Господа, я могу ответить на этот вопрос предметно на примере другой отрасли.
Моряки, которые работают именно в морях (танкера, контейнеровозы, газовозы, и.т.п) - имеют так называемый рабочий диплом. Он выдается не всратыми российскими ВУЗами/ССУЗами, а администрацией порта, после окончания образования и 6 месяцев практики. И именно на основании данного документа моряков берут на работы. Без рабочего диплома, но с дипломом российского морского ВУЗА - можно работать на берегу. Рабочий диплом нужен всем, даже российским компаниям.
Далее. Даже заключая контракты с российской компанией - Совкомфлот и прочие новошипы - моряками платят на международном уровне. Ровно так же, как и французам, итальянцам, норвегам (норвегов сейчас практически нет на флоте, он на берегу больше заработают). Как и IT-шникам сейчас в отечественных компаниях - в общем-то, по мировым ставкам. Скрипя зубами, матерясь на совещаниях (в отечественных морских компаниях en masse руководители из совка), но платят.
Секрет тот же самый, как и у IT - моряк не привязан географически к месту работы. Организацией и оплатой трансферта до судна и обратно занимается крюинг (крюингу естественно все это выгодно, но речь сейчас не об этом). Плюс полностью компании оплачивают постоянное обучение и ... назовем это переаттестацией, которую проходят раз в пять лет. Это стандарт.
Итак, мы знаем, что желторотый выпускник, делающий первый рейс третьим помощником (это не master, не chief engineer, не first officer), только получивший рабочий диплом, без опыта работы, спокойно зарабатывает 2900$/мес (это ближе к минимальной ставке).
Для сравнения - зарплата стармеха (chief engineer) 13 500 - $ 14 500/мес., это VLCC и 9 000$-11 000$./мес судно bulk. Это gross, но в этой отрасли 99% налоги в России не платят - больше полугода находятся за границами РФ.
Теперь сравним зарплаты в родственной отрасли-близнеце, выпускники которой отрезаны от международного рынка. Речь о речниках.
Механик-старший помощник капитана Судно: нефтяной танкер речной "НТ-152" Стаж работы: от 3 лет Наличие документов: полный пакет (для реки) в т.ч. танкерная подготовка район плавания: р.Печора Зар.плата: на ремонте 45 т.р. / в навигации 110 т.р.
Выводы каждый может сделать для себя сам. Однако предлагаемое поднятие зарплат (в рублях, ха-ха) и вставание с колен несколько... смешно. Оное поднятие зарплаты произойдет автоматически, если ее будут платить в нормальных деньгах, сиречь в USD.
Я все понимаю, все переживают за страну. Но давайте хотя бы себе не будем врать. Как говорили классики, в пропаганде главное - самому в нее не поверить.
Кстати, людей с развитым EQ в обществе принято считать «адекватными».
Если кому-то интересно, есть замечательная книга Далай Ламы и архиепископа Десмонда Туту «The book of Joy». Два добрых старичка-лауреата Нобелевской премии мира учат практиковать сострадание к ближнему. Примерно месяц назад я прослушал эту книгу и стал каждый день применять их советики. Понадобилась неделя чтоб увидеть ощутимый результат. И месяц чтоб поразиться тем изменениям, которые можно достичь, упражняясь всего по 10 минут в день:
стало легче решать потенциальные конфликтные ситуации
общение с людьми начало приносить значительно больше удовольствия и чувство завершенности
стало проще понимать и осознавать личные мотивы
стало приятнее проводить время наедине с собой
И, что весьма немаловажно, — для близких ты остаёшься всё тем же любимым человеком. Это я к тому что от некоторых термоядерных техник саморазвития люди начинают вести себя как сумасшедшие, что моментально отпугивает близких. В данном случае, как показывает практика, близкие вообще ничего не замечают. Разве что начинают проявлять к тебе чуть большую заботу и внимание.
Человек, летящий на воздушном шаре, обнаружил, что потерялся. Он спустился немного ниже и заметил на земле женщину. Спустившись ещё чуть ниже, он обратился к ней:
— Простите, не могли бы вы помочь? Я договорился с другом встретиться час назад, но не знаю, где сейчас нахожусь.
— Вы находитесь на воздушном шаре в 30 футах от поверхности Земли, между 40 и 41 градусом северной широты и между 59 и 60 градусом западной долготы ответила женщина.
— Вы, должно быть, программист?
— Да, а как вы догадались?
— Вы мне дали абсолютно точный ответ, но я совершено не представляю, что делать с этой информацией, и я всё ещё потерян. Откровенно
говоря, вы мне совершенно ничем не помогли.
— А вы, наверное, менеджер?
— Да. А вы как догадались?
— Вы не знаете, где находитесь и куда направляетесь. Поднялись вы туда, благодаря воздуху. Вы дали обещание, которое не представляете, как выполнять, и ожидаете, что люди, которые находятся ниже вас, решат ваши проблемы. И, наконец, сейчас вы в том же самом положении, в котором находились до встречи со мной, но почему-то теперь в этом оказалась виновата я.
Про магию JVM лучше всего слушать Шипилева, рекомендую например вот это: https://youtu.be/nHiEKXpG_4M
Примерно в середине доклада вроде рассказывает про спекуляции с виртуальными методами тоже (тема статьи)
Потрачу свой единственный в сутки комментарий на упоминание одной интересной книги. Человек, который принял жену за шляпу — Оливер Сакс. Книга хороша. Очень, очень хороша.
Вы знаете, каждый раз, когда кто-то рассказывает про глупость видео на ютубе, я понимаю, что дело плохо. Потому что у меня там в очереди на просмотр — лекции MIT'а по современной космологии (https://www.youtube.com/playlist?list=PLUl4u3cNGP61Bf9I0WDDriuDqEnywoxra), плюс развлекательный курс по психологии (https://www.youtube.com/playlist?list=PL8dPuuaLjXtOPRKzVLY0jJY-uHOH9KVU6) и истории (https://www.youtube.com/playlist?list=PL8dPuuaLjXtNjasccl-WajpONGX3zoY4M). Ну и прочие вкусности, вроде numberphile и Sixty Symbols.
Так что когда кто-то жалуется на невозможность смотреть на пукающих панд — я недоумеваю.
И ещё в слайдах доклада Peter Geoghegan: speakerdeck.com/peterg/jsonb-deep-dive
Там ключевая мысль — обратите внимание на jsonb_path_ops, для очень многих случаев существенный выигрыш.
Прошла любовь, завяли помидоры…
Забыли люди про такой движок WebKit.
И только Блинк нам весело мигает с монитора,
В нем мультитреадрендеринг немножечко сбоит.
Писать персептрон мне тоскливо, я даже своих студентов освободил от такой археологии. Поэтому берём python, берём Neurolab (или MATLAB и Neual Network Toolbox, портом которого Neurolab и является) и призываем персептрон без скрытых слёв, с двумя входами, одним выходом и линейной функцией активации (мы же не хотим мешать сумматору):
import neurolab as nl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
net = nl.net.newff(minmax = [[0,64],[0,64]], size = [1], transf = [nl.trans.Purelin()])
Проверим сначала моё предположение, и напрямую выставим нулевой сдвиг и единичные веса:
nl.tool.np_set(net, np.array([0,1,1])
Сформируем вход:
m,n = range(64), range(64)
input = [[[a, b] for a in m] for b in n]
input = np.array(input).reshape(shape = (64*64, 2))
Получили вход вида
([[ 0, 0],
[ 1, 0],
[ 2, 0],
...,
[61, 63],
[62, 63],
[63, 63]])
Тогда выход, соответственно,
Но постойте, может эта задача сродни xor, когда решение есть, но получить его сеть не может? Проверим, справится ли алгоритм обучения градиентным спуском с такой нетривиальной задачей. На вход подаём только каждое второе значение, как завещали классики.
Как видим, в финале ошибка весьма близка к нулю. Если двух десятитысячных недостаточно, обучение можно продолжить.
Интересно, какие веса установила себе сеть в процессе обучения?
Приводить результат сети графически смысла не вижу, визуально он неотличим от рисунка, приведённого выше. Думаю, хорошей проверкой может быть сравнение сумм «правильных» ответов и ответов, данных сетью:
Господа, я могу ответить на этот вопрос предметно на примере другой отрасли.
Моряки, которые работают именно в морях (танкера, контейнеровозы, газовозы, и.т.п) - имеют так называемый рабочий диплом. Он выдается не всратыми российскими ВУЗами/ССУЗами, а администрацией порта, после окончания образования и 6 месяцев практики. И именно на основании данного документа моряков берут на работы. Без рабочего диплома, но с дипломом российского морского ВУЗА - можно работать на берегу. Рабочий диплом нужен всем, даже российским компаниям.
Далее. Даже заключая контракты с российской компанией - Совкомфлот и прочие новошипы - моряками платят на международном уровне. Ровно так же, как и французам, итальянцам, норвегам (норвегов сейчас практически нет на флоте, он на берегу больше заработают). Как и IT-шникам сейчас в отечественных компаниях - в общем-то, по мировым ставкам. Скрипя зубами, матерясь на совещаниях (в отечественных морских компаниях en masse руководители из совка), но платят.
Секрет тот же самый, как и у IT - моряк не привязан географически к месту работы. Организацией и оплатой трансферта до судна и обратно занимается крюинг (крюингу естественно все это выгодно, но речь сейчас не об этом). Плюс полностью компании оплачивают постоянное обучение и ... назовем это переаттестацией, которую проходят раз в пять лет. Это стандарт.
Итак, мы знаем, что желторотый выпускник, делающий первый рейс третьим помощником (это не master, не chief engineer, не first officer), только получивший рабочий диплом, без опыта работы, спокойно зарабатывает 2900$/мес (это ближе к минимальной ставке).
Для сравнения - зарплата стармеха (chief engineer) 13 500 - $ 14 500/мес., это VLCC и 9 000$-11 000$./мес судно bulk. Это gross, но в этой отрасли 99% налоги в России не платят - больше полугода находятся за границами РФ.
Теперь сравним зарплаты в родственной отрасли-близнеце, выпускники которой отрезаны от международного рынка. Речь о речниках.
Механик-старший помощник капитана
Судно: нефтяной танкер речной "НТ-152"
Стаж работы: от 3 лет
Наличие документов: полный пакет (для реки) в т.ч. танкерная подготовка
район плавания: р.Печора
Зар.плата: на ремонте 45 т.р. / в навигации 110 т.р.
Выводы каждый может сделать для себя сам. Однако предлагаемое поднятие зарплат (в рублях, ха-ха) и вставание с колен несколько... смешно. Оное поднятие зарплаты произойдет автоматически, если ее будут платить в нормальных деньгах, сиречь в USD.
Я все понимаю, все переживают за страну. Но давайте хотя бы себе не будем врать. Как говорили классики, в пропаганде главное - самому в нее не поверить.
P.S. Спасибо, что молча нагадили в карму.
Если кому-то интересно, есть замечательная книга Далай Ламы и архиепископа Десмонда Туту «The book of Joy». Два добрых старичка-лауреата Нобелевской премии мира учат практиковать сострадание к ближнему. Примерно месяц назад я прослушал эту книгу и стал каждый день применять их советики. Понадобилась неделя чтоб увидеть ощутимый результат. И месяц чтоб поразиться тем изменениям, которые можно достичь, упражняясь всего по 10 минут в день:
И, что весьма немаловажно, — для близких ты остаёшься всё тем же любимым человеком. Это я к тому что от некоторых термоядерных техник саморазвития люди начинают вести себя как сумасшедшие, что моментально отпугивает близких. В данном случае, как показывает практика, близкие вообще ничего не замечают. Разве что начинают проявлять к тебе чуть большую заботу и внимание.
Спасибо за поднятую тему. Предложу в список литературы:
Д. Гоулман "Эмоциональный интеллект"
К. Станиславский "Работа актера над собой"
http://okmij.org/ftp/Haskell/extensible/exteff.pdf
Притча "Менеджер и программист"
Человек, летящий на воздушном шаре, обнаружил, что потерялся. Он спустился немного ниже и заметил на земле женщину. Спустившись ещё чуть ниже, он обратился к ней:
— Простите, не могли бы вы помочь? Я договорился с другом встретиться час назад, но не знаю, где сейчас нахожусь.
— Вы находитесь на воздушном шаре в 30 футах от поверхности Земли, между 40 и 41 градусом северной широты и между 59 и 60 градусом западной долготы ответила женщина.
— Вы, должно быть, программист?
— Да, а как вы догадались?
— Вы мне дали абсолютно точный ответ, но я совершено не представляю, что делать с этой информацией, и я всё ещё потерян. Откровенно
говоря, вы мне совершенно ничем не помогли.
— А вы, наверное, менеджер?
— Да. А вы как догадались?
— Вы не знаете, где находитесь и куда направляетесь. Поднялись вы туда, благодаря воздуху. Вы дали обещание, которое не представляете, как выполнять, и ожидаете, что люди, которые находятся ниже вас, решат ваши проблемы. И, наконец, сейчас вы в том же самом положении, в котором находились до встречи со мной, но почему-то теперь в этом оказалась виновата я.
Просто почему-то вспомнилось...
Примерно в середине доклада вроде рассказывает про спекуляции с виртуальными методами тоже (тема статьи)
Мне кажется, он как раз про то, о чём говорите.
Так что когда кто-то жалуется на невозможность смотреть на пукающих панд — я недоумеваю.
Там ключевая мысль — обратите внимание на jsonb_path_ops, для очень многих случаев существенный выигрыш.
Забыли люди про такой движок WebKit.
И только Блинк нам весело мигает с монитора,
В нем мультитреадрендеринг немножечко сбоит.
Писать персептрон мне тоскливо, я даже своих студентов освободил от такой археологии. Поэтому берём python, берём Neurolab (или MATLAB и Neual Network Toolbox, портом которого Neurolab и является) и призываем персептрон без скрытых слёв, с двумя входами, одним выходом и линейной функцией активации (мы же не хотим мешать сумматору):
Проверим сначала моё предположение, и напрямую выставим нулевой сдвиг и единичные веса:
Сформируем вход:
Получили вход вида
([[ 0, 0],
[ 1, 0],
[ 2, 0],
...,
[61, 63],
[62, 63],
[63, 63]])
Тогда выход, соответственно,
Протестируем сеть:
pl.matshow(net.sim(input).reshape(shape = (64,64)))
Инджой.
Но постойте, может эта задача сродни xor, когда решение есть, но получить его сеть не может? Проверим, справится ли алгоритм обучения градиентным спуском с такой нетривиальной задачей. На вход подаём только каждое второе значение, как завещали классики.
Лог изменения ошибки:
[4.3691578041483729e+65,
1.563153950598895e+64,
5.6836071277516877e+62,
2.9769819329424415e+61,
1.0504650257071223e+61,
9.8143560445701035e+60,
9.7779400880300074e+60,
5.9248762109972475e+41,
5.8088683355000359e+39,
5.6453929138802899e+39,
8.7363656588584911e+19,
4.0091994306583206e+17,
3.443965887101271e+17,
0.014586921973431978,
0.0029031555951286657]
Как видим, в финале ошибка весьма близка к нулю. Если двух десятитысячных недостаточно, обучение можно продолжить.
Интересно, какие веса установила себе сеть в процессе обучения?
Приводить результат сети графически смысла не вижу, визуально он неотличим от рисунка, приведённого выше. Думаю, хорошей проверкой может быть сравнение сумм «правильных» ответов и ответов, данных сетью:
Отличие в 2.2 на четверть миллиона. Квадратичное отклонение одна десятимиллионная. Мне кажется, close enough.