Каннабис, Марихуана наркотик Бангалор

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼

Наши контакты (Telegram):☎ ✍ ⇓

>>>✅(НАПИСАТЬ НАМ В ТЕЛЕГРАМ)✅<<<

▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

⛔ ✔✔ ВНИМАНИЕ!

❎ 📍 ИСПОЛЬЗУЙТЕ ВПН, ЕСЛИ ССЫЛКА НЕ ОТКРЫВАЕТСЯ!

❎ 📍 В Телеграм переходить только по ССЫЛКЕ что ВЫШЕ! В поиске НАС НЕТ там только фейки!

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

Каннабис, Марихуана наркотик Бангалор

✔✔ 📍 Гарантии и Отзывы!

✔✔ 📍 Работаем честно!

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

Каннабис, Марихуана наркотик Бангалор

Что бы продолжить - подтвердите, что вам уже исполнилось В связи с ст. Подтвердите свой возраст Что бы продолжить - подтвердите, что вам уже исполнилось Да, мне есть Покинуть сайт. Детальная информация о целях обработки данных и поставщиках, которые мы используем на наших сайтах. Аналитические Cookie-файлы Отключить все. Технические Cookie-файлы. Другие Cookie-файлы. Понятно Отказаться от всех. Мы используем файлы Cookie для улучшения работы, персонализации и повышения удобства пользования нашим сайтом. Продолжая посещать сайт, вы соглашаетесь на использование нами файлов Cookie. Подробнее о нашей политике в отношении Cookie. Подробнее Понятно. Купить закладку ск скорость a-PVP Патры. Купить закладку метамфетамина Спас-Клепики. Остров купить закладку ск скорость a-PVP. Купить закладку ск скорость a-PVP Калтан. У нас лучший товар, который вы когда-либо пробовали! Грязовец купить закладку кокаина Бангалор купить закладку марихуаны Купить закладку ск скорость a-PVP Патры купить анонимно с доставкой по Москве и всей России. Report content on this page. Please submit your DMCA takedown request to dmca telegram.

Жамбыл купить Кокс

Закладки конопли Бангалор

Севилья купить MDMA (XTC, экстази)

Каннабис, Марихуана наркотик Бангалор

Купить закладку Лирика Гоа

Silicon Bangalore

Санур Бали купить амфетамин фен, порох

Каннабис, Марихуана наркотик Бангалор

Лидс купить метадон (мёд, мясо)

Метамфетамин наркотик Алдан

Каннабис, Марихуана наркотик Бангалор

Купить закладку WAX картриджи Сиде

Купить закладку Мефедрон Сенаки

Наркотики в Индии

Введите текст для поиска Расширенный поиск каналов. Russian Язык сайта. Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Поиск каналов. Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций. Закупщик рекламы в Телеграм. Опытный закупщик делится кейсами, рекламными подачами. Посмотреть в канале. Купи рекламу без наценки. Подберём канал под Ваш проект, договоримся о скидках. Заказать рекламу. Рекламься не парься. Покупай рекламу в Telegram просто. Без наценок. Купить рекламу. Статистика Избранное. Гео и язык канала: Россия, Русский. Категория: Технологии. Гео и язык канала Россия, Русский. Категория Технологии. Это ваш канал? Подтвердить История канала. Фильтр публикаций. Скрывать удаленные. Скрывать репосты. Silicon Bangalore 17 Mar , Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться. Специалист по всем вопросам, фитнесс-модель, боксёр, фермер, журналист. Erlang, Ruby, Clojure, Scala, Python, некоторые древние языки. Парень iOS-разработчицы. TLDR: набор случайных мыслей об e-mail Пытаюсь последние несколько дней оптимизировать рабочие и личные электронные коммуникации. И все идёт к тому, что я буду использовать емэйл для всех случаев когда никто не умер и когда компания не теряет деньги со слишком уж большой скоростью. Если кто-то умер или деньги прямо летят в трубу, надеюсь у всех хватит смелости набрать мой номер телефона. А я перестану читать тредов в час где меня кто-то зачем-то отметил. Поставлю статус «напиши мне email» и поставлю dnd во всех рабочих мессенджерах. Слишком много времени и душевных сил я на это трачу, пора заканчивать. На этой волне я тут разгребаю и привожу в порядок завалы личной и рабочей почты. Смотрю старые переписки и сжигаю ненужные больше письма. И нужных вроде бы не так уж и много! Я помню в мы все радостно регистрировались в gmail, превращая распределённый smtp мир в централизованную систему. Я думаю не ошибусь если скажу что в большая часть email написанных людьми не покидает систем gmail, а если включить автоматизированные, то окажется что почти вся почта в мире либо в gmail либо доставляется из sendgrid и mailchimp. Жутковатая картинка для так называемой распределенной системы. Теперь все наши письма используются для лучшего таргетирования рекламы. Что мы получили взамен? Ну кроме назойливой рекламы ненужной нам ерунды? Мы получили гигабайты хранилища, именно так нам тогда это и продали, мол смотри 5 гигабайт, или сколько там, бесплатно! Ну может в это и круто звучало, но сейчас нет, гигабайты в ничего не стоят. Да и зачем нам эти гигабайты? Вот я только что удалил рекламу сибирских интернет-недель из года, с какой целью я все это время храню эти письма? Сколько я на самом деле могу генерировать переписки которая может быть важна через неделю после? Ну может емэйлов в неделю в пределе, если выкинуть уведомления о моих заказах в амазон и подтверждения о их доставке. Это все стоит натурально копейки, даже если это хостить в облаке, на чужом компьютере. Я бы лично заплатил. Да или купил бы устройство по цене как телефон или меньше, чтоб воткнул, быстренько настроил, главное чтоб не сложнее подключения пылесоса к интернету, и вот вся твоя почта лежит у тебя дома! Зачем мы убили e-mail, кто-нибудь знает? И не пора ли вернуться к каким-то более распределённым системам обмена сообщениями? Протоколы пока все на месте, smtp и Mx записи в dns пока еще не закопаны! Silicon Bangalore 24 Aug , Внезапно приспичило написать про ml опять. Модные нынче курсеровские курсы и каггловские соревнования сфокусированы исключительно на моделировании, а то и того хуже — на подробных деталях обучения моделей. Всегда считал такую учебу околобесполезной. Ну вот ты выучился чему-то, в руках lstm и понимание как именно работает back propagation. Что ты можешь сделать? Правильно, ничего кроме как пойти на каггл соревноваться с такими же странными ботаниками. Все дело в том что любой ml-продукт начинается гораздо раньше и заканчивается гораздо позже построения модели. Что за проблему мы вообще решаем? Как именно ее можно решить с помощью ml? Почему они именно такие? Можно ли найти или получить какие-то ещё данные с высокой предсказательной способностью? Какие предположения сделаны при разработке и как они могут повлиять на результат? Как сформулированы вопросы для асессоров которые размечают набор обучения, правильно ли они их понимают? Как это будет работать в бою, а не в джупитер-блокноте? Не текут ли лэйблы из будущего? Какие вычислительные ограничения для этой модели? Сходится ли экономика этого ml-продукта? Где вас этому научит и кто? Никто и нигде, дрочите на пресижн с реколлом, крутите свой driverless AI до посинения, хвастайтесь своими титулами каггл-гранд-мастеров. Silicon Bangalore 4 Jun , Подразумевая что есть какие-то внешние непреодолимой силы обстоятельства, которые не дают почти любому бизнесу состояться. Полная хуйня, конечно. Всегда либо хуёвый execution либо хуёвая идея. И если у тебя проблемы с крафтом или проблемы с генерацией и проверкой живых идей, то никто тебе не виноват. Это процесс не случайный, и тому и другому можно научиться, но проще винить внешние обстоятельства. Причём ни то ни другое не большая наука, по сути то, немного здравого смысла — всё что нужно. Много вы видели таджикских овощных точек закрывшихся? У таджиков success rate выше чем у программистишек. Silicon Bangalore 5 Feb , Мои датасотонисты ебашат вообще адовые модели. Ну такой вот примерно рецепт усредненный, потому что вариаций масса. Берутся данные, они не сэмплируются, сэмплировать обучающую выборку — это не про моих датасотонистов. Они берут эти данные, вываливают их в сверточную нейронную сеть и начинают оптимизировать её стохастическим градиентным спуском. Всё это обучается до падения целевой функции почти в ноль. Потом модель валидируется с помощью тестовой выборки. Потом дэйта сайнтисты начинают поиск гиперпараметров, при этом ищут не Нелдером-Мидом, а прямо поиском по сетке в широком диапазоне с малым шагом. Ищут и приговаривают полушепотом ух бля. Во внутреннем облаке емкость заканчивается, а кондиционеры в датацентрах перестают справляться. Иногда мне любезно предлагают какой-нибудь пайплайн запустить, но я отказываюсь. Надо ли говорить какой дичайший пресижен и реколл потом? Business impact такой, что банк операционный день останавливает, потому что для таких цифр на нашем расчетном счету в их СУБД bigdecimal не хватает. Silicon Bangalore 18 Dec , Программист, надоел пошехонский сыр, рутениевые дожди и закон яровой? Ваш последний шанс свалить в уютный Амстердам до выборов Путина! Релокационный пакет который вам и не снился. Интересная работа. Пишите в DM и дайте пожалуйста максимальный ретвит. Silicon Bangalore 30 Nov , IT Relocation Inflow. Silicon Bangalore 19 Nov , Вернёмся ка к спарку, gpu, параллельному обучению и всему вот этому. Давайте представим что мы работаем не в самой маленькой компании, ну скажем в delivery hero и для простоты сейчас год. В этом году delivery hero выручит на всех рынках вместе млн или условно миллион в день. Для того чтоб получить верхнюю границу предположим что средний заказ всего 10 евро, итого к заказов в сутки. И мы, скажем, строим элементарную систему рекомендаций — что бы ещё положить в корзину. И делаем мы это используя данные за последние 3 месяца. Наш training set — 10млн заказов. Это количество не то что в ноутбук, оно в телефон помещается. На кой хрен, спрашивается, вам может понадобится что то кроме питона или какого-нибудь там R или на крайний случай vowpal wabbit? Дети, не ебите мозг. Самое главное в этой работе — как быстро вы можете делать очередную итерацию вашей модели и оценивать полученные результаты. И быстрее чем сделать это на ноутбуке не выйдет. Представим что наш хреновый рекоммендер увеличил средний заказ на 0. Очень посредственный результат, но в деньгах это уже к в год. Поздравляю, свою зарплату за этот год вы отбили, а работы было ну на неделю-две. Silicon Bangalore 16 Nov , Я знаю что не дописал всё что обещал, но тут в твиттере задали действительно хороший вопрос. Слегка перефразирую и обобщу его. Как войти в эту область профессии, раз каггл — игра в бирюльки, а курсы сконцентрированы на той же узкой специфике? Ребят, так же как и куда угодно. Базовые знание что такое модель как она может работать и всё такое уже есть у каждого кто не глух и не слеп — MLем прожужжали все уши. Более конкретные области применения, те проблемы ответ на которые ML — я для вас сформулировал двумя постами выше. Можете играть в каггл или учиться на своих там курсах, но это мало поможет. Найдите интересную проблему в том бизнесе где вы работаете, там где от этого будет экономический эффект. Что угодно: автоматизация работы модераторов там, если не хватает рук, уменьшение отписок от рассылки или там деинсталляций приложенек, персонализация и увеличение конверсии там где четко видно разное поведение двух и более групп пользователей, что угодно. Сам навык определения таких областей — это уже хлеб. Поставьте себе задачу, найдите решение, спрашивайте помощи у тех кто может вам помочь, изучите всё чего не хватает по дороге. И вы настоящий датасотонист, а не все эти теоретики с митапов и хакатонов. Silicon Bangalore 11 Nov , Как выглядит работа датасотониста? Что же делают на каггле? Самую кроху фичаинжениринга и само моделирование. Это меньшая из всех проблем вообще. Что ещё очень важно понимать, так это то что точность модели не транслируется в деньги напрямую. Но зато весь дроч на каггле именно на accuracy, precision и recall. Полностью игнорируя потраченное время, вычислительную сложность полученной модели. А реальность такова, что логистическая регрессия по соотношению качества и тех 5 минут что вы на неё потратили выебет вообще всё и заработает за год всего на пару копеек меньше, чем более сложная модель. Ну ладно, какая-то польза от каггла есть. Это поможет автоматизировать этот почти не требующий мозгов кусочек работы датасотониста. Скоро напишу про распределённое обучение и бигдату. Специалист по всем вопросам, фитнесс-модель, журналист. Silicon Bangalore 10 Nov , Давайте ка я сделаю из вас датасотонистов покруче Но сначала затрём про рынок и зачем нужен ML. Хайп вокруг ML стоит невиданный. На собеседованиях кандидаты рассказывают как парсить логи с помощью deep learning не шучу и рассказывают как они собирают огромные массивы данных для NLP пишут предложений в текстовый файл самостоятельно. Вокруг AI, спарк и conversational interfaces, пресижен реколл шкалит, а на каггле очередное соревнование по оверфиттингу. Давайте разберёмся зачем этот инструмент вообще нужен. Если вы загуглите зачем нужен ML, вы найдёте кучу примеров приложения ML в конкретных областях, но никто кроме меня вам не разложит по полкам исчерпывающий список применений. Итак: - оптимизация целевой переменной, это когда одно там приложение для такси понимает что ты видела surge цену, закрыла приложеньку, но вернулась, то какой тебе именно дать скидос чтобы шансы заказа устремились в космос. Может я чего и проебал, но вряд ли. А если даже да, то кто-нибудь мне напишет в твиттер, а я тихо поправлю пост и сделаю вид что он всегда был такой. Продолжение следует: на что дрочат сотонисты на каггле, какие есть инструменты и почему они не нужны, как выкинуть спарк и перестать беспокоиться, на что действительно стоит дрочить spoiler alert: бабки и оставшееся в жизни время. Silicon Bangalore 26 Oct , Silicon Bangalore 26 Sep , Скоро будет немного времени для какого-нибудь лонгрида в телеге. Взгляд Сверху. Silicon Bangalore 19 Sep , Новые значки на туалетах. Silicon Bangalore 25 Jul , Очень советую, кстати, ознакомиться с тем что происходит внутри, там рекурсивная нейронка генерирует тексты посимвольно. Ну про постановление Правительства РФ «Об утверждении перечня норм закладок» я аж не вытерпел и написал вчера в твиттер, а сегодня немного новых галлюцинаций. И поехали! Однако например вышеупомянутых количеств веществ в исходных постановлениях не упоминалось, а размер изъятого очень похож на обычное количество наркотиков соответствующего типа. Ну и конечно же нейроночка наизусть теперь знает крупные и особо крупные размеры по каждому из веществ. Еще очень классные детали задержания всегда генерирует, у всех вокруг изымают телефоны, а сеточка жонглирует операторами большой тройки и производителями телефонов: «мобильного телефона «Самсунг» с двумя сим. Герман Греф заявил об отсутствии перспектив для специалистов без знаний в области искусственного интеллекта. Специалисты без знаний в сфере искусственного интеллекта и современных компьютерных технологий сейчас не востребованы. Об этом заявил глава «Сбербанка» Герман Греф во время лекции в Балтийском федеральном университете имени Канта, передаёт издание «Новый Калининград». Silicon Bangalore 14 Apr , Бангалорчик ничего не пишет в телегу? Скоро исправим! Silicon Bangalore 23 Feb , Остался час. Сорян, в районе 9. Мне сегодня укладывать ребёнка, а он вряд ли ляжет раньше. Показано 20 последних публикаций. Показать больше.

Каннабис, Марихуана наркотик Бангалор

Беломорск где купить Мефедрон

Кокс наркотик Дания

Каннабис, Марихуана наркотик Бангалор