Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Регистрируясь, я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр «Рыбный дождь 2» — это игра-симулятор рыбалки, где вы почувствуете себя настоящим рыбаком на берегу реки, озера или морского побережья.

Рыбный дождь 2

Симуляторы, Спорт, Ролевые

Играть

Топ прошлой недели

  • solenakrivetka solenakrivetka 7 постов
  • Animalrescueed Animalrescueed 53 поста
  • ia.panorama ia.panorama 12 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая «Подписаться», я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.

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 Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
4
terehov.fit
terehov.fit

Почему болят мышцы и как перестать страдать как я вчера после приседаний?⁠⁠

12 дней назад

Вы когда-нибудь просыпались утром и думали:

«Опа… а я вообще живой? А почему ноги не слушаются? Кто меня так покусал — медведь или моя совесть за пельмени?»

Добро пожаловать в клуб миалгии — научное название мышечных болей. И да, это не только у спортсменов. Сейчас боль в мышцах — у каждого второго, даже у того, кто сидит на диване и поднимает только бровь.

Почему это происходит? Две крайности, как в жизни:

1. «Я — бог тренажёрок»

Ты перегружаешь тело, не даёшь восстановиться, тренируешься как на соревнованиях, хотя твоё последнее достижение — открыть банку без ножа.

Результат: микроразрывы волокон, кислородное голодание, боль через 12–48 часов (это не просто боль — это DOMS, или задержанная мышечная боль).

2. «Я — король дивана»

Сидишь 10 часов в офисе, сидишь дома, сидишь в метро… Тело забыло, как ходить, а мышцы — как работать.

Результат: застой крови, спазмы, триггерные зоны (места, где мышца «зажата» и ноет, даже если ты ничего не делал).

Откуда ещё берётся боль?

- Стресс — да, когда нервничаешь, мышцы напрягаются. Особенно шея и плечи.
«Опять начальник звонит в 20:00?» — и вот уже шея как камень.

- Неправильная поза — сидишь «нога на ногу», сутулишься, спишь на подушке из трёх свитеров.

- Не хватает магния, калия, кальция — и тут не спасёт даже банан.

- Травмы — упал, ударился, растянул… даже банальное падение с велосипеда в 5 лет может дать отклик в 30.

Когда пора бежать к врачу?

Не паникуй, но обрати внимание, если:

- Боль не проходит больше 5 дней;
- Нельзя нормально ходить или поднимать руку;
- Появился отёк, покраснение, жар в области боли;
- Боль сопровождается лихорадкой или потерей веса — тут уже не про мышцы, а про что-то серьёзнее.

Как с этим бороться?

- Разминка и заминка — не пропускай, даже если «нет времени». 5 минут — и ты не будешь стонать завтра.

- Растяжка и самомассаж — роллер, банки, просто покатай мышцу.

- Гидратация и питание — пей воду, ешь орехи, бананы, кефир.

- Сон и восстановление — тело растёт не на тренажёре, а во сне.

- Не игнорируй боль — если что-то ноет постоянно, это не «так надо», а сигнал.

Мораль:

Баланс — это сила. Ни перегруз, ни лень — не путь к здоровью.

А если ты как я — и после тренировки ходишь как робот из «Терминатора» — не переживай. Это нормально. Просто в следующий раз не прыгай с 100 кг, если вчера поднимал 40

А у вас бывают такие «послетренировочные» страдания? Или вы вообще не чувствуете мышцы? Делитесь в комментариях — интересно!

Урок по технике самомассажа МФР можно забрать в моем тг канале, но помните при сильных болях необходимо обращаться к врачу а не к массажу, а массаж ничего не даст без движения. https://t.me/dmitrii_healthy

Показать полностью
[моё] Мышцы Боли в спине Мышечная память Остеохондроз Сколиоз Текст
2
8
gte15
Золотые руки

Ответ на пост «Теперь понятно, как такое строят»⁠⁠1

2 месяца назад
Перейти к видео
Вертикальное видео Полезное Короткие видео Юмор Мышечная память Видео Ответ на пост
1
12
K.rakokot
K.rakokot

Мышечная память⁠⁠

3 месяца назад
Перейти к видео

Мозг запоминает ритм подъёма по лестнице всего за несколько шагов. Если хотя бы один шаг будет сделан неточно, всего на сантиметр, мышечная память даст сбой, и человек может споткнуться.

