Придумай пять причин не отвечать на звонок бывшего

Как улучшить
взаимоотношения с коллегами на работе?

Существует несколько способов улучшения взаимоотношений с коллегами на работе:Будьте дружелюбны и уважительны к своим коллегам. Улыбайтесь, здоровайтесь, интересуйтесь их делами и проблемами.Старайтесь быть профессионалом в своей области работы. Если вы знаете что-то лучше других, поделитесь своими знаниями и умениями.Не критикуйте коллег за ошибки или недостатки. Вместо этого, попробуйте помочь им исправить ситуацию.Участвуйте в корпоративных мероприятиях и праздниках, чтобы укрепить связи между коллегами.Общайтесь со своими коллегами открыто и честно. Слушайте их мнения и предложения, но не забывайте о своих собственных интересах.Наконец, будьте готовы помочь своим коллегам в трудных ситуациях. Это покажет, что вы цените их как людей и профессионалов.

Почему
мы любим мемы?

Мемы стали неотъемлемой частью нашей культуры и общества. Они не только развлекают, но и могут быть полезными. Мемы помогают нам выразить свои мысли и чувства, а также поделиться ими с другими людьми. Кроме того, они могут быть использованы для создания узнаваемости бренда или продукта.Мемы могут быть созданы как профессиональными дизайнерами, так и любителями. Они могут содержать изображения, видео, аудио или текстовые материалы. Некоторые мемы создаются для того, чтобы вызвать улыбку или смех, другие — чтобы передать определенную идею или сообщение.Мемы могут быть использованы в различных контекстах — от социальных сетей до рекламы. Они могут помочь привлечь внимание к продукту или услуге, повысить узнаваемость бренда или просто поднять настроение людям.В целом, мемы являются важной частью современной культуры и общения. Они позволяют нам выражать себя и делиться своими мыслями и чувствами с другими людьми.

Примеры ямба

Ямб — стихотворный размер, характеризующийся чередованием ударных и безударных слогов, начиная с безударного. Вот несколько примеров классических русских стихов, написанных ямбом:Александр Пушкин"Зимняя дорога"Сквозь волнистые туманыПробирается луна,На печальные поляныЛьет печально свет она.Михаил Лермонтов"И скучно, и грустно..."И скучно, и грустно, и некому руку податьВ минуту душевной невзгоды...Желанья!., что пользы напрасно и вечно желать?А годы проходят — все лучшие годы!Анна Ахматова"Приморский сонет"Здесь будет город заложёнНазло надменному соседу.Природой здесь нам сужденоВ Европу прорубить окно.Эти строки демонстрируют четкий ритм, характерный именно для ямба.

Промпт для резюме

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.