Если ты бизнесмен, ты работаешь с деньгами.
#мысль #бизнес #психология

Видел у начинающих бизнесменов и стартаперов одну штуку.

Люди любят делать свою работу, но не любят заключать договора и выставлять счета.
Это очень важный маркер того, что мышление еще не перестроилось из найма в бизнес.

Тут куча причин почему важно переключатся.
1. Ну собственно, если не заключать договора и не выставлять счета, то денег не будет. Если сделать проект, а деньги не получить, то у клиента появляется соблазн не платить. Или платить меньше.
2. Бизнесмен должен думать не только про производство, но и про деньги. И это маркер, что мышление еще не переключилось.
3. Договора и счета дают настоящую обратную связь, нужен ли ваш продукт и почему. Все остальное слова. Избегание обратной связи, это хороший способ делать ненужные вещи.
4. Когда мышление переключится, восприятие будет совсем другим, тогда уже производство будет напрягать, что деньги тратит и пойдут идеи как его оптимизировать. И главная работа будет идти в понимании ценности для клиента и переформатировании своих продуктов под эту ценность.


Слова умные пишу, а сам еле-еле сегодня сделал счета. Правда, в качестве оправдания, это все для иностранных компаний. А для русских я уже делаю договора и счета с удовольствием. Недавно был клиент, который просто денег перевел, а договор не заключали. Это очень напрягало, так как непонятно, где границы проекта, и чем он в итоге будет доволен, а чем нет.

#текучка #демо #задача_раскроя

Пока разбирался в 2д раскрое, неожиданно для себя сделал неплохую версию раскроя листов на прямоугольники разных заданных размеров. То есть имеется заказ выпилить заданное количество прямоугольников заданных размеров. И надо раскидать эти прямоугольники по одному большому или нескольким прямоугольникам. Эта задача нетривиальная, даже если задан всего один тип прямоугольников. А если их несколько, то это вообще уже наука. И просто хороший алгоритмист её не сделает

Я неожиданно быстро запрогал работающий вариант. Эффект на бумаге очень мощный, треть экономии. То есть с заказа в 300 тысяч, 100 тысяч экономии. Это конечно бумажная экономия. По факту эти сто тысяч ранее шли в обрезки, а обрезки можно переиспользовать скажем на 70%. То есть экономия по факту 30 тысяч рублей с заказа. И другие похожие нюансы есть. Но все равно круто.

Вообще забавно, что для раскроя металла оказываются полезны диофантовы уравнения и линейное программирование.🤣

А еще подписал договор с Тинькофф банком. Буду для них небольшую задачу решать.

#текучка #воронка_продаж
У меня сегодня день заказов. В пятницу прилетело сразу несколько новых запросов. Сегодня езжу и общаюсь. Масштаб очень разный. На 1 день, на месяц, и один крупный - про планировку квартир в новостройках. Такой проект лет >10 назад делал Дмитрий Завалишин из dz.ru . Я прямо переживал, что не я делаю. :) Когда ИП делал код ОКВЭД под это дело записал, потом с ним маялся. В общем начала сбываться ещё одна мечта! :)

Ищу разработчика на Python.

#вакансия

Пошел такой вал заказов, что нам срочно нужны новые разработчики. Мы занимаемся дискретной оптимизацией.
Задачи очень интересные и разные, оптимизация маршрутов кораблей, планирование городов, постройки новостроек, работы заводов и т.п.

Все это делается методами дискретной оптимизации. Я ищу бекенд-разработчика, которому интересно двигаться в эту сторону. Знать дискретную оптимизацию не обязательно, научим. У меня большой опыт обучения людей. Алгоритмы знать базово надо, дейкстру, алгоритм быстрой сортировки и т.п. Кроме написания алгоритмов необходимо писать бекенд разработку, не бояться задач, а продираться сквозь них эффективно как с мачете в джунглях.

