Что такое град тайм
Отзывы о финансовых компаниях!
GrandTime — Реальные отзывы о grandtime.org
Как быстро и без всяких вложений начать зарабатывать в интернете? На этот вопрос вам могут ответить ребята из GrandTime. Вы должны выполнять задания за которые получаете реальные деньги. Действительно ли данная платформа выплачивает средства и как не потратить время впустую, узнаем в сегодняшнем обзоре. Погнали!
Сайт – https://grandtime.org/
🔶Легенда о проекте
По легенде, GRAND — это токен, который создан на базе блокчейна. Он является внутренней валютой проекта и именно его вы будете получать за выполненные задания. Что же нужно делать? Вы должны оставлять комментарии в различных социальных сетях и привлекать новых пользователей на проект. За это вам будет начисляться токен GRAND. При достижении минимальной суммы для вывода, вы сможете конвертировать его по текущему курсу и подать соответствующую заявку.
Если копнуть глубже, то авторы хотят создать на основе токена целую эко-систему, где будут криптовалютные кошельки, своя собственная биржа, возможность обмена и постоянное общение участников между собой.
Основной уловкой у таких проектов является полное управление внутренней экономикой т.к. сегодня 1 токен GRAND может стоить 100 рублей, а завтра он обесценится и будет стоить 1 рубль. Авторы сами решают в какую сторону меняется курс и могут его искусственно увеличивать или снижать.
Такие проекты могут работать по несколько месяцев или даже год. Получается, что мы будто играем в песочницу с установленными правилами, которые не будут действовать вне ее. Токен не имеет никакой силы за пределами платформы и не является полноценной цифровой валютой.
🔶Обзор проекта
Начнем с того, что перед нами одна из разновидностей финансовых пирамид, а именно МЛМ проект с хорошей партнерской программой на которой собственно идет основной заработок. Популярность проекту дает его реклама на бесплатной основе. То есть, сами пользователи продвигают его в социальных сетях за что получают дивиденды.
И это не реальные деньги, а как раз таки собственный токен, за курс которого отвечают сами авторы. Выходит, пока нам дают возможность поиграть в GrandTime, мы это можем делать и зарабатывать. Как только что-то пойдет не так, то токен обесценится и мы останемся ни с чем.
Причем, мы не затрагивали тему инвестиций в проект. С первого взгляда все выглядит так, что они здесь не нужны. Но как правило у МЛМ проектов они есть, только их очень хорошо скрывают от «лишних глаз», да бы вопросов было меньше.
Что бы выпустить полноценный токен на биржу, нужно немало денежных средств, документов и времени. Такого у создателей GrandTime нет. Все, что мы видим — это лишь иллюзия.
На самом деле, самое понятие как эко-система появилось в 2016 году, когда несколько людей решили создать платформу, которая бы объединяла под собой ряд проектов, состоящих из биржи, кошелька для хранения, обменника, возможности заработка внутренней валюты. Было привлечено боле 150 000 000 долларов инвестиций от пользователей. В итоге, все развалилось. После этого, данную концепцию взяли на вооружение многие мошенники и просто те, кто хотел бы заработать денег.
🔶Отзывы
На момент написания обзора, платформа GrandTime выплачивала средства. Но дело в том, что на ней заработать не получится. Курс токена ни к чему не привязан. Вы можете копить его на кошельке по одному курсу, а когда придет время вывода он обесценится и в итоге, вы вынуждены будете вывести деньги по другому курсу. За несколько месяцев работы такие случаи бывали. В итоге, люди просто теряли свои личное время.
🔶Вывод
GrandTime — Типичный МЛМ проект с иллюзией о эко-системе. Если вам нечем заняться в реальной жизни, то можете запросто поиграть в мошенническую песочницу. Будьте бдительнее и не дайте себе запудрить мозги таким способом заработка. Удачи!
Сайт bezobmana24.com не рекомендует данный проект!
Берегите себя и свои деньги…
Стали известны детали последних дней жизни Градского
Фото: РИА Новости / Илья Питалев
Выдающийся композитор, поэт-песенник скончался в ночь на 28 ноября. Все произошло так быстро, что близкие до сих пор не верят в трагедию.
5-tv.ru вспоминает, какой была судьба знаменитого артиста, какие радости и печали он пережил и кто дарил ему любовь в последние годы.
«Я много лет потратил на то, чтобы люди поняли, что на самом деле я к ним испытываю. Может быть, они, поняв это сейчас, начинают мне как-то это возвращать. Спасибо им большое за это. Значит, я все правильно делал», — Александр Градский.
