В Приморском крае есть очень красивые места. Особенно те, что располагаются вдоль побережья.. Он в общем то поэтому и назван Приморским.. И в этих местах до сих пор бродят тигры. Таскают собак из деревенских дворов.. Иногда лошадей. Если повезёт. Каждый житель северных районов приморья скорее всего видел тигра в живую. Или его следы. Местные иногда называют его Амба..
Это мой Амба. И он теперь живёт в Дальнегорске. Почему? Да хер знает, так получилось.
Как всегда, немого процесса работы:
Сборка из крупных деталей на прихватки:
Обвариваю аргоном. Потому что это быстро, относительно не дорого, очень чисто и приятно.
Кислотный грунт для защиты металла. Внутри и снаружи. Сверху акриловый. Типа novol, или не хуже по качеству.
Сверху второй слой. Тот же novol, только чёрный. Он более жёсткий по сравнению с серым. И слой можно "ложить" более толстый.
Грунт уложен. Можно покрывать финишным фактурным покрытием
И наносить путину. Цвет "старое золото"
И вот он почти на месте
Несколько последних штрихов - и если будете в этой на самом деле, хоть и красивой, но жопе мира, посмотрите. Должен стоять в центре этого забытого и никому не нужного уездного города славы горняков и рудокопов..
Не знаю, правильно ли размещать подобное на развлекательном ресурсе, но хотелось бы придать максимальную огласку тому, что происходит в городе Дальнегорск (Приморский край).
Если попытаться описать Приморский край несколькими словами, я бы сказал что это: Море, горы и долины.
Горы Сихотэ́-Али́нь, проходя через весь край, в одном месте вплотную подходят к морю, создавая обрывистую береговую линию, а в другом защищают долины от ветра и создают свой микроклимат. В итоге, если путешествовать по Приморскому краю, создаётся ощущение что побывал сразу в нескольких разных регионах.
Я люблю ездить (благо работа иногда даже заставляет это делать) по краю в межсезонье. На побережье появляется первая трава, на перевалах еще лежит снег, а за ним уже ярко зеленая весенняя листва на деревьях.
Как сказал Высоцкий: - "Лучше гор могут быть только горы". И в этом посте будут только горы, т.к. море требует отдельного рассказа.
Если вы любите куда-нибудь залезь, можно найти себе гору по душе. Это небольшой список самых популярных маршрутов.
Сам, из этого списка, был только на Пидане. Остальное в планах.
Пидан - гора, про которую есть много мифов, в которые никто не верит, но все с удовольствием их рассказывают :). Гора очень интересная. Подъем вначале через лес, потом по каменистому хребту, перепрыгивая с камня на камень.
Но что впечатлило больше всего, так это очередь на вершину. Причем, мне самому было подниматься не легко, а люди туда с шли с детьми разных возрастов.
Если решите подняться, советую снять домик у подножья. Спустившись, не нужно будет замученным садиться за руль. Переночевали и на следующий день можно ехать обратно.
Теперь несколько мест, в которые не надо стоять очередь и которые не менее интересные.
Гора Тимпур.
Высота небольшая, всего 410 метров. Не сложный маршрут и расположение в черте города, недалеко от популярного пляжа Шамора. Сверху открывается классный вид на море.
Гора Известковая или высота 611 (г.Дальнегорск)
Место, где 20 января 1986г. (по заверением некоторых уфологов) разбился НЛО.
На гору с женой погонялись в этом году на майские праздники. На мой взгляд, это лучшее время для подъёма. Плюсы: уже тепло, но нет сильной жары; нет листвы, поэтому хороший обзор. И конечно же, цветение багульника. Целые заросли, через которые ты идешь. Это конечно безумно красиво.
Можно посмотреть как на самом деле выглядит карьерная лестница.
И, конечно, доказательства контакта
В самом Дальнегорске в небольшом музее можно посмотреть выставку камней. Один из экспонатов - "каменный гриб" - это не окаменелость, а действие эрозии. Найден в одной из пещер при добыче горных пород.
На этом пока все. Еще не везде успел залезть. Про другие горы можно было бы рассказать, но меня там не было, а хотелось поделиться именно своими впечатлениями.
Вот вам фото еще пары мест, куда можно при желании залезть.
Несколько пояснений, исходящих из комментариев к прошлым постам.
1. Я не могу рассказать и показать все места. Наверняка многие из них очень классные и считаются "культовыми". Но я мог в них не быть или у меня нет их фото, или они мне просто не запали в память. Я бывал не везде и фото некоторых мест просто нет. Большинство фотографий я стараюсь выкладывать из своего личного архива.
2. Я знаю, что допускаю грамматические ошибки. Глупые ошибки. Даже если знаю, как правильно писать слово, все равно могу написать неправильно. Я стараюсь. Если увидели, можете написать, я учту. Но пожалуйста - не надо закатывать глаза и говорить, что все безвозвратно испорчено.
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.
Эта видео снято в конце января 2019 года, но выплыло оно только вчера. События разворачиваются в культурно спортивном центре «Полиметалл» в городе Дальнегорске, где в эти дни проходил турнир по хоккею с шайбой, посвященный памяти Виктора Деменкова. Сначала баталии разворачивались на льду, затем в одном из-под трибунных помещений здания. Из-за чего начался конфликт между мужчинами неизвестно. Но, было застолье, которое переросло в ожесточенную драку.
