Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2

2020 October 30

KM

Kryses Merdrol in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Но если центральный процессор нагревается до 100 градусов это норм или нет?
источник

KM

Kryses Merdrol in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
В интернете не могу найти валидного ответа
источник

PO

Point Of Something in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Kryses Merdrol
Но если центральный процессор нагревается до 100 градусов это норм или нет?
Думаю нет. 90 еще норм
источник

SL

Sergey L in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Kryses Merdrol
Но если центральный процессор нагревается до 100 градусов это норм или нет?
зависит еще от нагрузки, охлаждения и условий эксплуатации. В некоторых случаях это нормально, например, если плохое охлаждение, и вы решили его существенно разогнать, или там охлаждение не справляется.

В общем смысле - это не оч хорошо, т.к. при высоких температурах скорость деградации увеличивается + оно может просто не выдержать и умереть, но опять же зависит
источник

П

Павел in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
100 вообще не нормально. При таких температурах современные процы начинают отключать ядра и сбрасывать частоты. Нужно искать проблему в охлаждении.
источник

D•

Dan • Captain in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Kryses Merdrol
Но если центральный процессор нагревается до 100 градусов это норм или нет?
Нет
источник

П

Павел in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Ну или датчик тупо врет. Ещё вариант - у тебя Power, они горячие
источник

KM

Kryses Merdrol in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Окей, спасибо
источник
2020 October 31

KP

Kostas PONOMAREW in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Sergey L
зависит еще от нагрузки, охлаждения и условий эксплуатации. В некоторых случаях это нормально, например, если плохое охлаждение, и вы решили его существенно разогнать, или там охлаждение не справляется.

В общем смысле - это не оч хорошо, т.к. при высоких температурах скорость деградации увеличивается + оно может просто не выдержать и умереть, но опять же зависит
Ну они деградируют вроде, когда часто температура меняется, и относительно резко, если он будет работать при 100° несколько недель, то процу пофиг будет как-то, вроде бы так работает
источник

SL

Sergey L in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Kostas PONOMAREW
Ну они деградируют вроде, когда часто температура меняется, и относительно резко, если он будет работать при 100° несколько недель, то процу пофиг будет как-то, вроде бы так работает
Несовсем. Деградируют всегда на самом деле. Также в таком контексте уже можно рассматривать обратимые и необратимые деградационные процессы. В рамках одной недели - это все же не особо заметно,  но срок эксплуатации изделия уменьшается, например (грубо), с 15 лет с наработки на отказ до 14.99.
постоянная температура или не постоянная - особо значения не имеет, т.к. условно речь в итоге о "среднем", и о времени эксплуатации за пределами допустимых значений
источник

SL

Sergey L in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Но термопаста выгорает быстрее,  чем за неделю😁 под крышкой проца менять всеже не так приятно, как на кулере, хотя бы
источник

SL

Sergey L in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Sergey L
Несовсем. Деградируют всегда на самом деле. Также в таком контексте уже можно рассматривать обратимые и необратимые деградационные процессы. В рамках одной недели - это все же не особо заметно,  но срок эксплуатации изделия уменьшается, например (грубо), с 15 лет с наработки на отказ до 14.99.
постоянная температура или не постоянная - особо значения не имеет, т.к. условно речь в итоге о "среднем", и о времени эксплуатации за пределами допустимых значений
Но опять же в рамках 100 градусов
источник

ЯН

Ярослав Н in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Господа, нужна подсказка по бэггингу в деревьях. Вот при построениее леса мы для обучения каждого дерева можем брать подвыборки по примерам(Pasting), подвыборки по признакам(RSS) и подвыборки и там и там(Random Patches). А какой метод когда лучше применять??
Я пытался сам потестировать, но либо я датасет неподходящий подобрал либо сам чего-то не понимаю. Подкажите пожалуйста
источник
2020 November 01

С

Сержант Розеткинс... in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Добрый вечер, а где роад мэп?
(Давно здесь был, раньше висел в закрепе)
источник

K

Kamoliddin in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Переслано от Dan • Captain
источник

K

Kamoliddin in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Вы про это ?
источник

AY

Alexey Yurasov in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Что значит Vendor Landscape? В группе Fundamentals, на roadmap. Гуглил но все равно не понял. Звучит так, будто это как то связано с продажами услуг по аналитике данных.
источник

I

Ivan in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Я бы это объяснил как изучение того, какие вендоры есть на рынке и какие продукты они предлагают, свойства и сравнение этих продуктов
источник

AY

Alexey Yurasov in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Ivan
Я бы это объяснил как изучение того, какие вендоры есть на рынке и какие продукты они предлагают, свойства и сравнение этих продуктов
Понял, спасибо👍
источник

DK

Danil Kalinin in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Всем привет!
Кто-нибудь знает, как красиво хукнуться в API keras Metric/Callback, чтобы логировать ошибки на батче? При этом желательно не вызывая повторно self.model(x).
UPD
Хочется еще запоминать id итема, на котором ошиблись, поэтому например в self.compiled_metrics.update хочется еще передавать batched_ids.
источник