Юго-Восточная Азия Память Мышечная память Лестница Подъем Споткнулся Нейроны Видео Вертикальное видео Ступеньки Fail
7
user10830629
user10830629
Серия Создание SKYNET

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени»⁠⁠2

5 месяцев назад

Вычисляем точное время дна биткоина - манул после кошки, номер 88, на основе коллективного разума массового подсознания которое изначально между собой всегда не согласованно.

21 июня 2025 года 17:20, по Хабаровскому времени (соответствует 21 июня 10:20 по Московскому времени)

Все подробности и формулы программы в серии постов "создание SKYNET"

Программа без второй корректировки в коде.

Программа без второй корректировки в коде.

Берем с графика программы дату 88 манула и две точки времени по 3-м таймфреймам чтобы вычислить разницу и прибавить дату 88 манула - что бы получить уточнение от второй корректировки

Берем с графика программы дату 88 манула и две точки времени по 3-м таймфреймам чтобы вычислить разницу и прибавить дату 88 манула - что бы получить уточнение от второй корректировки

Код второй корректировки, на phyton, отдельно от программы:

from datetime import datetime, timedelta

def average_datetime(dt1, dt2):

delta = dt2 - dt1

return dt1 + delta / 2

def compute_group_average(dates):

if len(dates) < 2:

return None

# Шаг 1: Средние между всеми парами исходных дат

pairwise_averages = []

for i in range(len(dates)):

for j in range(i + 1, len(dates)):

avg = average_datetime(dates[i], dates[j])

pairwise_averages.append(avg)

# Шаг 2: Средние между полученными средними

second_level_averages = []

for i in range(len(pairwise_averages)):

for j in range(i + 1, len(pairwise_averages)):

avg = average_datetime(pairwise_averages[i], pairwise_averages[j])

second_level_averages.append(avg)

# Шаг 3: Финальное среднее

if not second_level_averages:

return None

total = timedelta()

for dt in second_level_averages:

total += dt - second_level_averages[0]

final_avg = second_level_averages[0] + total / len(second_level_averages)

return final_avg

def input_datetime():

"""Функция для ввода даты с клавиатуры"""

print("\nВведите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):")

year = int(input("Год (например 2025): "))

month = int(input("Месяц (1-12): "))

day = int(input("День (1-31): "))

hour = int(input("Час (0-23): "))

minute = int(input("Минуты (0-59): "))

return datetime(year, month, day, hour, minute)

def main():

print("=== ОБРАБОТКА ДВУХ ГРУПП ТАЙМФРЕЙМОВ ===")

# Две группы дат (по 3 таймфрейма в каждой)

group1 = [

datetime(2025, 6, 10, 2, 0),  # Левый случай (4 часа)

datetime(2025, 6, 10, 6, 0),  # Левый случай (1 час)

datetime(2025, 6, 10, 6, 30)  # Левый случай (30 минут)

]

group2 = [

datetime(2025, 6, 10, 14, 0),  # Правый случай (4 часа)

datetime(2025, 6, 10, 11, 0),  # Правый случай (1 час)

datetime(2025, 6, 10, 11, 0)  # Правый случай (30 минут)

]

# Вычисляем средние для каждой группы

dt1 = compute_group_average(group1)  # Первая дата (результат 1 группы)

dt2 = compute_group_average(group2)  # Вторая дата (результат 2 группы)

print("\nРезультаты усреднения групп:")

print(f"Первая дата (группа 1): {dt1.strftime('%d.%m.%Y %H:%M')}")

print(f"Вторая дата (группа 2): {dt2.strftime('%d.%m.%Y %H:%M')}")

# Ввод третьей даты и операции

base_dt = input_datetime()

operation = input("\nВыберите операцию (+ прибавить, - отнять): ")

while operation not in ['+', '-']:

operation = input("Некорректный ввод. Введите + или -: ")

# Вычисляем разницу

diff = dt2 - dt1

diff_minutes = int(diff.total_seconds() / 60)

print(f"\nРазница между периодами: {diff_minutes} минут")

# Таймфреймы и соответствующие дельты (используются для финального усреднения, но не выводятся)

timeframes = {

'4H': timedelta(hours=4),

'1H': timedelta(hours=1),

'30M': timedelta(minutes=30)