Настоящий профессионал
Народный артист России родился в городе Копейске Челябинской области 3 ноября 1949 года. Его отец — Борис Абрамович — был инженером-механиком, а мама — Тамара Павловна — выпускницей ГИТИСа. Именно она воспитала из отпрыска будущего гения, именно она после переезда в Москву отвела наследника в музыкальную школу и привила глубокую любовь к музыке и искусству в целом.
Когда Градскому было 14 лет, родительница скоропостижно скончалась. В память о маме будущий музыкант взял ее фамилию. До трагедии Александр по папе был Фрадкин. Осиротевший юноша скитался по родственникам. Он жил то с отцом, то с бабушкой Марией Ивановной в Московской области. Времена были нелегкие, однако в отличие от сверстников будущий артист вовремя «взялся за ум» и нацелился на поступление в Академию музыки имени Гнесиных. По окончании вуза в 1974 году начался его большой путь к славе.
РИА Новости
Молодой профессионал не знал отбоя от работы. Он одним из первых в стране пробовал русскоязычные тексты в роке. Первой «пробой» была группа Градского «Скоморохи», для которой он лично писал все треки. Артист фонтанировал проектами: гастроли были одни за другими. Даже отдыхать не удавалось! Но Александра Борисовича такой темп жизни абсолютно устраивал.
Первые большие победы — в 1971 году на Всесоюзном фестивале «Серебряные струны». Градский со «Скоморохами» меньше чем за полчаса выступления получили шесть призов из восьми возможных. Радости не было предела!
РИА Новости
Мало того, Александр Градский успел проявить себя как фундаменталист: написал композиции к рок-операм «Муха-Цокотуха» и «Стадион». В 70-е артист выпускал пластинки, трудился преподавателем в ГИТИСе и Гнесинке, работал над балетами «Распутин», «Еврейская баллада», «Человек». С 90-х начал выступать за границей. С 2000-х — активно сниматься в кино и ТВ-шоу.
Вклад в Александра Борисовича в развитие сферы культуры сложно переоценить. За большие успехи гения наградили званием Заслуженного деятеля искусств РФ, Народного артиста РФ, Народного артиста Приднестровской Молдавской Республики, также он стал лауреатом Государственной премии России и получил Премию Владимира Высоцкого.
Ни на гонорары, ни на активную творческую и гастрольную судьбу Градский никогда не жаловался. Он знал, что музыка — его призвание, отмечает «24СМИ».
Личная жизнь
Карьера Градского складывалась очень удачно, чего не скажешь о личной жизни. В официальном браке музыкант состоял трижды, но ни одна из законных жен не смогла сделать гения счастливым. А вот последняя пассия.
«Молодежным поступком» всегда считал свой первый союз Александр Борисович. Девушка по имени Наталья прожила с артистом очень недолго — в 1976 году он ушел от нее к актрисе Анастасии Вертинской. Но и во второй раз не повезло: после четырех лет брака супруги расстались. С третьей супругой Ольгой Градский прожил почти 23 года, родил двоих детей — дочь Марию и сына Даниила, но отношения все равно не удалось сохранить.
На момент разрыва с Ольгой Александру Борисовичу было уже больше 50 лет. Он не слишком расстраивался из-за неудач на личном фронте, но втайне надеялся найти свою любовь. К счастью, так и случилось: с 2003 года знаменитый певец начал встречаться с молодой актрисой Мариной Коташенко. Многие говорили про них: «Не срастется». Но… срослось: у влюбленных родились двое наследников — Иван и Александр, за что гений безмерно был благодарен своей музе.
ТАСС / Машков Юрий
Незадолго до трагедии…
Последние годы семейство проживало в подмосковном поселке Новоглаголево. Александр Борисович преподавал вокал, участвовал в съемках шоу, писал музыку. Кажется, беды ничто не предвещало, ведь только 3 ноября гений отметил очередной день рождения…
«Спасибо всем вам за теплые слова, поздравления. 72 — далеко не предел. Двигаюсь вперед, многое еще нужно сделать, написать и исполнить. Нахожусь в непрерывном поиске. Кстати, читаю каждое ваше пожелание: тронут», — обращался к фанатам через соцсети Градский.
К сожалению, 27 ноября кумиру миллионов резко стало плохо. Комментировать случившееся не мог даже сын музыканта Даниил. Молодой мужчина находился в шоке. Он, как и все близкие, до последнего надеялся на выздоровление папы. Но чуда в этот раз не произошло.
