GUARDA: Jenny Taft si oppone a Skip Bayless, diventa immediatamente un eroe per milioni di persone

Oggi siamo tutti #TeamJennyTaft.

Le cose si sono un po' surriscaldate su Undisputed oggi.

Skip Bayless e Jenny Taft sono entrati in una guerra di parole quando Taft ha chiamato Bayless per aver criticato l'aspetto del capo allenatore dei Dallas Cowboys Mike McCarthy.

I due hanno avuto un significativo avanti e indietro in onda, che ha spinto Shannon Sharpe a cercare di rompere la tensione e riportarli in carreggiata con lo spettacolo.

L'interazione ha suscitato molte risposte sui social media, come puoi immaginare. Molti applaudivano Taft per aver avuto il coraggio di resistere a Bayless e di dire la sua in uno spettacolo in cui viene pagato $ 8 milioni all'anno. Troppo spesso è difficile per le donne nello sport essere considerate credibili a causa della sfacciata misoginia che ancora permea il mondo dello sport.

Quindi, per molti, Taft dire la sua in quel momento era più grande di un disaccordo su McCarthy, era una donna in un'industria dominata dagli uomini che rifiutava di essere sgridata. Inoltre, molte persone odiano Skip Bayless perché è Skip Bayless e fa cose Skip Bayless. Quindi vederlo di proprietà della televisione nazionale è stata la ciliegina sulla torta.


Purtroppo, le opinioni delle donne nello sport sono state soffocate per troppo tempo: davanti alla telecamera, dietro le quinte e nelle sale riunioni. Quando wome n fanno riescono a farsi strada sul spettacoli sportivi big-time, è spesso nel contesto di sollecitare pareri da parte degli uomini mentre viene negato lo spazio per offrire loro.

Jemele Hill è andata su Twitter e ha dichiarato che una delle sue amiche ha avuto a che fare con Bayless che le ha fatto questo tipo di cose in passato. L'amica di cui stava parlando era probabilmente Cari Champion, che era un presentatore di First Take di ESPN quando Bayless lavorava con Stephen A. Smith.

La campionessa citerebbe lei stessa il tweet con i suoi sentimenti.

Un ringraziamento a Taft per aver rivendicato il suo spazio e aver fatto qualcosa di cui aveva molto bisogno: mettere un uomo al suo posto.

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Ho appena visto la condivisione del mio amico DHL[1] e sono venuto anche per registrare e condividere la mia esperienza lavorativa. Cosa stanno facendo la nostra organizzazione e il nostro team? My Amazon Scout [2] è un'auto robot a guida autonoma, che cammina sul marciapiede, l'applicazione principale è quella di consegnare merci nell'ultimo miglio delle periferie degli Stati Uniti. L'auto viene caricata con la merce da consegnare, e quando arriva alla porta di casa, il destinatario sarà avvisato per il ritiro della merce. In Amazon.com, appartiene all'ambito dei servizi Web non Amazon (AWS). Un'altra organizzazione, Prime Air, utilizza Drone [3] per la consegna e i nostri scenari applicativi sono leggermente diversi. La tecnologia delle auto a guida autonoma include hardware e software. Nel software, il riconoscimento (percezione), la localizzazione (localizzazione), la navigazione (navigazione), ecc. sono correlati alla guida autonoma. Sono nel dipartimento di localizzazione. Lo scopo principale è tenere traccia dell'auto del robot in qualsiasi momento. La posizione e il riconoscimento accurati possono aiutare il robot a comprendere l'ambiente circostante e la navigazione può essere utilizzata per capire dove andare dopo. Di solito ci sono molti sensori nelle auto a guida autonoma. Oltre al GPS, è comune utilizzare più telecamere per osservare l'ambiente come un occhio umano. Es: Tesla ha 8 telecamere. Puoi anche usare Lidar per ottenere la mappa di profondità. :Waymo. Abbiamo anche bisogno di sensori per ottenere funzioni di guida autonoma. La differenza tra le auto per le consegne a guida autonoma e le auto a guida autonoma A prima vista, le auto per le consegne a guida autonoma (denominate auto per le consegne) sono molto simili alle auto a guida autonoma, ma in realtà ci sono molte differenze. La velocità, il percorso e la portata dei camion per le consegne sono diversi. I camion per le consegne camminano sul marciapiede e si muovono alla velocità delle persone che camminano. Rispetto alla guida ad alta velocità che le auto a guida autonoma devono affrontare, i camion per le consegne sono meno pericolosi e richiedono precisione e calcoli La latenza è bassa. I camion per le consegne sono relativamente convenienti da testare. Le auto a guida autonoma devono affrontare una varietà di scenari, come città o montagne, deserti o neve. Le aree che affrontiamo sono piccole e ogni area può avere forme del terreno o climi diversi, che possono essere ottimizzati per aree diverse. Gli scenari di utilizzo sono diversi e il costo è diverso, il prezzo di una Tesla è diverso dal prezzo di un camion per le consegne e anche i sensori che possono essere utilizzati sono diversi. Tesla ha una grande capacità della batteria e una forte potenza di calcolo che può essere supportata.I veicoli per le consegne devono ottimizzare il consumo di energia e ridurre continuamente i costi dell'hardware per raggiungere lo scopo della consegna a basso costo. Come sta lavorando il nostro team? Guardando il team da un punto di vista non tecnico, ci sono le seguenti caratteristiche. Il team è completo. Circa la metà del nostro team è uno scienziato (scienziato applicato) e metà di un ingegnere (ingegnere del software), e tutti hanno problemi legati ai robot sfondi. Tra questi, ci sono da senior a neolaureati, e diversi membri si sono uniti dall'inizio di questo progetto Scout e hanno una buona conoscenza dell'architettura e dello sviluppo del software. Da quando sono entrato a far parte del team, i membri non sono cambiati molto, i membri sono stabili e l'operazione è relativamente fluida. Il capo (manager) comunica senza problemi con il team Il capo ha un incontro con tutti 1-1 ogni settimana per discutere i vari problemi incontrati nel lavoro. Poiché il capo ha un background ingegneristico (PhD), discute spesso dello stato di avanzamento del progetto, se ci sono ostacoli (Blocker), o come Brainstorm può migliorare la precisione dell'algoritmo, un po' come un incontro settimanale tra un istituto di ricerca e un professore. Oltre a discutere del progetto, il capo chiederà di volta in volta se ha riscontrato problemi, problemi con il funzionamento della squadra o dell'organizzazione e così via. A volte non osano lamentarsi, e se i piccoli problemi non vengono risolti, possono accumularsi in problemi più grandi. Se il capo discute con un atteggiamento aperto e incoraggia il team a sollevare il problema, ci sarà la possibilità di risolverlo il prima possibile. Tra questi, un collega ha sollevato un problema relativo a On-call, e il capo ne ha poi discusso con tutti i partecipanti alla riunione del team e ha raggiunto un consenso.Le opinioni negative sono molto preziose.In una riunione, il capo ha aperto un sondaggio con un questionario condotto dall'intera organizzazione per discutere con tutti. Amazon attribuisce inoltre grande importanza all'istituzione del meccanismo (sistema, processo). Dopo aver riscontrato un problema, penserà a come migliorare il processo in modo che errori simili possano essere trovati più facilmente e presto e corretti. Che progetto hai realizzato? Principalmente progetti relativi alle immagini, incluso il miglioramento degli algoritmi esistenti, l'aumento del tasso di successo e della disponibilità. Esiste anche un progetto sulla "posizione iniziale del robot", comunemente noto come problema di inizializzazione.

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