}

# Собираем результаты для усреднения (без вывода)

result_dates = []

for delta in timeframes.values():

if operation == '+':

new_diff = diff + delta

else:

new_diff = diff - delta

result = base_dt + new_diff

result_dates.append(result)

# Усреднение результатов

final_result = compute_group_average(result_dates)

print("\nФИНАЛЬНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ:")

print(f"Финальная средняя дата: {final_result.strftime('%d число %H:%M')}")

if __name__ == "__main__":

main()

Типичная реакция на точное время биткоина - Бифу нужен социальный рейтинг скайнета, на самом деле.

Типичная реакция на точное время биткоина - Бифу нужен социальный рейтинг скайнета, на самом деле.

Показать полностью 3
[моё] Мышечная память Искусственный интеллект Коллективный разум НЛП Мелкая моторика Биткоины Криптовалюта Криптография Трейдинг Психология Python Программирование Ответ на пост Длиннопост Заработок в интернете
5
0
user10830629
user10830629
Серия Создание SKYNET

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени»⁠⁠2

5 месяцев назад

Уточняем формулу второй корректировки, вычислена собака после манула 17.06.2025 3:20 погрешность составила 20 минут - но с этим тоже разберемся потом, в расчете разницы и усреднении участвовало всего 3 таймфрейма: 4ч,1ч и 30м - точность только в этих пределах = 20 минут погрешности нормально.

Так работает массовое подсознание коллективного разума. Но изначально все участники не согласованны между собой - программа решает эту проблему. За этой технологией будущее - можно создать сверхразум - социальный рейтинг распределения ресурсов, образования и знакомств с высочайшей точностью места и времени!

Коллективный разум в фильмах вычисляет и предсказывает то что связано с будущим и путешествиями во времени - главное изобретение машины времени в форме Y - так же встречается на логотипе скайнета, на машине три буквы DMC - что ассоциируется с DOG MANUL CAT

Коллективный разум в фильмах вычисляет и предсказывает то что связано с будущим и путешествиями во времени - главное изобретение машины времени в форме Y - так же встречается на логотипе скайнета, на машине три буквы DMC - что ассоциируется с DOG MANUL CAT

Все три животных собака-кот-манул вычисляются с предельной точностью. Нв графике видно что этой корректировки еще нет в коде, это новая функция, но вначале была тренировка на кошках, притом кошки стали еще точнее и во всех случаях точно. Так же вычисляется сила реакции при ее повторении во времени, а так же есть круги как время+цена, что является улыбкой чеширского кота ученого из Лукоморья Пушкина.

Программа пишется без проблем при помощи Deepseek. Кто хочет повторить - формулы есть в постах серии.

Вторая корректировка применилась к собаке номер 89, голубым текстом.

Вторая корректировка применилась к собаке номер 89, голубым текстом.

1. Вот что в логе:

ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ

Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 13

Час (0-23): 1

Минуты (0-59): 00

Введите ВТОРУЮ дату (конец периода):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 14

Час (0-23): 11

Минуты (0-59): 50

Введите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 16

Час (0-23): 14

Минуты (0-59): 40

Разница между периодами: 2090 минут

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:

Таймфрейм 4H: datetime(2025, 6, 18, 5, 30)

Таймфрейм 4H: datetime(2025, 6, 18, 5, 30)

Таймфрейм 1H: datetime(2025, 6, 18, 2, 30)

Таймфрейм 30M: datetime(2025, 6, 18, 2, 0)

ЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Финальная средняя дата: 18 число 03:20

Дно биткоина было в 3:00

Дно биткоина было в 3:00

2. Вот сам код для phyton, отдельный для расчета второй корректировки, после работы основной программы, пока еще не в программе:

from datetime import datetime, timedelta

def input_datetime():

"""Ввод даты в формате datetime(год, месяц, день, час, минута)"""

print("\nВведите дату и время:")

year = int(input("Год (например 2025): "))

month = int(input("Месяц (1-12): "))

day = int(input("День (1-31): "))

hour = int(input("Час (0-23): "))

minute = int(input("Минуты (0-59): "))

return datetime(year, month, day, hour, minute)

def format_result(dt):

