Window walk optimisation
You want to find a job that is near your home transport wise, near a supermarket, doctors that pays the most and has the cheapest house to buy or rent
We can walk different web sites in an iterative hill climbing algorithm.
Enumerate list of towns, cities and villages
Enumerate houses to rent and to buy at lowest cost sorted first.
Enumerate list of supermarkets near said houses and near job, sort by smallest distance
Enumerate jobs, sorted by most pay first
Now walk all these datasets as an optimisation problem to find a list of efficient combinations of jobs and housing.
This is far better than manually cross referencing data in separate tabs.
+[проект]
A site that walks London transport options and house prices to help find a place to live
This is a dedicated site to this task
Отличная идея. Однако я хотел бы использовать это, чтобы найти сообщество, к которому можно присоединиться. Поиск работы - это очень удручающее занятие, но именно этим и полон Интернет. Очень показательно, что никто не формулирует эту проблему с точки зрения поиска сообщества. Конечно, он будет выполнять тот же поиск, используя те же или похожие ограничения, но используя другой жаргон. Язык - это все, что нам нужно, чтобы формировать и выражать свои мысли
Good idea. However, I'd like to use this to find a community to join. Looking for a job is a very depressing proposition, but that's what the web is full of. It's very telling that no one is framing this issue in terms of community search. Granted, it'll do the same search using same or similar constraints, but using different lingo. Language is all we got to shape and express our thoughts
Skihappy Я подозреваю, что с его помощью можно найти любую многогранную задачу с множеством переменных. Если существует база данных сообществ, то теоретически эти поставщики баз данных должны предоставить API для опроса данных.
Проблема в том, что Google не классифицирует веб-сайты, если на веб-сайте не используется термин «сообщество».
Skihappy I suspect it can be used to find any multi faceted multi variable problem. If there is a database of communities then in theory those database providers should provide an API to interrogate the data.
The problem is Google doesn't categorise websites unless the website uses the term "community".
Я подумал о практических проблемах выполнения перечисления и просмотра данных.
Я думаю, что ход данных можно распределить для повышения эффективности. Нет смысла просматривать каждую запись по очереди. Для загрузки требуется много данных.
Я думаю, что можно использовать стиль продолжения, чтобы поставщик данных просматривал каждую под-итерацию.
Таким образом, перемещение данных - это продолжение между взаимодействующими серверами.
I thought about the practical concerns of executing the enumeration and walking of data.
I think the walking of data can be distributed for efficiency. It doesn't make sense to walk each record one at a time. It's a lot of data to download.
I think a continuation style can be used so that the provider of the data walks each sub iteration.
So the walking of data is continuations between collaborating servers.
Мне бы очень понравились такие вещи. На самом деле, это не заканчивается на пути - возьмите наши диетические предпочтения и питание - они являются параметром в оптимизации оконной прогулки - где арендовать, может зависеть от типа продуктов и услуг, к которым мы идем, и этой последовательности продуктов и услуг, которыми можно пользоваться в социальных условиях, могут быть неоптимальными - почему бы не сопоставить их у разных людей (здоровых или нет) и предложить лучшие (например, «Стив шел в спортзал, и его кровь уровень гемоглобина и другие параметры хорошие, и есть много таких «Стивов», которых я знаю, может быть, вам стоит подумать о спортзале рядом с вашей квартирой? »), а затем, исходя из них в качестве параметра,« оптимизация прогулки по окну ». будет корректироваться.
Фактически, оптимизация продукта / услуги была бы проще, если бы клиенты получали цифровые квитанции (вместо бумажных) с данными о своих покупках вплоть до сведений о цепочке поставок по каждому приобретенному продукту / услуге ... Это могло бы быть легко выполненным с сохранением конфиденциальности (даже при оплате наличными) с помощью URL-адреса (или QR-кода), напечатанного на бумажной квитанции для получения подробных данных. Это можно легко сделать с помощью карт лояльности, которые люди используют для скидок, не говоря уже о мобильных банковских приложениях (которые, как я полагаю, обычно не получают данных о продуктах). Если этого не сделать, потребители останутся без данных. Категория: как вернуть данные о покупках?
I'd love this kind of thing. In fact, it doesn't end with the path -- take our dietary choices and nutrition -- they are a parameter in window walk optimization -- where to rent may depend on the kind of products and services we walk to, and that sequence of products and services to be engaged with in social circumstances may be sub-optimal -- why not to correlate them across different people (healthy or not), and suggest better ones (e.g., "Steve has been walking to gym, and his blood hemoglobin levels, and other parameters are good, and there are many such 'Steves' that I know, maybe you should consider that gym nearby your apartment?"), and then, based on them as a parameter, the "window walk optimization" would be adjusted.
In fact, walk-to product/service optimization would be easier if customers were to get the digital receipts (instead of paper ones) with data about their purchase details down to supply chain details about each product/service item purchased... It could be easily done preserving privacy (even for cash payments) with a URL (or QR code) printed on the paper receipt to fetch data details. It could easily be done with loyalty cards, that people use for discounts, not to speak with mobile banking apps (which, I guess, generally don't get the products details data). If it is not being done, the consumers are left data-poor. The category is: how to get back the shopping receipts data?
Цель состоит в том, чтобы на любую вкладку веб-сайта можно было ссылаться на другую вкладку. Так люди могут ходить по любой информации, которая находится в открытом доступе.
В моем предыдущем посте предполагалось, что будет особый способ избавиться от хождения по серверам. Я предполагаю, что это будет обычная конечная точка, которая позволяет загружать проблему ходьбы в виде набора переменных и перечислений. Вам также нужно будет предоставить URL-адреса других веб-страниц, чтобы сервер мог делать запросы от вашего имени.
Вас будут интересовать только первые N результатов, а не полный набор результатов, поскольку для передачи потребуется много данных.
Вы можете совместить эту оптимизацию ходьбы с задачей о рюкзаке, чтобы составить расписание здоровых блюд в соответствии с калорийностью, жиром, углеводами и белками. Если у вас был сайт ресторана с меню, рецептом или продуктовый магазин - все это можно комбинировать !!
Я предполагаю использовать эту функцию для поиска жестких дисков, которые одновременно являются высокопроизводительными, дешевыми и имеют низкий уровень ошибок. (Back blaze публикует статистику отказов жесткого диска)
The goal is that any website tab can be cross referenced with another tab. So people can walk any information that is publicly available.
My previous post implied there would be a special way to offload walking to servers. I envision this being a common endpoint which lets you upload the walking problem as a set of variables and enumerations. You would have to provide the URL of other web pages too for the server to make requests on your behalf.
You would only be interested in the top N results - not the full result set as that would be lots of data to transfer.
You could combine this walk optimisation with the knapsack problem to schedule healthy meal recipes according to a calorie, fat, carbohydrate, protein budget. If you had a restaurant site with a menu or a recipe website or a grocery shopping website - they can all be combined!!
I envision using this feature to find hard drives that are simultaneously high performance, cheap and have low error rates. (Back blaze publishes hard drive failure stats)
Понятно, а как он будет ходить? Я думаю, что для легкой ходьбы потребуется что-то вроде Metadrive.
Я думаю, что мы говорили о форматах описания целевых запросов для условий (например, роли Ansible определяют целевые состояния машин, эти роли являются примерами целевых функций - своего рода запросов для условий, которые должны автоматически удовлетворяться), когда мы говорили насчет «хочет файлы».
Интересно, как синтез программ и поиск программ сводятся к пошаговой оптимизации.
I see, but how will it walk? I think it would require something like the Metadrive to walk easily.
I think we had talked about the formats for describing target queries for conditions (for example, Ansible's roles define target states of machines, these roles are examples of objective functions -- a kind of queries for conditions to auto-satisfy), when we talked about the "wants files".
It's interesting, how program synthesis and program search boils down to walk optimization.
Я подумал о формализации синтаксиса для определения прогулки по холму, который включает URL-адреса.
Если серверы выполняют работу, то для поддержки протокола требуется изменение самих серверов.
Metadrive также может выполнять сбор данных локально. Это просто привело бы к большему объему передачи данных.
Well I thought of formalising a syntax for defining a hill walk that includes URLs.
If the servers do the work, then it requires the servers themselves change to support the protocol.
Metadrive could execute the data collection locally too. It would just result in more data transfer.
Это может быть плагин для браузера и некоторый графический интерфейс для создания пошагового поиска с помощью графического интерфейса.
В Excel у нас есть очень мощная функция «Что, если». Он может разумно изменять значения ячеек, чтобы найти значение цели.
It could be a browser plugin and some GUI to build a walk search with the GUI.
In Excel we have a feature called What If which is very powerful. It can change cell values intelligently to find a goal value.