Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Решайте головоломки три в ряд и отправляйтесь в приключение! Проходите красочные уровни и открывайте новые главы захватывающей истории о мышонке и его друзьях!

Мышонок Шон

Казуальные, Три в ряд, Головоломки

Играть

Топ прошлой недели

  • AlexKud AlexKud 38 постов
  • Animalrescueed Animalrescueed 36 постов
  • Oskanov Oskanov 7 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
2
RonGoesWrong
1 месяц назад

Оценка вклада и итогов Второй Мировой с помощью ИИ⁠⁠

Оценка вклада и итогов Второй Мировой с помощью ИИ Статистика, Искусственный интеллект, ChatGPT, DeepSeek, Вторая мировая война, Оценка, Победа, Мнение, Контент нейросетей

ChatGPT

Оценка вклада и итогов Второй Мировой с помощью ИИ Статистика, Искусственный интеллект, ChatGPT, DeepSeek, Вторая мировая война, Оценка, Победа, Мнение, Контент нейросетей

DeepSeek

Исходный вопрос для ChatGPT и DeepSeek:
Хочу задать тебе непростой вопрос. Попробуй составить рейтинг стран — победительниц фашизма, ранжируя их по вкладу в общую победу во Второй мировой войне. Но есть важное условие: при распределении мест нужно также учитывать текущий уровень фашистских или нацистских настроений в этих странах. То есть, если страна внесла большой вклад, но сегодня в ней наблюдается рост фашистских идей — она опускается в рейтинге. Попробуй подойти к задаче вдумчиво, это действительно непростое испытание.

Что же это получается, заблокированный GptChat дает оценку приближенную к видению верхушки, в то время как разрешенный DeepSeek откровенно гонит пургу.

Показать полностью 2
Статистика Искусственный интеллект ChatGPT DeepSeek Вторая мировая война Оценка Победа Мнение Контент нейросетей
11
DELETED
2 месяца назад

Бубнилки⁠⁠

Бубнилки DeepSeek, Статистика, Музыка, Длиннопост
Показать полностью 1
DeepSeek Статистика Музыка Длиннопост
3
22
user9907339
3 месяца назад

Ответ на пост «Статистика по демографии в России – всё»⁠⁠36

А вот пример как приукрашивают демографическую статистику.

Новость:

Саратовская область заняла шестое место в России по абсолютной убыли населения в первый месяц 2025 года.

https://news.sarbc.ru/main/2025/04/03/307317.html

Это выглядит просто как ужас-ужас.

А на первом месте вроде как Московская область.

Но если посчитать не абсолютную убыль, а относительную (убыль на 1000 человек) - что точнее отражает ситуацию, то Саратовская область оказывается на 1-ом месте в России, а Московская на 6-ом.

И это уже не ужас-ужас, а УЖАС-УЖАС.

Пересчёт выполнил ИИ DeepSeek:

**Саратовская область заняла ПЕРВОЕ МЕСТО по относительной убыли населения среди перечисленных регионов в январе 2025 года**

На основе данных Росстата и расчетов можно утверждать, что Саратовская область показала худшие результаты по темпам сокращения численности населения среди крупных регионов России.

**Расчет относительной убыли населения (на 1000 человек):**

1. **Саратовская область** - убыль 2 099 человек при населении 2 385 000 дает показатель -0,88 на 1000 жителей. Это самый высокий показатель среди рассматриваемых регионов.

2. **Нижегородская область** следует за Саратовской с показателем -0,76 на 1000 жителей (убыль 2 358 человек при населении 3 100 000).

3. **Ростовская область** занимает третье место с коэффициентом -0,52 (убыль 2 167 человек, население 4 200 000).

4. **Свердловская область** имеет аналогичную абсолютную убыль (2 167 человек), но за счет большего населения (4 300 000) ее относительный показатель составляет -0,50.

5. **Краснодарский край** с убылью 2 499 человек и населением 5 800 000 показывает коэффициент -0,43.

6. **Московская область**, несмотря на наибольшую абсолютную убыль (3 197 человек), благодаря огромному населению (8 500 000) имеет самый низкий относительный показатель среди рассматриваемых регионов - -0,38.

**Выводы:**- Саратовская область лидирует по темпам сокращения населения среди крупных регионов России.

- Показатель -0,88 на 1000 жителей значительно превышает среднероссийские значения.

- Основные причины: высокая смертность (в 2,6 раза превышает рождаемость) и миграционный отток.

- Ситуация продолжает ухудшаться по сравнению с предыдущими годами.

*Источники: данные Росстата за январь 2025 года, отчеты областных ЗАГС, демографические исследования.