Доставка японской кухни
Блюда японской кухни – это не просто вкусные и полезные лакомства, а настоящие кулинарные шедевры. Более того, если они выполнены нашим шеф-поваром, то от такой еды будет сложно оторваться. Заказ на сайте заведения поможет каждому клиенту в который раз убедиться в достоверности наших слов. В меню ресторана можно найти изысканные блюда на разный вкус и по любой цене. Отметим, что наши лакомства не только самые вкусные, но и самые дешевые.
Заказать еду у нас – быстро и просто
Заказать еду – значит порадовать и себя, и своих близких. Совершить заказ можно буквально за две минуты в онлайн-режиме. Оставляйте заявку на понравившееся блюдо, а наши менеджеры и повара сделают все, чтобы уже через короткое время вы смогли насладиться приятным вкусом. Только едой из нашего ресторана можно недорого и сытно пообедать/поужинать в привычной обстановке – дома или даже в офисе.
Доставка проводится оперативно и порой даже бесплатно. Чтобы воспользоваться услугами курьерской службы и не платить за транспортировку, нужно сделать заказ на минимальную сумму. Для нашего города она составляет 500 рублей.
Суши Тайм Гранд (Сходня) — официальный сайт
«Суши Тайм Гранд» – это не суши-бар с заоблачными ценами, а ресторан, где каждый сотрудник на все 100% знает свое дело. Доставка осуществляется быстро, готовятся блюда профессионалами из качественных продуктов. Мы предлагаем разные виды оплаты: и картой онлайн на сайте/курьеру, и наличными. Всю необходимую информацию можно увидеть на нашем официальном ресурсе.
Каждый из вас может подарить себе частичку солнечной Японии и устроить настоящий кулинарный праздник. Для этого не нужно тратить время на готовку/закупку. Все гораздо проще – можно обратиться в наш ресторан и довериться профессионалам. Для вас – только лучшее, качественное и доступное!
Рубрика «Читаем статьи за вас». Апрель 2020. Часть 2
Привет, Хабр! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!
1. Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization
Авторы статьи: Ramprasaath R. Selvaraju, Michael Cogswell, Abhishek Das, Ramakrishna Vedantam, Devi Parikh, Dhruv Batra (Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA, 2016)
Оригинал статьи
Автор обзора: Александр Бельских (в слэке belskikh)
Самый простой и надёжный на данный момент способ визуализировать: «а куда же смотрит нейронка»?
Этот многим известный подход позволяет получить некоторую интерпретацию работы модели, визуализировав хитмап активаций, которые сработали при предсказании конкретного класса.
Скомбинированный с Guided Backprop он позволяет ещё выделить на изображении фичи и грани, на которые триггерились сверточные фильтры. Все вместе это позволяет объяснить ошибки и успехи нейросети, поможет при дебаге и дотюнивании.
Суть метода:
Если ещё посчитать Guided Backbropagation (который визуализирует градиенты по отношению к инпут изображению) и умножить его поэлементно на получившуюся хитмапу, то получится карта градиентов относительно конкретного класса.
Если же посчитать Grad-CAM с отрицательным градиентом для класса (-1 вместо 1), то подсветятся регионы, которые «мешают» или «смущают» сеть по этому классу.
Подсвечивание градиентов позволяет понять, почему же ошиблась сеть, даже если это с первого взгляда не видно, будет видно, на какие детали изображения она опиралась.
Также этот подход устойчив к adversarial атакам. На примере ниже сеть предиктит по adversarial изображению класс Airliner с уверенностью 0.9999, но если отрисовать Grad-CAM по классам Boxer или Cat, то отработает более-менее корректно.
Также можно искать bias в датасете, когда сеть явно оверфитится не на полезные признаки, а на часто сопутствующие.
В примере ниже видно, что сеть получила bias, глядя больше на лица и прическу, чем на атрибуты, предсказывая классы Doctor и Nurse.
В задачах Image Captioning можно визуализировать, какие слова были вызваны какими регионами.
2. X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition
Авторы статьи: Christoph Feichtenhofer (Facebook AI Research, 2020)
Оригинал статьи :: GitHub project
Автор обзора: Александр Бельских (в слэке belskikh)
Ручной NAS архитектур для классификации видео от FAIR, в результате которого были получены на удивление тонкие архитектуры с хорошим перфомансом (до х5 меньше по параметрам предыдущей соты с той же точностью).
Автор отмечает, что большинство современных архитектур для классификации видео идут по пути адаптации существующих картиночных архитектур к 3D операциям (третье измерение в данном случае — время), в результате чего архитектуры получаются крайне жирные.
Автор решил пойти другим путём в поисках оптимальной архитектуры, обозначив базовую минимальную модель (за основу взял MobileNet с её depthwise конволюциями, но сделал её ещё в 10 раз меньше по параметрам), и задав ей ряд параметров:
Эти шесть коэффициентов и определяют рост архитектуры. Чем-то напоминает коэффициенты роста EfficientNet.
У базовой модели все эти коэффициенты равны единице, это получается супер-легковесная сетка классификатор одного кадра.
Увеличение происходит следующим образом:
Так и были получены все архитектуры, лучшие из которых побили СОТУ при меньшем числе параметров.
3. Adaptive Attention Span in Transformers
Авторы статьи: Sainbayar Sukhbaatar, Edouard Grave, Piotr Bojanowski, Armand Joulin (Facebook AI Research, 2019)
Оригинал статьи :: GitHub project
Автор обзора: Юрий Кашницкий (в слэке yorko, на habr yorko)
Как известно, на данный момент трансформеры всем хороши, кроме того, что они дико прожорливы, но при этом не умеют съедать длинные куски текста. Не известно, что победит, реформеры или предлагаемый adaptive attention span, но идея парней из Facebook AI Research вот какая: модифицируем базовый блок self-attention так, чтоб он сам понимал, насколько далеко надо смотреть в прошлое.
Практический результат: можно поддерживать длинный вход (до 8к в их экспериментах), что хорошо в char-level language modelling. Выбили SOTА (на май 2019 г.) на text8k и enwiki8 да еще и меньше FLOPS понадобилось за счет того, что каждая голова в среднем смотрела всего на 300 символов.
Self-attention heads учитывают контекст – для построения вектора, представляющего некоторый токен t. Проводится простая арифметика (точнее, немного матричных перемножений и софтмакс), суть которой в том, что каждому токену из прошлого “голова” назначит свой вес, с которым соответствующий токен будет учтен при построении представления токена t. Тут считаем, что токены упорядочены и алгоритм смотрит на S шагов назад, то есть до токена t-S (S – по сути размер окна, или длина контекста, для вычисления self-attention). Авторы углядели качественное отличие распределения этих весов для разных голов. На рисунке голова A “смотрит” по сути только в совсем недалекое прошлое, а вот голова B намного больше учитывает прошлое — веса, с которыми учитываются прошлые токены, намного “более равномерны“, чем у головы A.
Отсюда идея – пусть каждая голова (self-attention head) сама будет обучаться тому, насколько далеко в прошлое ей смотреть. То есть этот S, длина контекста, будет не гиперпараметром, а обучаемым параметром.
Чтоб избавиться от гиперпараметра S придется ввести новый гиперпараметр R. Но суть простая: теперь при вычислении представления токена t каждый прочий токен из прошлого будет учитываться с поправленным весом (обозвали это soft-masking):
Чтоб головы не обучились тому, чтоб смотреть в прошлое на миллиард шагов назад, добавляем сумму всех |z| как L1-регуляризацию в функцию потерь трансформера (которая cross-entropy при языковом моделировании).
Для еще большей параметризации сделали z динамическим, зависящим от t через пару обучаемых векторов.
В экспериментах максимальный размер контекста выставлялся очень большим: S = 8192. Но головы выучивались в среднем смотреть всего на 314 токенов в историю (благодаря описанной выше регуляризации).
Гоняли character-wise language modeling на двух датасетах – text8k и enwiki8 – и выбили SOTA с меньшей (в среднем) длиной контекста, необходимого для вычисления self attention и соответственно с меньшим FLOPS. За счет adaptive span ускорение на инференсе – вплоть до 70% FLOPS.
Картинка иллюстрирует все плюсы адаптивного vs. фиксированного размера окна (adaptive span vs. fixed span):
Вывод следующий – можно смотреть в прошлое всего примерно на 300 знаков и при этом добиваться SOTA в задачах посимвольного языкового моделирования.