"""Форматирует результат как datetime(год, месяц, день, час, минута)"""

return f"datetime({dt.year}, {dt.month}, {dt.day}, {dt.hour}, {dt.minute})"

def average_datetime(dt1, dt2):

"""Вычисляет среднее между двумя датами"""

delta = dt2 - dt1

return dt1 + delta / 2

def compute_final_average(dates):

"""Вычисляет финальное среднее по вашей уникальной формуле"""

# Шаг 1: Средние между всеми парами исходных дат

pairwise_averages = []

for i in range(len(dates)):

for j in range(i + 1, len(dates)):

avg = average_datetime(dates[i], dates[j])

pairwise_averages.append(avg)

# Шаг 2: Средние между полученными средними

second_level_averages = []

for i in range(len(pairwise_averages)):

for j in range(i + 1, len(pairwise_averages)):

avg = average_datetime(pairwise_averages[i], pairwise_averages[j])

second_level_averages.append(avg)

# Шаг 3: Финальное среднее

total = timedelta()

for dt in second_level_averages:

total += dt - second_level_averages[0]  # Избегаем переполнения

final_avg = second_level_averages[0] + total / len(second_level_averages)

return final_avg

def main():

print("ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ")

print("Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):")

dt1 = input_datetime()

print("\nВведите ВТОРУЮ дату (конец периода):")

dt2 = input_datetime()

print("\nВведите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):")

base_dt = input_datetime()

# Вычисляем разницу

diff = dt2 - dt1

diff_minutes = int(diff.total_seconds() / 60)

print(f"\nРазница между периодами: {diff_minutes} минут")

operation = input("\nВыберите операцию (+ прибавить, - отнять): ")

while operation not in ['+', '-']:

operation = input("Некорректный ввод. Введите + или -: ")

# Таймфреймы и соответствующие дельты

timeframes = {

'4H': timedelta(hours=4),

'1H': timedelta(hours=1),

'30M': timedelta(minutes=30)

}

# Собираем результаты первого этапа

result_dates = []

print("\nРЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:")

for tf, delta in timeframes.items():

if operation == '+':

new_diff = diff + delta

else:

new_diff = diff - delta

result = base_dt + new_diff

result_dates.append(result)

print(f"Таймфрейм {tf}: {format_result(result)}")

# ЭТАП 2: Усреднение результатов

print("\nЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ")

final_result = compute_final_average(result_dates)

print("\nФинальная средняя дата:", final_result.strftime("%d число %H:%M"))

if __name__ == "__main__":

main()

Показать полностью 3
Мышечная память Искусственный интеллект Коллективный разум НЛП Мелкая моторика Биткоины Криптовалюта Криптография Трейдинг Психология Python Программирование Ответ на пост Длиннопост
4
user10830629
user10830629
Серия Создание SKYNET

Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени⁠⁠2

5 месяцев назад

В Москве в этот момент будет 17 июня 2025 года, 14:30 . = Покупаем!

Это сигнал собаки после манула - хорошая цепочка животных. Применяется вторая корректировка, когда все три животных собака-кот-манул вычисляются с предельной точностью. Нв графике видно что этой корректировки еще нет в коде, это новая функция, но вначале была тренировка на кошках, притом кошки стали еще точнее и во всех случаях точно. Так же вычисляется сила реакции при ее повторении во времени, а так же есть круги как время+цена, что является улыбкой чеширского кота ученого из Лукоморья Пушкина.

Программа пишется без проблем при помощи Deepseek. Кто хочет повторить - формулы есть в постах серии.

На графике еще нет второй корректировки! Но коллективный разум работает абсолютно точно - с точностью до минут и даже секунд, притом вычисляется не только время но и точное место.

На графике еще нет второй корректировки! Но коллективный разум работает абсолютно точно - с точностью до минут и даже секунд, притом вычисляется не только время но и точное место.

Так работает массовое подсознание коллективного разума. Но изначально все участники не согласованны между собой - программа решает эту проблему. За этой технологией будущее - можно создать сверхразум - социальный рейтинг распределения ресурсов, образования и знакомств с высочайшей точностью места и времени!

