Онлайн-магазины сообщают клиенту о предложениях и новых коллекциях, напоминают о забытых в онлайн-корзине товарах, направляют актуальный статус заказа.Банки таким образом побуждают открыть выгодный вклад, заказать карту с бесплатным обслуживанием и напоминают пополнить счёт до списания по кредиту.Онлайн-издания рассказывают о последних событиях и предлагают темы, которыми ранее интересовался пользователь.Соцсети призывают перейти по клику, чтобы клиент узнал, кто и когда лайкнул его фото.Список можно продолжать, но важно также упомянуть, что push-сообщения используют в B2B. Простой пример: водитель такси с помощью оповещений узнаёт, что где-то рядом его ждёт пассажир. А сборщик продуктов крупного онлайн-сервиса доставки продуктов получает уведомление о новом заказе и пожеланиях покупателя.

Основные физические величины Основные физические величины — скорость, расстояние и время — связаны между собой простыми формулами. Вот три базовые формулы: 1. Скорость Скорость — это отношение пройденного пути ко времени движения. Формула: v = s*t где: v — скорость, s — путь (расстояние), t — время. 2. Расстояние Расстояние (или путь) можно найти, умножив скорость на время. Формула: s = v*t где: s — путь (расстояние), v — скорость, t — время. 3. Время Время движения можно вычислить, разделив пройденный путь на скорость. Формула: t = s/v где: t — время, s — путь (расстояние), v — скорость. Эти формулы применимы для равномерного прямолинейного движения.

РезюмеФИО:Иван ИвановКонтактная информация:Телефон: +7 (XXX) XXX XX XXEmail: ivan.ivanov@example.comГород проживания: Москва Цель:Получить должность ML-разработчик в динамично развивающейся компании, способствующей реализации инновационных проектов в области машинного обучения и анализа данных.Профессиональные навыки:— Глубокие знания Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy.— Опыт разработки моделей глубокого обучения, классификации изображений, обработки естественного языка, рекомендательных систем.— Умение работать с большими объемами данных, облачными сервисами AWS, Google Cloud Platform.— Навыки построения пайплайнов CI/CD, контейнеризации Docker/Kubernetes.— Понимание основ математики, статистики, линейной алгебры, теории вероятностей.— Способность решать комплексные задачи анализа данных и оптимизации производительности алгоритмов.Образование:Московский государственный университет (МГУ)Факультет вычислительной математики и кибернетикиСпециализация: Прикладная математика и информатикаГод окончания: 20XX г.Опыт работы:ООО «Компьютерные технологии»Должность: ML EngineerДаты: Январь 20XX — настоящее времяОсновные обязанности: — Разработка и оптимизация ML-моделей для задач компьютерного зрения и NLP. — Интеграция моделей в продакшен, мониторинг качества предсказаний. — Автоматизация процессов подготовки данных и деплоймента моделей. — Участие в проектировании архитектуры решений на основе ML-технологий.— АО «Интеллектуальные системы»Должность: Data ScientistДаты: Сентябрь 20XX — Декабрь 20XXОсновные обязанности: — Анализ больших объемов данных для выявления закономерностей и трендов. — Создание моделей регрессии и кластеризации для повышения эффективности бизнес-процессов. — Проведение A/B-тестирования новых продуктов и функций.Ключевые достижения:— Реализация проекта распознавания лиц на основе CNN, достигнув точности >95%. — Оптимизация модели рекомендаций товаров для e-commerce площадки, увеличив конверсию на 15%. — Запуск первого в компании ML-пайплайна с использованием Kubernetes и Airflow.Дополнительная информация:Английский язык: Upper Intermediate (B2-C1). Интересы: Искусственный интеллект, Big Data, Computer Vision, NLP.Готовность к командировкам и гибкому графику работы.Готов приступить к работе немедленно.