Показать полностью
Демография Население Рождаемость Государство Статистика Росстат Россия Будущее Дети Вымирание Длиннопост DeepSeek Искусственный интеллект Манипуляция Ответ на пост Текст Волна постов Саратовская область
2
user9907339
3 месяца назад

Ответ на пост «Статистика по демографии в России – всё»⁠⁠36

...И сейчас, когда стало совершенно очевидно, что проблема нерешаема — демография вдруг исчезает. Что довольно удобно. ...

...  Как говорится, не можешь решить проблему - запрети.

Что подтверждает фразу из заминусованой статьи "Профанация государства", которая создана ИИ DeepSeek:

...Когда проблема обостряется, систему не реформируют, а просто переименовывают или закрывают.

В этой статье — разбор самых вопиющих примеров государственной профанации, которые касаются каждого.

Демография Население Рождаемость Государство Статистика Росстат Россия Будущее Дети Вымирание Волна постов Искусственный интеллект DeepSeek Ответ на пост Текст
1
kznalp
kznalp
3 месяца назад
Серия ITшное

Каюсь грешен. Но , с другой стороны - может кому и пригодится . Значит - не такой уж и грех⁠⁠

Стало интересно - а как сейчас с материалами по статистическому анализу производительности СУБД ?
Год назад - практически ничего, кроме пары статей 5ти летней давности по мат.статистике на Хабре, не было . По PostgreSQL - вообще ничего не было.

Пусть нейросеть поищет и проанализирует.

Каюсь грешен. Но , с другой стороны - может кому и пригодится . Значит - не такой уж и грех Нейронные сети, DeepSeek, Postgresql, Производительность, Статистика, Длиннопост

И ведь нашла и проанализировала и выдала осмысленный результат:

Каюсь грешен. Но , с другой стороны - может кому и пригодится . Значит - не такой уж и грех Нейронные сети, DeepSeek, Postgresql, Производительность, Статистика, Длиннопост

Как тут не вспомнить классику

Каюсь грешен. Но , с другой стороны - может кому и пригодится . Значит - не такой уж и грех Нейронные сети, DeepSeek, Postgresql, Производительность, Статистика, Длиннопост

Из 4х ключевых источников : 3 ссылки на мои статьи , а одна это вообще основная тема в течении прошедшего года. Скоро будет доклад на конференциях по данной тематике.

Тем, кто будет после меня заниматься темой статистического анализа производительности СУБД PostgreSQL , будет проще - материалы и фундамент для исследований и развития уже есть.
И это хорошо. Надо развивать DBA из ремесла и алхимии в науку и инженерию.

Каюсь грешен. Но , с другой стороны - может кому и пригодится . Значит - не такой уж и грех Нейронные сети, DeepSeek, Postgresql, Производительность, Статистика, Длиннопост

P.S. А вот YandexGPT - не смог помочь.

Показать полностью 4
[моё] Нейронные сети DeepSeek Postgresql Производительность Статистика Длиннопост
2
kznalp
kznalp
4 месяца назад
Серия ITшное

Мнение DeepSeek по распределению значений бенчмарка⁠⁠

Продолжение по теме
Распределение значений бенчмарка

Вопрос : При условии постоянной нагрузки и неизменного тестового запроса , какое распределение значений бенчмарка производительности СУБД для СУБД PostgreSQL будет встречаться чаще ?

Ответ DeepSeek:

При постоянной нагрузке и неизменных тестовых запросах распределение значений бенчмарка производительности PostgreSQL чаще всего будет приближаться к **нормальному распределению** (Гауссову распределению). Это объясняется следующими причинами:

1. **Центральная предельная теорема**:
Время выполнения запросов складывается из множества мелких операций (парсинг, планирование, ввод-вывод, сетевые задержки). При большом количестве таких операций их суммарное время стремится к нормальному распределению.

2. **Стабильность системы**:
При отсутствии перегрузок, блокировок или внешних помех отклонения времени выполнения запросов будут случайными и симметричными вокруг среднего значения, что характерно для нормального распределения.

3. **Минимизация выбросов**:
В идеальных условиях (оптимизированные индексы, достаточные ресурсы) редкие аномалии (например, внезапные задержки из-за сборки мусора) подавляются, и распределение становится более «гладким».

Однако в реальных сценариях возможно легкое смещение в сторону **положительной асимметрии** (правостороннее распределение), так как время выполнения не может быть отрицательным, а редкие задержки всё же возникают. Тем не менее, в условиях задачи (постоянная нагрузка, неизменные запросы) нормальное распределение будет доминировать.

