
Общий недостаток обеих библиотек: недостаточность функционала и недоработанность кода/подходов.Зато у каждого есть шанс поучаствовать и улучшить библиотеки
Одна из мер поддержки опен-сорса в РФ, упомянутая отчете из этого поста, это гранты Код-ИИ. Я и сам участвовал в проекте, получившем такой грант. В этом посте поделюсь парой проектов, получивших грант и относящихся к промышленности.
1️⃣ CVFlow (13 звезд, последний коммит 4 месяца назад) — открытая библиотека CV для промышленности
Github | Youtube
Решает следующие задачи:
Из реально интересных задач: гранулометрия и поиск дефектов на материале.
Из преимуществ: доступны веса предобученных моделей, хотя нет доступных данных.
2️⃣ TSAD — Time Series Analysis for Simulation of Technological Processes (39 звезд, последний коммит 5 месяцев назад) — python библиотека для решения ML задач в промышленности
Github | Youtube
Решает следующие задачи:
Из преимуществ: неплохая документация, доступны данные, упор на работу с промышленными данными и решение задач PHM (Prognostics and Health Management)
Общий недостаток обеих библиотек: недостаточность функционала и недоработанность кода/подходов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from 🗞 Виз Ньюз (Nikita Rokotyan)
Делюсь с вами большущей доской, на которой собраны различные инструменты для OSINT — разведки по открытым данным. А вот тут еще можно посмотреть вебинар с обзором этих инструментов.
Автор — Клаудия Титце (Claudia Titze), известный в узких кругах OSINT специалист. Еще на ее сайте можно найти интересные видео, в которых она рассказывает про некоторые свои расследования.
@dataviznews
Автор — Клаудия Титце (Claudia Titze), известный в узких кругах OSINT специалист. Еще на ее сайте можно найти интересные видео, в которых она рассказывает про некоторые свои расследования.
@dataviznews