Готов работать с любым уровнем, джун, миддл, сеньор. Главное ваш профиль, чем вы хотите заниматься и чем не хотите. Ну и быть крутым. Удаленка, через ИП или самозанятых. Зарплата нормальная, зависит от уровня разумеется.

Пишите мне @tarasov_math .
Шаринг сообщения всячески приветствуется.

Многомерный арбуз.

#математика #парадокс #задача

Вот у вас есть арбуз, но не обычный трехмерный, а 10000-мерный. Толщина его корки одна тысячная от радиуса. Какую долю арбуза составляет его мякоть?
Ответ: n-мерный объем растет как степень n. Потому доля мякоти 0.999^10000 = 0.004%. Не арбуз, а сплошная корка.

Следующая загадка. Пусть у нас теперь не арбуз, а 10000-мерная планета. Какая часть территории находится недалеко от экватора? Скажем на расстоянии 1% от радиуса планеты? (для земли это будет 64 километра). Хотя можно снова про арбуз. Можно порезать арбуз на 200 колечек равной толщины и взять пару центральных колечек.
Ответ: тут решение посложнее будет. Если грубо, то так: точка на этой земле имеет 10 тысяч координат, сумма квадратов которых равна 1, то есть в среднем квадрат одной координаты равен 1/10000. В том числе и той которая определяет расстояние от экватора. А сама координата в среднем по модулю 1/100. То есть больше половины земли будет рядом с экватором.

Эти задачки, во-первых, для разминки мозга. Чтобы понять, что к многомерной геометрии в целом можно привыкнуть и работать с ней, но обычную интуицию придется перестраивать.
А во-вторых, вторая задача очень даже жизненная.

Она объясняет, как правильно загадывать желания у Джиннов, делать точные KPI и развивать бизнес.

Любое желание можно представить как вектор в очень большом многомерном пространстве.
И два случайных желания будут практически перпендикулярны друг другу (одно находится на экваторе другого).
Две похожие формулировки оказываются на самом деле очень различны. И это не Джинн издевается над людьми, а мы не точно формулируем свои хотелки.

В пост уже не влазит, про бизнес продолжу завтра.

Вот пример из жизни.
#кейс

Мы делали программу создания расписания работы пилотов. Один из наших авиационных заказчиков захотел, чтобы пилот меньше оставался в гостиницах на ночь.

Мы могли легко в нашем алгоритме сделать счетчик ночей в гостиницах поставить на неё штраф и солвер бы минимизировал эти ночевки.
Но мы так делать не стали. Есть много очень похожих формулировок, которые дают заметно различный вариант:
1. Чаще ночевать дома
2. Меньше ночевать в гостиницах.
3. Ограничение числа ночных смен.
4. Ограничение числа смен с ранним вылетом и поздним прилетом.
Казалось бы, какая разница максимизировать ночевки дома, или минимизировать ночевки не дома? А вот оказывается, что минимум 20 дней ночевать дома или максимум 10 дней не ночевать дома отличаются хотя бы потому, что в одном месяце 28 дней, а в другом 31. А еще есть ночные смены, когда он ни дома ни по гостиницам.
Если сформулировать хоть чуть-чуть не точно, то солвер находит решение формально верное, а по сути, издевательство. Прямо как джинны из анекдотов.

Здесь, по крупному, всего три сосны в которых мы запутываемся. Ночуем дома, в гостинице или самолете? Дальше это размножается по дням и по пилотам. И для 50 пилотов уже получается 5000 степеней свободы. И решения оказываются заметно разными.


А что же делать? А надо просто выяснить точно, чего хочет заказчик и реализовать именно это.
Копаясь в требованиях заказчика, мы выяснили, что помимо обязательных регуляторных ограничений нужно следующее:

Пилоты хотят ночевать дома регулярно. То есть без больших пропусков, и причем чтобы у них была нормальная ночь, а не огрызок. То есть лучше всего две подряд, чтобы в первую отоспаться, а во вторую уже быть отдохнувшими. Догадайтесь сами, зачем им это нужно :)

И такое ограничение дало совсем другую картинку размещения.

Главная идея, что все требования надо выявлять и записывать буквально. Самое сложно их понять и сформулировать. Потому что заказчик часто не осознает сам требования (есть такая штука неосознанное знание), а в качестве требования обычно формулирует его собственное решение реального требования. И надо узнавать зачем им это надо.
Если я этого не делаю, то уже я как подрядчик становлюсь джинном шутником для клиентов.

Почему мыльный пузырь круглый?
#физика #математика #бутылочное_горлышко #бизнес #мысль

Потому что поверхностное натяжение воды в пленке хочет ее стянуть, и для этого нужно иметь минимальную площадь. А объем воздуха внутри неизменен. Точнее воздух будет совсем немного сжат. Ну а сфера, это фигура максимального объема с заданной площадью. Ну вроде всё понятно стало.
Не совсем. А как молекулы воздуха и воды понимают, чего им надо делать? Они же не умеют считать задачи вариационного счисления.
А происходит следующее. Каждый участок пленки давит на воздух, так как хочет сжаться. И давит он с силой пропорциональной его кривизне (потому что кривизна пропорциональна тому насколько уменьшится площадь пленки если пленка продавит воздух).
А воздух давит наружу, потому что давление внутри пузыря чуть выше, чем снаружи. Воздух везде давит одинаково, а пленка в зависимости от формы. И если где-то есть выступ с высокой кривизной, то он сглаживается, а где более плоский участок, то он выпячивается. В результате получается форма с равномерной кривизной – сфера.

Если вы поняли то, что написано выше, то вы уже понимаете суть уравнений Эйлера-Лагранжа.

Теперь давайте от физики и математики перейдем к бизнесу.

Бизнес похож на мыльный пузырь в том, что у нас практически бесконечное количество вариантов куда прикладывать усилия, так же, как и воздух может давить на пленку в бесконечном количестве мест.
Правда есть и очень важно отличие. В математике исследуют стационарную ситуацию, когда мы достигли оптимума. А в бизнесе ситуация всегда далека от оптимальной, то есть пленка и близко не похожа на сферу.
И если у вас есть 5 важных направлений, час работы по которым увеличит стоимость компании скажем на 30 50 70 35 90 тысяч условных рублей и еще 5 дел, если вы не сделаете которые вы потеряете по 35 40 70 50 45 тысяч рублей, то как правильно распределить часы рабочего дня?
Замечу сразу, что между первой и второй группой нет никакой разницы, это можно назвать маржинальной полезностью усилий.
А правильный ответ: надо 8 раз повторить 5-ое дело с 90 прибылью и заработать 720-35-40-70-50-45=485 тысяч. Если 5 раз не получается, то надо делать сколько получается, а дальше смотреть как изменилась ценность дел.

В любом случае, для максимизации эффекта, надо делать всегда одно самое важное дело, а не распределять усилия по всем направлениям. Лучше позволить деградировать ситуации в менее важном направлении и приложить усилия в другом, более важном.

Всегда есть ровно 1 лучшее направление. Если не искать его целенаправленно, то из-за проклятия джинна, эффект будет чаще всего около-нулевым. Если в вышеприведенном примере закрыть проблемы и сделать по часу три самых важных дела, то прибыль будет 90+70+50 = 230. В два раза меньше!
И осознанный способ его искать – это оценивать маржинальную полезность усилий, находить неравномерность и делать самое главное дело и стремиться к равномерности.
Легко сказать, но сложно сделать – нужно перестраивать мышление. Еще раз порекламирую книгу Цель. А если вы хотите изменить мышление себе или своим сотрудникам в этом направлении на несколько лет быстрее, оставляйте комментарии или пишите, что-нибудь придумаем.

Квантовая физика и отношения.
#физика #психология
Когда происходят какие-нибудь открытия, мы сразу находим параллели с другими вещами. Сделали насос, поняли для чего сердце, сделали фотоаппарат, разобрались с глазами и т.п.
Я тут понял, что у двух сложных тем: квантовая физика и человеческие отношения, много общего. И это позволяет получше разобраться в обоих этих темах. Напишу кратко по идеям, чтобы не получилась простыня:
• Уже классический Парадокс Герцена-Чернышевского. Собственно, он на эту тему и навел, ему в этом году кстати исполняется 7 лет.
• Точка зрения похожа на инерциальную систему координат. Принцип относительности похож на систему безоценочных суждений. При этом, при смене координат в физике, электрическое поле может превращаться в магнитное, кинетическая энергия в потенциальную. Картина мира изменилась, но суть не поменялась. В жизни тоже оценка любых действий зависит от точки зрения наблюдателя.
• Бывает ощущение, что мир вокруг тебя изменился, потому что изменился ты сам. Это соответствует тому, что в момент взаимодействия система координат, привязанная к объекту – неинерциальна.
• Литературные произведения похожи на физические эксперименты. А всякая жесть, типа “Великолепный Гэтсби” похожа на коллайдеры.
• Дружба похожа на гравитацию. Химия в отношениях похожа на химическую реакцию. Женитьба на термоядерную реакцию, а развод на ядерную. При этом это с одной стороны вроде дружба/любовь вроде сила, а с другой частица, которую можно изучать и смотреть из чего состоит.
• Компоненты, из чего состоят дружба/любовь: похоть, выгода, удобство, продолжение рода, статус, безусловное принятие похожи на кварки – трудноуловимы, превращаются друг в друга, в чистом виде не существуют. А чтобы понять, как все устроено, надо сталкивать в коллайдере и смотреть, что получается.
• Квантовая неопределенность, похожа на момент принятия решения, например на неопределенное состояние люблю/не люблю. Когда или решаешься fall in love, и тогда реально любишь, или не решаешься и получается в итоге, что нет.
• А схлопывание квантовой неопределенности/взаимодействие это принятие решения/коммитмент. Например, проскакивание фотона через поляризационный фильтр похоже на вопрос “Чей Крым”. Кстати, странный квантовый эффект, когда добавление промежуточного фильтра дает больше света, похож на то, как человек может менять последовательными коммитами свои принципы на противоположные.
• Флирт – похож на вероятностное квантовое взаимодействие.
• «Все сложно» – на квантовую запутанность.
• Планирование будущего, например, куда пойти учится – на интегрирование по всем путям. Правда без интерференции.

Когда ученые изучали летучих мышей, то никак не могли понять, как они умудряются летать в пещерах с такой скоростью и никогда не врезаться. Даже с эхолокацией это по идее сделать идеально невозможно. А потом кто-то догадался сделать рентген мышам и оказалось, что они все ломаные переломаные. Летучие мыши очень социальные, и когда одна не может летать ее кормят и заботятся другие мыши.

Поздравляю всех женщин с 8 марта, только благодаря вашей любви и заботе мужчины могут совершать невозможное!

Разбираюсь тут с AI/ML постепенно. Делаю доклады и запускаю проекты. По моим ощущениям изображения AI часто получаются замыленные и с излишней детализацией, как будто шизофреничные. Я кажется понял почему так.
Нейросетки обучают на большом объеме данных и для этого тестовые изображения размножают. Разрезают на кусочки, размывают, удаляют куски.
В результате база обучения более размытая, чем исходные картинки. И результат получается мягче. Причем более резко изображение сделать не получится, оно просто мягко нарисовано. Образно говоря, АИ - художник с небольшой близорукостью, он так видит. АИ учили рисовать заполняя дыры, потому он очень любит эти дыры заполнять. В результате в изображении нет пустых мест, это и дает шизофренический эффект. Видимо у людей есть похожий механизм генерации изображений, но потом надстройка которая его правильно использует, а при шизофрении она ломается.