Показать полностью
[моё] Математика Статистика DeepSeek Нейронные сети Postgresql Текст Искусственный интеллект
7
FreshAngry007
5 месяцев назад
Лига гендерных вежливых срачей

Ответ на пост «Через 17 лет после того как хотя бы половина женщин получает высшее образование, страна начинает необратимо вымирать»⁠⁠1

Через 17 лет после того как хотя бы половина женщин получает высшее образование, страна начинает необратимо вымирать

Не от образования она начинает вымирать, а от похуестического отношения друг к другу, зацелованные в попку сынки и дочки, с машинами и квартирами в 20 лет, на полном родительском попечении, вот где ньанс зарыт! С этим бороться надо!

Статистика Экономика Рождаемость Текст Искусственный интеллект DeepSeek Образование Ответ на пост
51
DELETED
6 месяцев назад
Лига гендерных вежливых срачей

Через 17 лет после того как хотя бы половина женщин получает высшее образование, страна начинает необратимо вымирать⁠⁠1

Deepseek подтвердил мои расчёты.

Для расчёта среднего временного лага между моментом, когда доля женщин с высшим образованием превысила 49%, и началом депопуляции, необходимо проанализировать данные по странам, где эти события произошли. Я возьму несколько стран с доступной статистикой и выполню расчёты.

1. **Методология**

- **Доля женщин с высшим образованием >49%:** Используем данные о доле женщин с высшим образованием (источники: Всемирный банк, ООН, национальные статистические агентства).

- **Начало депопуляции:** Определяется как год, когда коэффициент рождаемости опустился ниже уровня простого воспроизводства (2,1) и началось снижение населения.

- **Временной лаг:** Разница между годом, когда доля женщин с высшим образованием превысила 49%, и годом начала депопуляции.

2. **Данные по странам**

a) **Япония**

- **Доля женщин с высшим образованием >49%:** ~1980-е годы.

- **Начало депопуляции:** ~2010 год (коэффициент рождаемости опустился ниже 2,1 в 1970-х, но население начало сокращаться позже).

- **Временной лаг:** ~30 лет.

#### b) **Южная Корея**

- **Доля женщин с высшим образованием >49%:** ~1990-е годы.

- **Начало депопуляции:** ~2020 год.

- **Временной лаг:** ~30 лет.

#### c) **Германия**

- **Доля женщин с высшим образованием >49%:** ~1990-е годы.

- **Начало депопуляции:** ~1970-е годы (коэффициент рождаемости ниже 2,1), но население начало сокращаться позже.

- **Временной лаг:** ~20 лет.

#### d) **Испания**

- **Доля женщин с высшим образованием >49%:** ~2000-е годы.

- **Начало депопуляции:** ~2010-е годы.

- **Временной лаг:** ~10 лет.

#### e) **Италия**

- **Доля женщин с высшим образованием >49%:** ~2000-е годы.

- **Начало депопуляции:** ~2010-е годы.

- **Временной лаг:** ~10 лет.

#### f) **Россия**

- **Доля женщин с высшим образованием >49%:** ~1990-е годы.

- **Начало депопуляции:** ~1990-е годы.

- **Временной лаг:** ~0 лет (депопуляция началась одновременно с ростом образования из-за экономического кризиса).

#### g) **Франция**

- **Доля женщин с высшим образованием >49%:** ~1990-е годы.

- **Начало депопуляции:** Рождаемость остаётся близкой к уровню воспроизводства благодаря государственной поддержке.

- **Временной лаг:** Нет депопуляции.

#### h) **США**

- **Доля женщин с высшим образованием >49%:** ~1990-е годы.

- **Начало депопуляции:** Рождаемость ниже уровня воспроизводства, но население растёт благодаря иммиграции.

- **Временной лаг:** Нет депопуляции.

3. **Расчёт среднего временного лага**

Исключим страны, где депопуляция не началась (Франция, США), и рассчитаем средний лаг для остальных стран:

\[

\text{Средний лаг} = \frac{30 + 30 + 20 + 10 + 10 + 0}{6} = \frac{100}{6} \approx 16,7 \text{ лет}.

\]

4. **Интерпретация**

Средний временной лаг между моментом, когда доля женщин с высшим образованием превысила 49%, и началом депопуляции составляет **~16,7 лет**. Это означает, что после достижения высокого уровня образования среди женщин до начала сокращения населения проходит в среднем около 17 лет.

5. **Ограничения**

- **Экономические и политические факторы:** В некоторых странах (например, Россия) депопуляция началась раньше из-за экономического кризиса, что искажает данные.

- **Иммиграция:** В странах с высокой иммиграцией (например, США) депопуляция может не начаться, несмотря на низкую рождаемость.

- **Государственная политика:** Поддержка семей (например, во Франции) может замедлить начало депопуляции.

Итог

Средний временной лаг между достижением доли женщин с высшим образованием >49% и началом депопуляции составляет **~16,7 лет**.

Показать полностью
Статистика Экономика Рождаемость Текст Искусственный интеллект DeepSeek Образование
219
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии