Pois eu explico,,, a origem deste post é pra evidenciar meus critérios a respeito do que eu acredito do linux nestes aspectos: Reconhecimento de hardware, e as instalações. Porque é tão penoso para o linux o tema do hardware? As pessoas dizem que a mandrake é facil, etc etc, mas quando precisa instalar um hardware que você precisa encarar os mesmos demônios que se enfrentarias no Debian, slackware e outros. Ninguém se levantou melhorar esse estilo em linux?
Ao balançar o universo linux, a primeira coisa que pude notar foi que é bem dificil de instalar a maioria dos programas. como o software? acaso o fato de que possa ser Open source significa que necessita ser um inferno de instalar? Porque não pode haver um modelo unitário em linux que poderá ser utilizada em todas as distros, Do mesmo jeito ele .exe é para windows?
- Mack – caminhoneiro encoberto
- um Trilhão de vezes mais inteligente: A arte de fusionarte com Inteligência Artificial
- Não tem uma redação neutro. Por favor, discute esse problema em discussão
- 12 anos de prisão pro acusado de matar e dismember um homem em Lleida
- Motivo de relatório: Vandalismo reiterado em um mesmo artigo / Intimidação aos usuários
- NMK (Manteve suas operações até 1996, fechou tuas portas 3 anos depois)[19]
- Usuário que reporta: a Expectativa 16:Trinta e dois 20 de setembro de 2007 (CEST)
Isso é muito mais fácil de fazer. 1 mega e verifica-se que o programa precisava de uma dependência de seis megas. Cinco megas. e essa de cinco megas tem de mais de 750 kb. Porque o linux não traz todas as tuas dependências de fabrica?
, Acaso, em tudo que o windows ganha de linux é em instalações? Vamos que a comunidade linux pode fazer alguma coisa muito melhor que isso. Eu estou esboçando migrar meu pc pro linux de forma total, dentro de algumas semanas e isto é uma coisa que me causa indignação. Como uma comunidade tão inteligente que podes fazer um sistema operacional tão imponente não pode fazer um insignificante modelo unitário de instalação?
Se você não tem vários amigos desse modo, você pode chamar o teu especialista qualitativo, em razão de o seu trabalho é acudir os tomadores de decisões a esclarecer seus pensamentos a respeito de este tipo de coisas. Em aplicações onde o bem-estar humano está substancialmente em jogo, procure se consultar com um painel de peritos para averiguar que não seja possível atingir uma pontuação alta em sua métrica de uma forma perversa e perigoso.
Olá, métricas de funcionamento do negócio! Quando você terminar, vai ouvir um coro angelical. ¡Você construiu a métrica de funcionamento do seu negócio! Isso não é o mesmo que uma função de perda (vamos falar disso mais adiante). Quando se trata de métricas, as possibilidades são infinitas e depende de quem tomam as decisões definir o que é de fato relevante. No caso de você se constatar impaciente por saber mais do que isto, estou elaborando alguns postagens pra te amparar a compreender o desenvolvimento de métricas. Uma coisa que seus especialistas em Inteligência Artificial necessitam saber. Este é um nanico conteúdo que você poderá descartar, até que aprofundar a respeito numa publicação posterior, porém se sabe que é uma atividade de perda, deste modo você vai perceber que temos duas métricas no jogo.
Se isto não significa nada pra você, por imediatamente, não se preocupe, teu trabalho é somente garantir que os seus especialistas em ML/IA ler o próximo parágrafo. Te garanto que diversos deles se perderam nesta aula na universidade. Aviso: diversos tomadores de decisões encontrarão que ler isso é um pesadelo e pura jargão: o
— só salta da leitura e continua com o seguinte título, mais tarde . A atividade de perda é pra otimização, não pra testes. “Em ML/IA aplicada, a função de perda é para otimização, não para a testes estatísticos. A prova deve perguntar: “¿
A performance é legal o suficiente como pra construí-lo/lançá-lo? “Onde a performance deve ser definida pelo defeito de negócio e seu proprietário. Supõe-Se que você não deve variar a definição do defeito de negócio para se acertar às tuas ambições de otimização. Se não há uma função de perda padrão que se correlacione bem com a métrica de desempenho, coméntale agora ao seu tomador de decisões que o que eles pedem é muito trabalhoso e provavelmente precise investir em pesquisadores de otimização.
Especialistas dissidentes de Inteligência Artificial, leiam isto. Mas não é a respeito funções, as idéias gerais a respeito de trabalhar com tomadores de decisões aplicadas. Falar a respeito do “funcionamento” de teu sistema não tem sentido até que você especificar em quais instâncias deseja trabalhar.