Биг фэктс это что
«Big fax» or «big facts» is slang that basically means «that’s so true» or «I totally agree» 🙂
Символ показывает уровень знания интересующего вас языка и вашу подготовку. Выбирая ваш уровень знания языка, вы говорите пользователям как им нужно писать, чтобы вы могли их понять.
Мне трудно понимать даже короткие ответы на данном языке.
Могу задавать простые вопросы и понимаю простые ответы.
Могу формулировать все виды общих вопросов. Понимаю ответы средней длины и сложности.
Понимаю ответы любой длины и сложности.
Решайте свои проблемы проще в приложении!
( 30 698 )
Биг фэктс это что
VACshots!
Counter-Strike: Global Offensive | 94 просмотра | 5 дней назад
ипаный донат..
Counter-Strike: Global Offensive | 54 просмотра | 7 дней назад
плюха от старого
Counter-Strike: Global Offensive | 43 просмотра | 6 дней назад
Counter-Strike: Global Offensive | 21 просмотр | 3 часа назад
Counter-Strike: Global Offensive | 18 просмотров | 6 дней назад
ахахахахах
Counter-Strike: Global Offensive | 13 просмотров | позавчера
Незаконная хуйня
Counter-Strike: Global Offensive | 13 просмотров | позавчера
Counter-Strike: Global Offensive | 12 просмотров | 7 дней назад
Just Chatting | 9 просмотров | позавчера
Counter-Strike: Global Offensive | 8 просмотров | 4 часа назад
[Verse 1]
Mic check, diamonds cost a nice check
Don’t bite that, baby give me nice neck
Got a double cup, bitch I’m finna spike that
I’m Slaughter Gang, bitch, we be where the knives at
I done slowed up, bitch, I be poled up
No role tuts, I drank the real mud
That’s my real bud, clip hold a whole dub
Hang with real Crips, nigga, I’m a real Blood
I can make them touchdown when I scream, «Hut»
Lay your bitch face down, that’s a real butt
Let me see your tits, baby finna bust a nut
AP on, doing the chicken head
Yeah, Rollie on me, doing the stanky leg
Patek on me, really rocking
You half way, I’m really cocky
Y’all niggas all cap and kill nothing
Bitch, I’m having mood swings ’cause I ain’t sipped nothing
Whole pointers on me, nigga, yeah the big nuggets
Sick and tired of eating noodles, time to flip something
[Chorus]
Got a big booty bitch, I’m tryna bag that
12 come, we dopping bombs like Baghdad
Treat a nigga main bitch like a lab rat
Remember selling big grade out my backpack
I done made a couple million off the rap-rap
Run a train on your bitch, she’s a gnat-gnat
Big cajones on a stick, let it clap-clap
I’m the realest nigga doing it and I’m big facts
Вместимость и грузоподъёмность биг бэгов
Основные качества, по которому выбираются биг бэги — это то, какого веса и объема груз в них можно перевозить. Грузы могут быть, как тяжелыми, так и объёмными при сравнительно небольшом весе.
Что определяет вместимость биг бэга?
Вместимость — это параметр, который определяет максимальный объём, который можно поместить в биг бэг. Измеряется в кубических метрах. Определяется размером контейнера (длина, ширина, высота) и конструкцией погрузочного отверстия мешка: чем оно шире, тем больший объём при крупногабаритном грузе может быть помещён внутрь.
Таблица вместимости биг бэгов, в зависимости от размера
| Размер мкр, длина х ширина х высота, см | Вместимость контейнера, куб. м. |
| 60х60х125 | 0,4 |
| 75х75х125 | 0,7 |
| 75х75х140, 75х75х150 | 0,9 |
Что определяет грузоподъёмность биг бэга?
Грузоподъёмность — это максимальный вес груза, который можно перенести в контейнере. Это более сложный параметр, который определяется:
| Размер мкр, см | Плотность, г\кв.м. | Грузоподъёмность, тонн |
| 60х60х125 | 110 | 0,5 |
| 75х75х125 | 140 | 0,7 |
| 75х75х140, 75х75х150 | 140 | 0,9 |
| 75х75х180 | 140 | 0,9 |
| 95х95х130 | 160 | 1,2 |
В таблице указана гарантированная грузоподъемность. Если планируются перегрузы, то следует выбирать максимально плотный материал для биг-бэга, количество строп не менее 4-х.
Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»
Что такое Big Data?