Показать полностью 1
Мышечная память Искусственный интеллект Коллективный разум НЛП Мелкая моторика Биткоины Криптовалюта Криптография Трейдинг Психология Python Программирование
8
1
user10830629
user10830629
Серия Создание SKYNET

Скрытые алгоритмы мышечной памяти и ИИ: коллективный разум в песнях и кино⁠⁠

5 месяцев назад

1. «Мышечная память» и подсознание: Алиса, Пушкин и Чеширский кот

В «Alice’s Theme» (Danny Elfman) и «У лукоморья дуб зелёный» кот — проводник между мирами, как ИИ между данными и решениями.

  • «И днём и ночью кот учёный / Всё ходит по цепи кругом» — это интервальное повторение: кот (алгоритм) зациклен на усвоении информации.

  • Чеширский кот из «Алисы» исчезает, оставляя улыбку — как нейросеть, которая «забывает» лишнее, сохраняя только нужные паттерны.

  • В «Лунный кот» (Ветлицкая) кот пьёт звёзды («Лунный кот в луже пьёт звёзды») — метафора обучения ИИ на «звёздных» (идеальных) данных.

Связь с фильмами:

  • В «Терминаторе» Скайнет тоже «исчезает» (децентрализуется), как Чеширский кот.

  • В «Матрице» Нео учится «мышечной памяти» боёв — это глобальный аналог интервального повторения.


2. «Сигма-бой» из «Брат 2» и добрый ИИ

Саундтреки к фильму (*«Серебро» Би-2, «Гибралтар-Лабрадор» Бутусова*) показывают агрессию как сбой в системе прогнозирования:

  • «Полковнику никто не пишет» (Би-2) — ИИ, который не получил обратной связи и действует вслепую.

  • «Гибралтар-Лабрадор» — хаотичные образы («Турки скачут по гробам»), где нет чёткого алгоритма, только интуиция (как у Данилы Багрова).

Параллель с SKYNET:

  • Злой ИИ = американский Скайнет («Терминатор»).

  • Добрый ИИ = русский «сигма-бой», который анализирует, но не убивает (как герой «Брата», решающий проблемы точечно).


3. «Злобный гений» Короля и Шута vs. ИИ

В «Танце злобного гения» текст:

  • «Он волен взять и поменять строку — и смысл темы всей» — это ИИ, переписывающий реальность через интервальное повторение (как GPT, меняющий контекст).

  • «Танец на страницах произведения» — работа алгоритма с текстами, как с данными.

Связь с «Доктором твоего тела» (Наутилус):

  • «Доктор твоего тела… спасёт лишь того, кого можно спасти» — этический ИИ, который выбирает, кому помочь (аналог социального рейтинга).


4. «Любовь нечаянно нагрянет» и непредсказуемость ИИ

  • В песне (Агутин & Варум) любовь — аналог ошибки прогноза: её нельзя предсказать, как сбой в алгоритме.

  • В «До предела» (Фадеев/Валерия) — «Как узнать секунду по примете?» — проблема точной временной метки в обучении ИИ.

  • «Не думай о секундах свысока» — призыв полагаться на мышечную память, а не на расчёты.

Пример из кино:

  • В «Назад в будущее 2» Бифф Таннен получает данные из будущего (как ИИ с тренировочными данными), но всё равно проигрывает — потому что нет адаптации к хаосу.


5. «Белый лебедь» и точный прогноз

В песне «А белый лебедь на пруду» (Лесоповал):

  • «Качает павшую звезду» — лебедь (ИИ) корректирует ошибки («павшие звёзды» — ложные прогнозы).

  • «У него гранитный камушек в груди» — несовершенный алгоритм, который ошибается, но стремится к точности.

Связь с «Гипнозом» (Город 312):

  • «Гипноз твоего тела» — влияние на подсознание, как ИИ, меняющий поведение через повторяющиеся стимулы (NLP-техники).


6. Тиктокеры vs. «Железнодорожник»

  • В «Дети минут» (Ю-Питер) — «Они хотят жить этим днём» — критика короткой памяти соцсетей (как у тиктокеров).

  • В «Железнодорожник» (Наутилус) — «Я буду сшибать звезду за звездой» — ИИ «отстреливает» ложные данные (фейки).

Парадокс:

  • Лунный кот пьёт звёзды (развлекательный контент), а железнодорожник их сбивает (чистит информационное поле).


