Я еще помню как на рынках вырезали конус из макушки арбуза, дабы доказать его красноту, сладость и сочность (а потом это все запретили). Как же я люблю арбуз. Кстати, в Москве уже можно покупать, уже прям сладкие и сочные. А теперь поговорим про одну байку, от которой меня всегда бомбило (особенно когда ее начинала рассказывать учительница по биологии, чтобы привлечь наше внимание). «Арбуз - это ягода». Каждый раз когда нам рассказывали этот интересный факт, мы сравнивали в голове клубнику и арбуз и офигевали. Но на самом деле все не так просто. Термин ягода имеет два значения: кулинарное и ботаническое. В кулинарии ягода - это небольшой сладкий плод, который можно съесть не откусывая/разрезая/разделывая. По этому определению клубника, малина и тд это ягоды, а вот арбуз - нет (поди попробуй съешь арбуз не откусывая). С точки зрения ботаники, ягода - тип одно- или многосемянного плода, характеризующийся тонким кожистым эпикарпием и сочными мезокарпием и эндокарпием (плотная кожица, внутри куча сочной мякоти вперемешку с семенами). Короче: по ботанике к ягодам относятся смородина, крыжовник, помидоры, а клубника и малина - нет (они называются ложными ягодами или многоорешками). А теперь перейдем к арбузу. Плоды арбуза, тыквы, огурца, кабачка и тд, полностью идентичны по строению и этапам развития ягодам, но из-за содержания сильно большего количества семян, выделяются в отдельный вид - тыквина. То есть фразу «Арбуз - это ягода», правильней будет сказать «Плод арбуза - тыквина, гомологичен ягоде».
PS: Интересный факт, о котором многие не знают. В биологии нет понятий фрукт и овощ, это деление чисто бытовое/кулинарное/колхозное. До 1700 года в русском языке даже не существовало такого слова, все плоды растений называли овощами. С орехами ситуация похожа на вопрос с ягодами: с точки зрения быта орех - это все что в скорлупе и надо грызть, а с точки зрения ботаники, орехом является лесной орех и гречка, а грецкий орех, кокос, кедровые орехи никакого отношения к орехам не имеют. Арахис вообще бобовое...
Вот уже третий год подряд я пытаюсь вырастить арбузы (живу в Пензенской области).
В первый год выросло 2 арбузика по 3кг, не вызрели.
Во второй год выросло десятка полтора арбузов, вызрели все, очень сладкие и буквально лопались при попытке разрезать, но размер огорчил, так же около 3кг, хотя сорт относительно крупноплодный.
В этом году надеюсь наконец-то собрать полноценный урожай, так как растут арбузики очень бодро.
Первый сажал в конце мая, последние (желтоплодные) в середине июня, что бы созревание было постепенным. Растут без укрытия.
В прошлом году решил попробовать вырастить арбузы в открытом грунте (Пензенская область), сажал рассадой 9 штук, из-за холодного июня выжило 4, из них только один дал плоды, 3 арбуза по 3кг (мелкоплодный сорт).
В этом году посадил дыни и арбузы, всего 40+ кустов, рассадой разной степени развития, часть росла в пятилитровых контейнерах и за месяц успели пустить плети, часть в контейнерах на 1 литр (тоже пустили плети), и с десяток в торфяных капсулах (на момент высадки было всего по 2 настоящих листочка).
В итоге после высадки, в начале июня, были заморозки, дыня вся вымерзла, побило тыквы, а арбузы из пятилитровых контейнеров несмотря на то что я их закалял в течении двух недель, оказались на грани гибели. Легче всего заморозки перенесли арбузы из капсулы, они их вообще не заметели, хотя даже не закалялись (пересадил прямо с подоконника в землю). Сейчас все арбузы пришли в себя, но те что из больших контейнеров таки отстают от "капсульных".
Решил фоткать один плод каждый день, что бы видеть динамику роста сегодня третий снимок сделал:
Думаю стоит немного обновить информацию по данному "арт-обьъекрту" нашего замечательного края. Бахча на месте не стоит и всегда поддерживает тренды, примеру
на бахче Понаморевых, так же можно побродить в лабиринте(ну или поиграть в пакмана, для олдфагов)
Я умею выбирать арбузы и женщин. Сразу чувствую, моё или не моё. Про женщин рассказывать не буду, но про арбузы расскажу один случай.
Я не знаю, откуда во мне это чутьё — на юге не жил и бахчи у меня никогда не было. Подкину арбуз пару раз, стукну по нему костяшкой пальца, послушаю звук, посмотрю сухой ли хвостик, и приходит ощущение – моё! И точно – разрежешь — сладкий, сочный, рассыпчатый, во рту тает!
Прихожу на рынок, подхожу к развалу, беру арбуз, подкидываю, стучу, слушаю. Подбегает южный человек:
— Слюшай, дарагой, бири, эта ха-а-роший арбуз.
Я говорю в тон:
— Аткуда зна-и-ишь? Ты ж иго даже в руки ни брал?
Он берет арбуз в руки, и протягивает мне:
— Э! У миня все арбуз хароший! Бири!
Но я вижу – арбуз не мой!
— Нет, не возьму, — говорю. — Или давай договоримся так. Если этот арбуз неудачный, я возвращаюсь, и ты мне взамен даёшь два арбуза, но по моему выбору!
Машинное обучение — технология, которая позволяет компьютеру самообучаться и распознавать закономерности. А помогают ему инженеры машинного обучения. Рассказываем, чем они занимаются, какие навыки им нужны и как войти в эту профессию.
Кто такой инженер машинного обучения
Инженер машинного обучения (ML-инженер — от англ. Machine Learning Engineer) — это специалист, который разрабатывает и внедряет алгоритмы, позволяющие программам обучаться на данных и принимать решения без явного программирования. Скажем, специалист по Data Science анализирует данные и строит модели, а ML-инженер оптимизирует их и интегрирует в реальные приложения.
Профессия находится на пересечении программирования, математики, статистики и прикладного машинного обучения. ML-инженер не просто строит модель, а делает так, чтобы она эффективно работала в продакшене, обрабатывала большие объемы данных, быстро реагировала на запросы пользователей и корректно обновлялась по мере поступления новых данных.
Чем занимается ML-инженер на практике
Работа ML-инженера включает сразу несколько направлений. В первую очередь это сбор и подготовка данных. Реальный мир далек от идеала, и данные часто приходят в сыром виде: с пропусками, ошибками и несоответствиями. Инженер должен очистить их, привести к единому формату и расширить с помощью внешних источников.
Следующий этап — выбор и обучение модели. Здесь инженер выбирает один или несколько алгоритмов, проводит эксперименты, настраивает параметры, оценивает качество. Он должен понимать, как работают линейные регрессии, деревья решений, градиентный бустинг, нейронные сети и уметь выбрать нужный инструмент под задачу.
Самое сложное и ответственное начинается после того, как модель готова. ML-инженер превращает ее в часть работающего приложения. Это означает упаковку модели в API, написание серверного кода, оптимизацию по скорости и памяти, мониторинг качества в реальном времени и повторное обучение по мере необходимости. Он также работает над масштабируемостью и надежностью, так как в реальных условиях модели должны обрабатывать тысячи или миллионы запросов ежедневно.
Кроме того, инженер взаимодействует с другими специалистами: аналитиками, продукт-менеджерами, разработчиками. Он объясняет, как работает модель, какие у нее ограничения, как интерпретировать результаты. Коммуникация — неотъемлемая часть его работы.
Какие навыки и знания нужны
Чтобы стать инженером машинного обучения, нужно сочетание теоретической базы и практических навыков:
Уверенное владение языками программирования, прежде всего Python. Большинство библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, написаны именно на нем.
Знания математики, особенно линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики тоже играют важную роль. Без них невозможно понять, как и почему работает та или иная модель, как интерпретировать ее поведение и где могут возникнуть ошибки. Для повторения основ у нас есть отдельный бесплатный курс базовой математики.
Алгоритмы машинного обучения важно понимать на уровне реализаций: что такое переобучение, как работает регуляризация, какие метрики применимы для классификации, регрессии, кластеризации.
Также важно уметь работать с базами данных (SQL, NoSQL), системами хранения и обработки больших данных (Hadoop, Spark), знать основы DevOps и MLOps (Docker, CI/CD, Kubernetes, автоматизация моделей).
Плюсы и минусы профессии
➕ Востребованность и высокая оплата труда. Инженеры по машинному обучению — одни из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Зарплаты выше среднего по рынку, особенно при наличии успешных проектов и глубоких знаний.
➕ Перспективность. ML активно применяется в медицине, финансах, ритейле, науке и других отраслях. Это дает широкие возможности для карьерного роста.
➕ Интеллектуальная работа. Работа подходит тем, кто любит решать сложные задачи и работать с данными.
➕ Богатая образовательная экосистема. По теме ML иного курсов, open-source инструментов, конференций и сообществ. Есть возможность постоянно учиться и обмениваться опытом.
➖ Высокий порог входа. Нужны глубокие знания математики, программирования, а также баз данных, алгоритмов и архитектур моделей.
➖ Работа бывает рутинной. Большую часть времени занимает обработка и подготовка данных, отладка моделей, а не изобретение революционных алгоритмов.
➖ Трудности с внедрением моделей. Не всегда удается успешно интегрировать модель в продукт. Требуются усилия по адаптации под инфраструктуру, масштабированию, мониторингу и учету бизнес-ограничений.
➖ Конкуренция. Растущая популярность профессии означает, что в крупных городах конкуренция среди кандидатов может быть высокой.
Зарплаты ML-инженеров
По данным Dream Job, средняя зарплата ML-инженеров в России за 2025 год составляет 165 000 рублей. Чаще всего зарплаты находятся в диапазоне от 100 000 до 230 000 рублей. Минимальная зафиксированная зарплата — 87 000 рублей, максимальная — 360 000.
Вилки джуниоров в машинном обучении, по данным HH Карьера, составляют от 70 000 до 110 000 рублей. Мидлов — от 220 000 до 250 000 рублей, а сеньоров — от 348 000 до 350 000 рублей.
Вот так выглядят зарплаты в профессии ML-инженер летом 2025 года.
1/2
Перспективы профессии
Машинное обучение используется в самых разных сферах: от финансов и медицины до логистики, маркетинга и развлечений. ML-инженеры разрабатывают алгоритмы для прогнозирования спроса, распознавания лиц, антифрод-систем и рекомендательных алгоритмов.
Спрос на таких специалистов продолжает расти, а уровень доходов остается одним из самых высоких на рынке. По данным исследования, наибольший спрос в сфере анализа данных и ML пришелся на последние четыре года — число предложений выросло в 2,5 раза.
Конечно, вход в профессию требует знаний, самообразования и реальных кейсов. Но те, кто готов учиться и двигаться вперед, найдут в этой области интересную работу с постоянными интеллектуальными вызовами и большими карьерными перспективами.
Как стать ML-инженером
Многие специалисты приходят в машинное обучение из смежных областей: математики, физики, программирования, аналитики. Часто у них есть техническое образование, хотя это необязательно. Важнее — желание учиться и практиковаться.
Один из самых надежных способов — пройти профильное обучение. Это может быть вуз, где есть направления по ИИ и анализу данных, или курсы, ориентированные на практику. Онлайн-платформы предлагают мощные программы, которые можно проходить параллельно с работой или учебой.
Например, стартовать в профессии поможет онлайн-курс «Инженер машинного обучения» Практикума — за 4 месяца вы изучите полный жизненный цикл модели машинного обучения и сможете строить продвинутые ML‑модели. Вы освоите Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты, добавите 7 ML-проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Рассказал в одном посте, об одном способе выращивания дыни. Данный способ использую уже лет 10, а поведал его мне мой товарищ, бежавший из Туркменистана в 90е.
Этот способ, некоторым, кажется, сложным и почти фантастическим, но на самом деле, это самый легкий вариант для выращивания бахчевых. Заключается он в следующем:
1. Находим "верблюжью колючку", режем стебель примерно посередке, также подрезаем все толстые ветки 1-1.5 от кончика.
2. В места срезов стебля втыкаем дынные семена.
3. Забываем на месяц-полтора.
4. собираем урожай.
Все просто, этот вид "посадки" дыни широко практикуется в азиатских странах, в которых есть проблемы с поливом. При такой высадке, поливать растение не требуется, полоть тоже не нужно, "колючка" снабдит дыню влагой, сорняки не смогут задавить такой союз( "колючка" весьма агрессивное и стойкое растение)
В общем способ отличный, только нужно чтобы "колючка" росла, а ее в Астрахани полно.
Выращивать так стали от безысходности...На даче украли все трубы и полива нет, а жить как то нужно было.
Несколько сумбурно, написанное мной читать сложно. Чукча не писатель...
Богатых вам урожаев.
p.s Арбузы так тоже растут, но вес до 10 кг выходит, зато - мега сладкие...