Big Data или большие данные — это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объема. Их обрабатывают при помощи специальных автоматизированных инструментов, чтобы использовать для статистики, анализа, прогнозов и принятия решений.
Сам термин «большие данные» предложил редактор журнала Nature Клиффорд Линч в спецвыпуске 2008 года [1]. Он говорил о взрывном росте объемов информации в мире. К большим данным Линч отнес любые массивы неоднородных данных более 150 Гб в сутки, однако единого критерия до сих пор не существует.
До 2011 года анализом больших данных занимались только в рамках научных и статистических исследований. Но к началу 2012-го объемы данных выросли до огромных масштабов, и возникла потребность в их систематизации и практическом применении.
С 2014 на Big Data обратили внимание ведущие мировые вузы, где обучают прикладным инженерным и ИТ-специальностям. Затем к сбору и анализу подключились ИТ-корпорации — такие, как Microsoft, IBM, Oracle, EMC, а затем и Google, Apple, Facebook и Amazon. Сегодня большие данные используют крупные компании во всех отраслях, а также — госорганы. Подробнее об этом — в материале «Кто и зачем собирает большие данные?»
Какие есть характеристики Big Data?
Компания Meta Group предложила основные характеристики больших данных [2]:
Сегодня к этим трем добавляют еще три признака [3]:
Как работает Big Data: как собирают и хранят большие данные?
Большие данные необходимы, чтобы проанализировать все значимые факторы и принять правильное решение. С помощью Big Data строят модели-симуляции, чтобы протестировать то или иное решение, идею, продукт.
Главные источники больших данных:
С 2007 года в распоряжении ФБР и ЦРУ появилась PRISM — один из самых продвинутых сервисов, который собирает персональные данные обо всех пользователях соцсетей, а также сервисов Microsoft, Google, Apple, Yahoo и даже записи телефонных разговоров.
Современные вычислительные системы обеспечивают мгновенный доступ к массивам больших данных. Для их хранения используют специальные дата-центры с самыми мощными серверами.
Помимо традиционных, физических серверов используют облачные хранилища, «озера данных» (data lake — хранилища большого объема неструктурированных данных из одного источника) и Hadoop — фреймворк, состоящий из набора утилит для разработки и выполнения программ распределенных вычислений. Для работы с Big Data применяют передовые методы интеграции и управления, а также подготовки данных для аналитики.
Big Data Analytics — как анализируют большие данные?
Благодаря высокопроизводительным технологиям — таким, как грид-вычисления или аналитика в оперативной памяти, компании могут использовать любые объемы больших данных для анализа. Иногда Big Data сначала структурируют, отбирая только те, что нужны для анализа. Все чаще большие данные применяют для задач в рамках расширенной аналитики, включая искусственный интеллект.
Выделяют четыре основных метода анализа Big Data [4]:
1. Описательная аналитика (descriptive analytics) — самая распространенная. Она отвечает на вопрос «Что произошло?», анализирует данные, поступающие в реальном времени, и исторические данные. Главная цель — выяснить причины и закономерности успехов или неудач в той или иной сфере, чтобы использовать эти данные для наиболее эффективных моделей. Для описательной аналитики используют базовые математические функции. Типичный пример — социологические исследования или данные веб-статистики, которые компания получает через Google Analytics.
«Есть два больших класса моделей для принятия решений по ценообразованию. Первый отталкивается от рыночных цен на тот или иной товар. Данные о ценниках в других магазинах собираются, анализируются и на их основе по определенным правилам устанавливаются собственные цены.
Второй класс моделей связан с выстраиванием кривой спроса, которая отражает объемы продаж в зависимости от цены. Это более аналитическая история. В онлайне такой механизм применяется очень широко, и мы переносим эту технологию из онлайна в офлайн».
2. Прогнозная или предикативная аналитика (predictive analytics) — помогает спрогнозировать наиболее вероятное развитие событий на основе имеющихся данных. Для этого используют готовые шаблоны на основе каких-либо объектов или явлений с аналогичным набором характеристик. С помощью предикативной (или предиктивной, прогнозной) аналитики можно, например, просчитать обвал или изменение цен на фондовом рынке. Или оценить возможности потенциального заемщика по выплате кредита.
3. Предписательная аналитика (prescriptive analytics) — следующий уровень по сравнению с прогнозной. С помощью Big Data и современных технологий можно выявить проблемные точки в бизнесе или любой другой деятельности и рассчитать, при каком сценарии их можно избежать их в будущем.
4. Диагностическая аналитика (diagnostic analytics) — использует данные, чтобы проанализировать причины произошедшего. Это помогает выявлять аномалии и случайные связи между событиями и действиями.
Например, Amazon анализирует данные о продажах и валовой прибыли для различных продуктов, чтобы выяснить, почему они принесли меньше дохода, чем ожидалось.
Данные обрабатывают и анализируют с помощью различных инструментов и технологий [6] [7]:
Как отметил в подкасте РБК Трендов менеджер по развитию IoT «Яндекс.Облака» Александр Сурков, разработчики придерживаются двух критериев сбора информации:
Чтобы обрабатывать большие массивы данных в режиме онлайн используют суперкомпьютеры: их мощность и вычислительные возможности многократно превосходят обычные. Подробнее — в материале «Как устроены суперкомпьютеры и что они умеют».
Big Data и Data Science — в чем разница?
Data Science или наука о данных — это сфера деятельности, которая подразумевает сбор, обработку и анализ данных, — структурированных и неструктурированных, не только больших. В ней используют методы математического и статистического анализа, а также программные решения. Data Science работает, в том числе, и с Big Data, но ее главная цель — найти в данных что-то ценное, чтобы использовать это для конкретных задач.
В каких отраслях уже используют Big Data?
Павел Иванченко, руководитель по IoT «МегаФона»:
«IoT-решение из области так называемого точного земледелия — это когда специальные метеостанции, которые стоят в полях, с помощью сенсоров собирают данные (температура, влажность) и с помощью передающих радио-GSM-модулей отправляют их на IoT-платформу. На ней посредством алгоритмов big data происходит обработка собранной с сенсоров информации и строится высокоточный почасовой прогноз погоды. Клиент видит его в интерфейсе на компьютере, планшете или смартфоне и может оперативно принимать решения».
Big Data в России и мире
По данным компании IBS [8], в 2012 году объем хранящихся в мире цифровых данных вырос на 50%: с 1,8 до 2,7 Збайт (2,7 трлн Гбайт). В 2015-м в мире каждые десять минут генерировалось столько же данных, сколько за весь 2003 год.
По данным компании NetApp, к 2003 году в мире накопилось 5 Эбайтов данных (1 Эбайт = 1 млрд Гбайт). В 2015-м — более 6,5 Збайта, причем тогда большие данные использовали лишь 17% компаний по всему миру [9]. Большую часть данных будут генерировать сами компании, а не их клиенты. При этом обычный пользователь будет коммуницировать с различными устройствами, которые генерируют данные, около 4 800 раз в день.
Сейчас в США с большими данными работает более 55% компаний [11], в Европе и Азии — около 53%. Только за последние пять лет распространение Big Data в бизнесе выросло в три раза.
В Китае действует более 200 законов и правил, касающихся защиты личной информации. С 2019 года все популярные приложения для смартфонов начали проверять и блокировать, если они собирают данные о пользователях вопреки законам. В итоге данные через местные сервисы собирает государство, и многие из них недоступны извне.
С 2018 года в Евросоюзе действует GDPR — Всеобщий регламент по защите данных. Он регулирует все, что касается сбора, хранения и использования данных онлайн-пользователей. Когда закон вступил в силу год назад, он считался самой жесткой в мире системой защиты конфиденциальности людей в Интернете.
В России рынок больших данных только зарождается. К примеру, сотовые операторы делятся с банками информацией о потенциальных заемщиках [12]. Среди корпораций, которые собирают и анализируют данные — «Яндекс», «Сбер», Mail.ru. Появились специальные инструменты, которые помогают бизнесу собирать и анализировать Big Data — такие, как российский сервис Ctrl2GO.
Big Data в бизнесе
Большие данные полезны для бизнеса в трех главных направлениях:
Крупные компании — такие, как Netflix, Procter & Gamble или Coca-Cola — с помощью больших данных прогнозируют потребительский спрос. 70% решений в бизнесе и госуправлении принимается на основе геоданных. Подробнее — в материале о том, как бизнес извлекает прибыль из Big Data.
Каковы проблемы и перспективы Big Data?
Главные проблемы:
Плюсы и перспективы:
В ближайшем будущем большие данные станут главным инструментом для принятия решений — начиная с сетевых бизнесов и заканчивая целыми государствами и международными организациями [15].