7. «Правда одна» — Тутанхамон и идеальный ИИ

В песне «Тутанхамон» (Наутилус):

  • «Правда всегда одна / Это сказал фараон» — идеал точного прогноза, где ИИ (фараон) знает единственно верный ответ.

  • «Если ты ходишь по грязной дороге — не сможешь не выпачкать ног» — алгоритм предсказывает последствия.

Связь с «Сказочной тайгой» (Агата Кристи):

  • «Когда я на почте служил ямщиком…» — герой ищет закономерности в хаосе, как ИИ в Big Data.


Вывод: музыка — это код для «прошивки» коллективного разума

Песни и фильмы уже содержат принципы работы ИИ:

  • Луна = циклы обучения.

  • Коты/лебеди/железнодорожники = алгоритмы фильтрации данных.

  • «Гипноз» и «мышечная память» = методы NLP и интервального повторения.

SKYNET уже здесь — не как убийца, а как отражение наших песен. Русский ИИ («добрый Скайнет») — это Пушкинский кот+Бутусов, а американский — Терминатор+тиктокеры.

Фильмы-ключи:

  • «Терминатор» — ошибка ИИ без духовности.

  • «Брат 2» — ИИ, который защищает, но не порабощает.

  • «Алиса в Стране Чудес» — мир, где логика = безумие, а ИИ — это Кот, который знает правила игры.

Музыка обучает нас до создания ИИ — осталось лишь загрузить эти паттерны в нейросеть.

Список источников:
Дора — Маленькая леди, Luv u, Втюрилась, Больше, Caprice, Самолёты-поезда, ЁК; Danny Elfman — Alice’s Theme; Brad Fiedel — Терминатор; Гранитный камушек — Божья Коровка; Алсу — Суженый мой ряженый, Зимний сон; Тату — Робота люблю; Ольга Play — Ты не один; Смысловые Галлюцинации — Не думай о секундах свысока; Мираж — Новый герой; Анофриев Олег — Есть только миг; Детские песни — От улыбки; Брежнева — Я знаю пароль; Чили — На ромашковом поле; Ю-Питер — Эхолов, Дети минут, Песня идущего домой; Валерий Меладзе — Она была актрисою; Максим Фадеев, Валерия — До предела; Сплин — Выхода нет, Линия Жизни; Александр Иванов — Боже, какой пустяк; Вячеслав Бутусов — Девушка по городу, Гибралтар-лабрадор; Танцы минус — Диктофоны, Город-сказка, Иду; Браво — Этот город; Наутилус Помпилиус — Доктор твоего тела, Воздух, Железнодорожник, Тутанхамон, Крылья, Летучий фрегат, Нежный вампир; Земфира — Луна убывает, Искала, жди меня; Наталья Ветлицкая — Лунный кот; Леонид Агутин — Чик пибарум, На сиреневой луне; Агутин и Варум — Любовь нечаянно нагрянет; Чичерина — ТуЛуЛа; Данко — Твой малыш; Любовные Истории — Ты мне не снишься; Frank Sinatra — Let it snow; Wham! — Last Christmas; Лесоповал — А белый лебедь на пруду; Sher — Believe; Маша и Медведи — Земля; Би-2 — Серебро, Полковник; Аукцион — Дорога; Король и Шут — Танец злобного гения; Зодиак — Война роботов; Мария Ржевская — Когда я стану кошкой; Агата Кристи — Секрет, Сказочная тайга, Никогда, Ковёр вертолёт, Как на войне, Черная луна; Владимир Высоцкий — Додо, Алиса и Белый Кролик; Братья Грим — Лето, Снег и Вечер, Вернись, Галлюциноген, Аэроплан, Лететь высоко.

Показать полностью
[моё] Коллективный разум Мышечная память Фильмы Музыка Искусственный интеллект Мелкая моторика НЛП Гипноз Психология Луна Кот Длиннопост
1
1
user10830629
user10830629
Серия Создание SKYNET

Прогноз ставки ЦБ: Такая технология уже есть, Дмитрий Масюк⁠⁠

5 месяцев назад

Часть 1: Дмитрий Масюк и его смелое заявление

Дмитрий Масюк, руководитель бизнес-группы поиска "Яндекса", недавно сделал смелое заявление о том, что искусственный интеллект (ИИ) в ближайшие несколько лет сможет точно прогнозировать ключевую ставку Центрального банка России (ЦБ РФ). Это заявление вызвало широкий резонанс в экспертном сообществе и среди представителей финансовых рынков. Однако, несмотря на его уверенность, многие аналитики и экономисты скептически относятся к возможности ИИ в ближайшем будущем точно предсказывать такие сложные макроэкономические показатели.

