fa
Feedback
Data2Good | Про данные, финансы, технологии и жизнь

Data2Good | Про данные, финансы, технологии и жизнь

رفتن به کانال در Telegram

https://t.me/Data2Good_chat чат LinkedIn.com/in/lasttrader - цифровизация бизнеса trade2good.com - про финтех https://github.com/Lasttrader - кодовая база @GrigoriySokolov - для связи и вопросов

نمایش بیشتر
920
مشترکین
-124 ساعت
-37 روز
-1330 روز

در حال بارگیری داده...

کانال‌های مشابه
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '260
در 0 کانال‌ها
ژوئن '26
+1
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+1
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+2
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+2
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+4
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+273
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+1
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+2
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+3
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+2
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+7
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+5
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+4
در 1 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+5
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+5
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+3
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+5
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+5
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+13
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+8
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+33
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+25
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+127
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+16
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+3
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+847
در 0 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
02 ژوئیه0
01 ژوئیه0
پست‌های کانال
Всем привет! Давно не писал, зарылся в задачах, да и наблюдается определенный кризис идей. Решил ответить на вопрос и заодно
Всем привет! Давно не писал, зарылся в задачах, да и наблюдается определенный кризис идей. Решил ответить на вопрос и заодно поделиться видением. Набросал с дипсик краткий план создания синтетического датасета для диагностики компрессора В целом это базовый, слегка усреднённый подход. Можно использовать как чек-лист при генерации данных. Шаг 1. Генерация «нормального» режима работы Для каждого из 380 тэгов нужно задать: · Базовое значение (среднее) — берётся из паспорта компрессора или экспертной оценки. · Допустимый разброс (σ) — например, 2–5% от базового значения. · Сезонность или цикличность — суточные, недельные или сезонные паттерны нагрузки, если они есть. Генерация выполняется для временного ряда длиной T (например, 100 000 точек с частотой 1 Гц). Шаг 2. Имплантация паттернов деградации Выбирается начало деградации t0 и её длительность L. Для каждого тэга определяется тип деградации. Один и тот же отказ может по-разному проявляться на разных датчиках. Я спросил дипсик, он предложил как вариант использовать такие соответствия: · Вибрация → рост дисперсии + появление гармоник. · Провисание штока → линейный дрейф среднего значения. · Температура → экспоненциальный рост. · Уровень → рост дисперсии (турбулентность). Шаг 3. Добавление реалистичного шума и помех Рекомендуется добавить несколько слоёв искажений: · Гауссовский шум N(0, σ) — для фонового шума измерений. · Импульсный шум — случайные выбросы. · Дрейф нуля — медленное изменение из-за калибровки. · Пропуски данных — обнуление случайных участков. Шаг 4. Кросс-корреляция между датчиками Отказы обычно видны на нескольких датчиках одновременно: · Построить матрицу корреляции реальных данных (если есть) или назначить связи экспертно. · При генерации деградации на одном датчике — добавить ослабленный сигнал (50–70% амплитуды) на коррелирующие датчики. Можно этот план использовать как основу. Дальше его можно расширять под конкретные типы оборудования и доступные данные. P.s. кстати, мне кажется создание датасетов для ИИ моделей, это неплохой бизнес и монетизация🤔

2
بدون متن...
400
3
2 vby
1
4
Когда-то, давным давно, на заре цифровых технологий, я очень увлекался и компами, и железом и мобильными телефонами. Знал все
Когда-то, давным давно, на заре цифровых технологий, я очень увлекался и компами, и железом и мобильными телефонами. Знал все марки и характеристики всех устройств, наизусть, знал их сравнение. Но потом в какой-то момент, зоопарк производителей и устройств становится такой большой, что на отслеживание новинок уходит много времени. И начинают появляться всякие заголовки, типа "убийца Айфона, убийца chatgpt, убийца тесла" и всё это обычный инфоповод чтобы новичка заметили. Но в контексте решения конкретных задач, бизнес задач, нет абсолютно никакого смысла знать всё на свете, гораздо лучше знать то, что будет работать, что будет удобно обслужить и что не исчезнет через Х лет с рынка. Наблюдаю сейчас такой же зоопарк и на рынке ИИ, где куча всего. И найти сейчас свое место на этом рынке - отдельная задача со звёздочкой.
450