От автора обзора осталась пара претензий к статье:
4. ResNeSt: Split-Attention Networks
Авторы статьи: Hang Zhang, Chongruo Wu, Zhongyue Zhang, Yi Zhu, Zhi Zhang, Haibin Lin, Yue Sun, Tong He, Jonas Mueller, R. Manmatha, Mu Li, Alexander Smola (Amazon, 2020)
Оригинал статьи :: GitHub project
Автор обзора: Андрей Лукьяненко (в слэке artgor, на habr artgor)
Новая модификация ResNet-архитектур: split-attention блок. Даёт высокое качество на ImageNet (например, ResNeSt-269 тренируется быстрее и чуть лучше, чем EfficientNet-B7). Но, что важнее, хорошо работает в качестве backbone для самых разных задач — например, для segmentation и object detection.
Обоснование исследования
В большинстве задач по работе с изображениями обычно используют ResNet или его варианты в качестве backbone, но эта архитектура была разработана именно для задач классификации, поэтому у неё ограниченный размер receptive field и нет взаимодействия между каналами. А это значит, что приходится применять разнообразные трюки, чтобы модель получше работала на конкретной задаче, такие как: модуль с пирамидой, long-range connections, cross-channel feature-map attention.
Авторы захотели поискать некий универсальный подход к решению этой проблемы. В результате в статье предлагается две новые вещи:
Архитектура блока
Новый блок называется Split-Attention Block. Каждая фича может быть разделена на K (cardinality) feature-map groups. И при этом внутри каждой группы можно сделать дополнительно R (radix) сплитов, таким образом общее число feature groups — G = K * R. К каждой группе можно применить какие-нибудь трансформации.
Добавили Split Attention in Cardinal Groups. Для каждой cardinal группы может быть получено объединение, используя поэлементное суммирование вдоль многих сплитов.
ResNeSt Block
После предыдущего шага все кардинальные группы можно сконкатенировать поканально. Финальный output делается как в residual блоках — shortcut connection, если размерность одинаковая, если же нет, то накладывается strided convolution или combined convolution-with-pooling.
Архитектура
Тренировка: Large Mini-batch Distributed Training
8 серверов по 8 GPU. Линейно скейлят начальную learning rate в зависимости от размера мини-батча. Вначале warm-up, потом cosine scheduler. BN параметр γ инициализируется равным 0 для каждой последней BN операции в каждом блоке. Label Smoothing, Auto Augmentation, Mixup, Large Crop Size (224 и 256), Regularization (dropout, dropblock, weight decay).
Тренировка на ImageNet
С каждым мини-батчем делают следующее:
270 эпох, weight decay 0.0001, momentum 0.9, cosine learning rate schedule with the first 5 epochs reserved for warm-up. Размер мини-батча… 8192 for ResNeSt-50, 4096 for ResNeSt 101, and 2048 for ResNeSt-<200, 269>.
Для подсчета скора делают ресайз к 1/0.875 от размера кропа по короткой стороне и накладывают center crop.Тренировали на mxnet, glouncv.
Ablation Study
Отдельно стоит отметить, что увеличение radix с 0 до 4 не только улучшает top-1 accuracy, но ещё и latency, а также memory usage.
5. Weight Standardization
Авторы статьи: Siyuan Qiao, Huiyu Wang, Chenxi Liu, Wei Shen, Alan Yuille (Johns Hopkins University, 2019)
Оригинал статьи :: GitHub project
Автор обзора: Эмиль Закиров (в слэке bonlime)
Авторы решают проблему micro-batch training, когда использование BatchNorm (BN) затруднено. GroupNorm в таком случае может служить хорошей альтернативой, но до сих пор он показывал себя хуже чем BN. Утверждается, что BN помогает тем, что сглаживает loss landscape и упрощает оптимизацию. Авторы предлагают другой способ сгладить loss landscape (и приводят теоретические доказательства того, что это действительно уменьшает константу Липшица). Как результат их подход + GroupNorm с BS=1 даёт качество лучше, чем BN + большой BS.
Статья с очень простой идеей и впечатляющими результатами, которая почему-то осталась без особого внимания.
Основная идея: BN стандартизирует активации и как следствие упрощает оптимизацию. А давайте будем стандартизировать еще и веса у слоёв, чтобы еще сильнее упростить оптимизацию.
Предшествующие подходы
Предложенный препроцессинг изображения
Многие шаги препроцессинга взяты из JPEG.
Выбор лучших каналов
Эксперименты
Для задач классификации (ImageNet), детекции и сегментации (COCO) подход позволяет добится улучшения в среднем в 1% за счет возможности использования входного (3-х канального) изображения большего размера. При этом существует возможность использования меньшего количества каналов при небольшом ухудшении точности.