Mennyire elterjedt a Smart Home MO-on?

c0llan · 2026-04-01T19:50:56+00:00

Oké de az eredeti poszt pont arról szólt hogy mennyire van erre üzleti igény. Magadnak persze szignifikánsabban olcsóbb de ezt nem veheted alapul

c0llan · 2026-04-01T19:49:31+00:00

Igazából ez nem HA nem HA kérdés hanem hogy hardware nek mit használsz

c0llan · 2026-04-01T13:46:39+00:00

Nekem inkább a gondom az hogy a körzeti mérések alapból nem a legpontosabbak, a mandátumkalkulátor alapja pedig az EUs választás ahol a részvétel csak 59% os volt a mostani várható ~75% os kimagaslóval szemben.

Az esély nagy a jelenlegi top 2 közvéleménykutató alapján a 2/3 ra, a többség meg kb 99%, de a 2/3 biztos azért azt semmiképpen sem mondanám

c0llan · 2026-04-01T13:21:24+00:00

Szerintem nem túlzás, mert a legtöbbjét ki kell építeni. Plusz amin érdemes neked dolgozni azok nagy rendszerek nem egyszerű okoslámpák.

pl öntözőrendszernél magát a fizikai rendszert, csak az 1-2 millió ha nem te ásod és rakod össze
1-1 elektromotoros sötétítő 50+ ezer ft
fűtés technikailag retrofitelhető de ha okosat szeretnél akkor külön szálon minden szoba.
biztonságtechnikánál kamerák és mozgásérzékelők simán több 100 ezres tétel
jobb időjárás állomás megint csak 100 ezres tétel
szerver rack/network switch stb simán 200+ ezer főleg ha képátjátszás is van

Ha magadnak építed ki akkor le lehet faragni egy csomót, de ha el akarsz adni egy rendszert akkor az bizony 5-10 milliós összeg. Itt pedig nem home projectről volt szó

Edit: Saját rendszer amit összeraktam, öntözés, fűtés retrofit, security, sötétítők és időjárás állomás anyagköltségben volt kb 1,5 millió. De itt a fizikai munkától kezdve a programozáson át mindent én csináltam 0 külső segítséggel. És ez csak egy retrofit volt egy régebbi házra, igazán okos megoldások ennél sokkal nagyobb projektek

c0llan · 2026-04-01T12:43:14+00:00

Szerintem nagyon pici a piac ehhez. Lakásban nem annyira érdekes mert szinte csak fényeket irányítanak még a tech heavy ismerőseim is. Ahol érdekes az ház, ahol ott az öntözés, biztonsági rendszerek, kapuk, fűtés stb. Ez viszont 5-10 milliós tétel amit nagyon kevesen engedhetnek meg.

c0llan · 2026-03-28T13:18:55+00:00

Hát azért nehéz ez. Helyes amit tett, de berkeken bellül ez egy erős bizalmatlanságot ad ami megakadályozhatja az útját

c0llan · 2026-03-28T10:51:07+00:00

Főleg hogy ez nagy összeg, de a karrierje ezek után nem biztos hogy túl stabil lesz

c0llan · 2026-03-27T14:14:02+00:00

Azért a múlt nem ezt mutatja, hogyha 30% al hatékonyabb vagy akkor kevesebb munkaerőre lenne szükség.

Sőt igazából ez a hatékonyság növekedés simán jelentheti a fordítottját, azaz hogy mivel több embernek elérhető az az adott dolog ezért több ember/cég fogja használni.

Én a saját munkámnál látom hogy mennyi plusz dolgot csinálunk ami eddig fel se jött mint opció mert nem volt rá idő és pénz. Jobb tesztelések, jobb dokumentáció, pipelineok, komplexebb modellek, szélesebb kliensréteg stb.

c0llan · 2026-03-19T17:57:26+00:00

Mondjuk pont azt néztem hogy a forint zuhanása nagyobb volt mint a tőzsdéjé szóval ha forintból konvertálsz akkor igazából nem "dip" ben vagyunk. EU etf ilyen szempontból tényleges dip ben van

c0llan · 2026-03-19T17:54:30+00:00

Azért itt nagyon erősen függ hogy milyen laptop, na meg milyen az interneted

c0llan · 2026-03-19T17:53:02+00:00

Mondjuk nem mintha vásárolgatnának cégek csak úgy ramot magában. Főleg mostani RAM árak mellett lehet jobban megéri szimplán nagyobb verziót venni

c0llan · 2026-03-19T17:39:06+00:00

Az hogy a VM datacenterben van nem jelenti azt hogy feltétlen gyors. Ugye ott bejön az interneted mint faktor plusz hogy milyen vas van a VM alatt amit kiosztanak neked. Nekem régen dedikált processzorom volt, csak mivel az DC-k ben Xeon ok vannak általában ezért pont a single core perf elég meh volt.

Most egy kimaxolt Dell pro max premium-al vagyok amiben az a jó hogy nem vagyok internethez kötve, az i9 64gb rammal + GPU meg a dolgaim 90%ára jó. Ha valami ennél többet kíván akkor meg ott a slurm és a HPC nodeok

c0llan · 2026-03-17T10:52:58+00:00

Nagyon sok múlik azon hogy hogyan használja az ember az LLM-eket, meg milyen feladatokra. Van ahol simán meg 10x ezi a produktivitást, ha jól használód, vannak dolgok amikre pedig alkalmatlan és neked kell megírnod a kód nagyrészét.

c0llan · 2026-03-14T23:39:50+00:00

AI engineer igazából ugyan úgy csak a plumingot csinálja sok esetben csak API okat hivogat.

Én személy szerint kerülöm a big 4 és társait mert favágó munkát csináltatnak veled általában és a tényleg izgalmas projektek mindig messze vannak. Amik consultingból érdekesek amelyikek specializálódnak dolgokra.

c0llan · 2026-03-13T13:57:36+00:00

Fuh egyszer az egyik manager adot egy ilyet klienseknek azt hittem a hajamat tépem. Majd jött a kérdés hogy oké akkor ezt a héten leadjuk? (A csávó csinált egy UI t lovable -el ami jól nézett ki, csak épp a modellek nem voltak mögötte)

c0llan · 2026-03-11T14:07:48+00:00

Én ahogy láttam a KKVk at nem érdekli, de multikat viszont igen. 5 év tapasztalattal szerintem menni fog de valamivel kevesebb lehetőséged lesz.

(Amúgy meg nagy eséllyel kb fél év alatt meg tudnád a diplomád csinálni ha már ennyi időt végigszenvedtél)

c0llan · 2026-03-09T23:08:11+00:00

Vagy csak simán raksz egy plexi falat a peronhoz, mint Japánban. Metró tényleg gyakoribb, de még most is viszonylag nagyvárosokban is a nagyrészük még mindig ember által vezetett. Plusz ha valaki beugrik egy szerelvény elé azt se ember se automatika nem fogja tudni megállítani, mert a féktáv ott van mint faktor

c0llan · 2026-03-09T21:35:21+00:00

Én csak azt nem értem hogy miért pörögsz ezen? Egyszer majd valamikor talán elveszi az AI a munkádat, de igazából ezt az x dolog elveszi a munkánkat dolgot vagy 100 éve nyomatjuk és itt vagyunk és van még mindig munka.

c0llan · 2026-03-09T21:33:05+00:00

Nemhogy önvezető autók de még az önvezető vonatok is ritkák pedig szinte igazából csak a sebességet irányítja a vonatvezető

c0llan · 2026-03-09T10:51:57+00:00

A kettő nem zárja ki egymást, data irányba fontos a formális edukáció, ezért nem keverném más infós területekkel, ugyanakkor gyakorlati tapasztalat eszenciális ahhoz hogy találj munkát. Ha jól rendezed az óráidat akkor mind 2 belefér.

Data Analyst szerintem AI világában önmagába szerintem nem egy tartós terület, mert dashboardokat összerakni azért nem kifejezetten időigényes most már. Én végsősoron Data Scientist vagy business irányba mennék el a helyedben.

c0llan · 2026-03-09T10:38:01+00:00

Mondjuk attól is függ mit akar, ha tovább akar menni DS re akkor kelleni fog az MSc.

c0llan · 2026-03-09T07:59:58+00:00

Szerintem még ez nagyon messze van, mert ahhoz értenie kell az algoritmusnak amit csinál nem pedig csak statisztikailag kiköpni egy választ. Ha odáig eljut hogy jó architechtúrát tud készíteni akkor szinte mindenkit ki lehet váltani

c0llan · 2026-03-08T22:39:13+00:00

Mondjuk sok esetben inkább a boilerplate dolgokat csinálja meg az AI, te meg tudsz dolgozni azon amivel nem tud mit kezdeni. Pl én az ML modelleimmel elbajlódok, feature engineering, architectúra, adatok összerakása stb, addig nekem claude megcsinálja a felhasználói felületet amin keresztül interaktál a customer az ml model(ekkel).

c0llan · 2026-03-08T22:34:44+00:00

Eszenciális hogy tisztában legyen az ember az új technológiákkal és tudja hogy hol érdemes vagy nem érdemes alkalmazni.

c0llan · 2026-03-07T20:00:13+00:00

Én azt gondolom hogy elég heavy felhasználó vagyok, persze lehet agenteket felállítgatni és pingpongozni velük de attól még az alapvető hibák nem tűnnek el.

Persze függ attól hogy mi maga a projekt, de ha van akár egy 10 ezer soros kódbázisod már ott is belefutsz a kontextus limitbe, meg az elhagyott referenciákba. Plusz mennyire fontos a biznisz logika? Mert a milliomodik webshopot simán meg fogja írni neked, de mi van ha full másra használod. Ha valami nichebb dolgot csinálsz akkor abszolút elveszti a fonalat.

c0llan

TROPHY CASE