Просто человек не любит врать
Показать полностью
8
Покупка на авито
Раздумываю над тем, чтобы купить xbox series s с рук на авито, но опасаюсь мошенников. Уверен в сфере продаж техники там 90% разводил. Товар отрехтуют так, что никогда не найдёшь в чём проблема. Предлагал продавцам составление расписки- отказываются под разными предлогами.
В чём вообще сложности покупки с авито у частных лиц и какие способы развода есть, если выбирать не доставку а личный осмотр товара?
Подскажите где найти саунд с нового сериала Ragdoll
Посмотрел Сшивателя (RAGDOLL) и столкнулся с проблемой что не могу найти ost с сериала.
Помогите пожалуйста найти источник где можно достать все треки с детективчика.
Закат и туман
Акрил на массиве сосны
Показать полностью
1
Портрет девушки
https://www.instagram.com/artspolokh/
Спасибо за просмотр!
Показать полностью
1
Популяция жирафов растет, что дает ученым новую надежду
Численность жирафов на 20 процентов выше, чем в 2015 году, и это увеличение связано с усилиями по сохранению и более точными данными исследований.
Новые исследования показывают, что количество жирафов в Африке увеличилось, что является редким поводом для хороших новостей в мире охраны природы.
Согласно недавнему анализу данных опросов со всего африканского континента, общая популяция жирафов в настоящее время составляет около 117 000 особей, что примерно на 20 процентов больше, чем предполагалось в 2015 году, когда было опубликовано последнее крупное исследование.
Это увеличение является результатом реального роста в некоторых областях, но также связано с более точными данными переписи, говорит Джулиан Феннесси , исполнительный директор Фонда сохранения жирафов, базирующегося в Намибии. «Приятно видеть, что эти цифры растут», — говорит Феннесси, соавтор нового исследования.
Когда-то жирафы считались одним видом. Но недавние генетические данные показывают, что существует, вероятно, четыре вида жирафов. Три вида значительно увеличилось: северный, сетчатый жираф и жираф масаи. Четвертый, южный жираф, остается относительно стабильным.
Сможете найти на картинке цифру среди букв?
Справились? Тогда попробуйте пройти нашу новую игру на внимательность. Приз — награда в профиль на Пикабу: https://pikabu.ru/link/-oD8sjtmAi
Статистические методы с использованием "Big Data"
Есть два подхода к математическому моделированию. Приведу пример: я работал в одном НИИ, у меня был начальник Геннадий Александрович, в соседней группе начальник - Валерий Павлович.
Допустим, встала задача выяснить (сделать прогноз), какое значение примет такая-то величина X при таких-о условиях. Геннадий Александрович прикидывает, рисует формулы, находит приближенное решение, отвечает, X≈4.2.
Валерий Павлович отвечает на тот же вопрос: мы так и так пробовали, сложно сказать, но я думаю, что при ваших условиях вы получите значение X≈5.7.
Ставим эксперимент. Получаем, конечно, 5.7. Но это всё (я имею в виду, все алгоритмы вычислений) происходит в голове у Валерия Павловича.
И что, Геннадий Александрович ошибся? У него – неправильные формулы?
Так вот, все дело в математической модели. Мы не можем заложить в математическую модель все факторы. Любая математическая модель – это упрощения и допущения.
Возьмем, например, прогноз погоды. Есть какая-то тепловая модель изменения состояния воздушных масс, которая учитывает температуру, влажность, давление, мощность потока энергии в каждой точки.
Есть также какой-то набор дифференциальных уравнений, описывающих процесс переноса тепла. Есть граничные условия, или конкретные результаты измерений на сетке метеостанций для решения этих уравнений (включая карту рельефа местности).
Решение, понятно – только численными методами с привлечением мощных суперкомпьютеров.
Существует также другой подход на основании опыта, или анализа так называемых Big Data.
Примерно так: проанализировали статистику наблюдений за 100 последних лет. Такие граничные условия (конкретные результаты измерений на сетке метеостанций ) уже случались, и не раз за историю наблюдений, и такая ситуация обычно приводила в 99% случаев к такому-то развитию погодных условий, например к похолоданию в конкретном районе на 5.7 градусов.
Для статистического анализа Big Data нужны ничуть не меньшей производительности суперкомпьютеры, чем для решения набора дифференциальных уравнений с набором граничных условий.
Требуется также разветвите математического аппарата методов статистического анализа, учитывающее разную плотность сетки метеостанций в разные годы наблюдений.
Но очевидное преимущество второго подхода –можно использовать универсальные алгоритмы прогнозирования для любых процессов, которые обладают статистически огромным набором так называемых Big Data, будь то прогноз погоды, будь то прогноз распространения вирусной инфекции, будь то какие-нибудь биржевые котировки.
Показать полностью