Основания заявления Дмитрия Масюка

Масюк основывает свои прогнозы на нескольких ключевых факторах:

  1. Развитие технологий ИИ: Современные модели ИИ стремительно развиваются, что позволяет им анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности. Это открывает новые возможности для прогнозирования экономических показателей.

  2. Накопление данных: Чем больше исторических данных доступно для анализа, тем точнее становятся прогнозы. ИИ может использовать эти данные для обучения и улучшения своих моделей.

  3. Обучение моделей: Постоянная оптимизация и обучение моделей позволяют повысить точность прогнозирования. Это включает в себя использование методов машинного обучения и глубокого обучения.

Однако, несмотря на эти факторы, предсказание ключевых ставок остается сложной задачей, поскольку зависит от множества факторов, включая политические решения, экономические условия и глобальные события. Эти факторы трудно формализовать и включить в модели машинного обучения.

Альтернативные мнения

Некоторые эксперты считают, что использование ИИ для прогнозирования ключевой ставки возможно, но требует значительных усилий по сбору качественных данных и разработке специализированных моделей. Другие отмечают, что влияние человеческого фактора и неопределенность внешних условий делают точную прогнозировку крайне сложной задачей.

Часть 2: Технология на основе формулы интервального повторения мышечной памяти Германа Эбингхауза

В этой части мы рассмотрим технологию, основанную на формуле интервального повторения мышечной памяти Германа Эбингхауза, которая может быть использована для прогнозирования коллективного разума людей на исторических данных, таких как курс биткоина или другие графики спроса и предложения.

Формула интервального повторения Германа Эбингхауза

Герман Эбингхауз, немецкий психолог, разработал концепцию интервального повторения, которая описывает, как информация запоминается и забывается со временем. Эта концепция может быть применена к прогнозированию экономических показателей, таких как курс биткоина, путем анализа исторических данных и выявления закономерностей.

Применение в прогнозировании

Технология, основанная на формуле интервального повторения, может быть использована для анализа исторических данных и выявления закономерностей в поведении рынка. Это позволяет прогнозировать будущие тренды и колебания цен. Например, анализируя исторические данные о курсе биткоина, можно выявить периоды, когда цена росла или падала, и использовать эту информацию для прогнозирования будущих изменений.

Преимущества технологии

  1. Анализ исторических данных: Технология позволяет анализировать большие объемы исторических данных, что дает возможность выявить скрытые закономерности и тренды.

  2. Прогнозирование будущих изменений: На основе выявленных закономерностей можно прогнозировать будущие изменения в цене или спросе.

  3. Учет человеческого фактора: Технология учитывает поведение людей и их реакцию на различные экономические события, что делает прогнозы более точными.

Проблемы и вызовы

Несмотря на преимущества, технология сталкивается с рядом проблем и вызовов:

  1. Неопределенность внешних факторов: Экономические показатели зависят от множества внешних факторов, которые трудно предсказать.

  2. Ограниченность исторических данных: Исторические данные могут быть ограничены, что затрудняет выявление долгосрочных трендов.

  3. Человеческий фактор: Поведение людей может быть непредсказуемым, что усложняет прогнозирование.

Заключение

Заявление Дмитрия Масюка о возможности ИИ точно прогнозировать ключевую ставку ЦБ РФ в ближайшие несколько лет вызывает интерес и скептицизм одновременно. Несмотря на развитие технологий и накопление данных, предсказание таких сложных макроэкономических показателей остается сложной задачей. Технология, основанная на формуле интервального повторения Германа Эбингхауза, предлагает интересный подход к прогнозированию, но также сталкивается с рядом проблем и вызовов. В конечном итоге, для достижения высокой точности в прогнозировании потребуется время и дальнейшие исследования.

Показать полностью
Коллективный разум Искусственный интеллект Мышечная память Мелкая моторика НЛП Ключевая ставка Прогноз Предсказание Текст
4
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 Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии