Алгоритмы диапазонов C++20 — 7 немодифицирующих операций
Библиотека Ranges для C++20 предлагает альтернативы для большинства алгоритмов. На этот раз я хочу показать вам десять немодифицирующих операций. Мы сравним их со «старой» стандартной версией и увидим их преимущества и ограничения.
Подробности — к старту нашего курса по разработке на C++.
Гистограммы и графики распределения в Python
Визуализация одномерных данных в Python
Построение графика одной переменной кажется простой задачей. Но насколько это просто в действительности — эффективно отобразить данные со всего одним измерением? Долгое время я обходился стандартной гистограммой, которая показывает расположение значений, разброс и форму распределения данных (нормальное, скошенное, двухпиковое и др). Но недавно я столкнулся со случаем, когда гистограмма не помогла. И тогда понял, что настало время узнать больше о построении графиков. Я нашёл в сети отличную бесплатную книгу о визуализации данных и попробовал некоторые методы. Я решил, что (и мне, и другим людям) будет полезно, если я поделюсь этими знаниями и составлю руководство по построению на Python гистограмм и их крайне полезной альтернативы — графиков распределения плотности (density plots). Подробности — к старту нашего курса по анализу данных.
Применение нейросетей для сжатия данных при интерактивной визуализации
]
Одна из самых приятных вещей в жизни разработчика архитектуры ПО и технологического эксперта Intel — возможность наблюдать за фантастическими достижениями Центров передового опыта (CoE) OneAPI по всему миру. Недавно лаборатория UC Davis Visualization & Interface Design Innovation (VIDI) Lab поделилась опытом применения глубокого обучения в создании интерактивной визуализации для науки. Подробности — к старту флагмансокго курса по Data Science.
Представляем specialist — пакет для оптимизаций Python-кода
Specialist
Specialist использует высокоточную информацию о местоположении (fine-grained location), чтобы наглядно показать пользователю, где и как новый адаптивный интерпретирующий транслятор (specializing adaptive interpreter) CPython 3.11 оптимизирует ваш код. Подробности об инструменте — к старту курса по Fullstack-разработке на Python.
Добавим динамическую среду в C: мой проект компоновщика
Я пишу компоновщик (linker). Не совсем обычный. Он ориентирован не на создание исполняемых файлов, а на облегчение быстрой итерации программы без необходимости в перекомпоновке (re-link) и повторном открытии после внесения изменений. Это «горячая загрузка» кода с детализацией. Подробности — к старту курса по разработке на С++.
Машинное искусство и стиль Midjourney на примере круга
Как материалы, настроения и среды влияют на генерацию круга
Этот текст для тех, кто хотел бы посмотреть на MidJourney в деле, но не может выделить время, чтобы, наконец, попробовать. А ещё для тех, кому нужно отвлечься от рабочей среды и погрузиться во что-нибудь, что увлекает и расслабляет внимание. Материалом для отдыха делимся к старту флагманского курса по Data Science.
Рассвет. Огромное кольцо жёлтого света плывёт в воздухе над двумя силуэтами. Пустынный ландшафт простирается к высокой скале-останцу из песчаника. Позади круг из клубящихся облаков.
Хабратоп. Самые востребованные языки программирования в 2022 году
Подводим итоги 2022 года в рейтингах языков программирования — от IEEE и TIOBE до не столь известных, например RedMonk и GitHut. Цифры, подробности, наблюдения и, конечно, раскрытие сути разнообразных топов ждут под катом.
Читайте этот материал, если хотите понять, на какие языки программирования стоит обратить внимание, чтобы не отстать от IT-сферы. Вот рейтинги статьи в этом году:
Логистическая регрессия на Python
Логистическая регрессия — это алгоритм классификации в машинном обучении для прогнозирования вероятности категориально зависимой переменной. В логистической регрессии зависимые переменные — это двоичные (бинарные) переменные, содержащие 1 (да, успех, и так далее) или 0 — нет, неудача, и так далее. Другими словами, логистическая регрессия прогнозирует P(Y=1) как функцию от X. Подробный и ясный пример — к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Руководство по программированию сокетов на Python. Устранение проблем и справочный раздел
К старту курса по Fullstack-разработке на Python делимся заключительной частью руководства по программированию сокетов, эта часть посвящена устранению неполадок и справочным сведениям.
К концу руководства вы освоите основные функции и методы модуля Python socket, научитесь применять пользовательский класс для отправки сообщений и данных между конечными точками и работать со всем этим в собственных клиент-серверных приложениях.
Руководство по программированию сокетов на Python. Протокол и сообщения
К концу руководства вы освоите основные функции и методы модуля Python socket, научитесь применять пользовательский класс для отправки сообщений и данных между конечными точками и работать со всем этим в собственных клиент-серверных приложениях. Материалом делимся к старту курса по Fullstack-разработке на Python.
Как работает нью-йоркская система пароснабжения?
Вот и вышел следующий эпизод подкаста Untapped New York, целиком посвящённый работе паровой системы Нью-Йорка. Вас удивляли эти бело-оранжевые трубы, из которых валит пар, посреди нью-йоркских улиц? Чтобы узнать о них больше, мы взяли интервью у Фрэнка Куомо, главного руководителя отдела парогенерации в Con Edison. А ещё побеседовали с Марком Рейгельманом, автором одной из наших любимых стритарт-интсталляций. Подробности — к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Подробное руководство по методам синтетического контроля
Материал подготовлен к старту нашего флагманского курса по Data Science.
В настоящее время золотым стандартом расчёта причинного эффекта (causal effect) вмешательства (лечения, рекламы, продукта, и др.) на интересующий результат (болезнь, доход компании, довольство клиентов, и др.) — это A/B-тестирование, (также называемое рандомизированным контролируемым исследованием или РКИ). Мы случайным образом разбиваем множество исследуемых объектов (пациентов, пользователей, клиентов, и др.) на исследуемую и контрольную группы и подвергаем вмешательству первую из групп. Эта процедура гарантирует, что ожидаемая разница между группами вызвана именно изучаемым вмешательством.
Три инструмента для быстрого профилирования данных
Анализируйте и сводите данные быстрее с помощью этих инструментов Python
Автор материала кратко, наглядно и с примерами кода представлет три пакета Python, заметно упрощающих и ускоряющих исследовательский анализ данных. Подборкой делимся к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Как реализовать символьную языковую рекуррентную нейронную сеть
В одном своём гисте Андрей Карпаты сделал кое-что впечатляющее. Чуть больше чем в 100 строках кода на Python — без тяжеловесных фреймворков для машинного обучения — он прописал довольно полную реализацию языковой модели для обучения символьно-ориентированных рекуррентных нейросетей (РНС). Гист включает полное обучение методом обратного распространения с оптимизацией Adagrad. Подробности — к старту флагманского курса по Data Science.
Что Chrome сделал с JPEG XL и почему делать этого не стоило
Аргументы в защиту формата в лонгриде под катом — к старту курса по Fullstack-разработке на Python.
Разработчики Chrome недавно анонсировали своё решение о прекращении поддержки формата JPEG XL, который ранее был «убран за флажок». Это решение объясняется так:
Вышла deno 1.27. Подробности об улучшениях под катом
Deno 1.27 выпущена с фичами и изменениями в списке ниже:
- Улучшение языкового сервера/IDE
- Улучшение совместимости с
npm
- Онлайн-API
navigator.language
- Улучшение
deno task
- Проверка обновлений
- Изменения в API
Deno
- Обновление
deno lint
- V8 10.8
- Улучшение совместимости с Node.js
- Изменение в API стандартных библиотек
Детали — под катом к старту курса по Fullstack-разработке на Python.
Как обнаружить выбросы автоэнкодером?
Если что-то не сжимается — возможно, что-то тут не так
Выпадающие значения, также называемые «выбросами», — привычная всем преграда, о которую спотыкаются наука о данных и машинное обучение. Концепция выпадения значений интуитивно понятна, но математическому определению поддаётся с трудом. Думаю, дело в том, что придумать такое определение довольно сложно, ведь выброс может по-разному восприниматься разными людьми. Подробности — к старту нашего флагманского курса по Data Science.
PayPal позволяет обходить 2FA нажатием одной кнопки — и утверждает: «Это сделано для вашей защиты»
Сегодня утром меня разбудили неожиданные SMS
Кажется, я поделился своим кодом.
Странно. Не припоминаю, чтобы я пользовался PayPal во сне. Однако такое происходит. Кто-то периодически вводит ваш email на сайте и нажимает «Forgot password». Подробности — к старту нашего курса «Белый хакер».
Информация
- Сайт
- www.skillfactory.ru
- Дата регистрации
- Дата основания
- Численность
- 201–500 человек
- Местоположение
- Россия
- Представитель
- Skillfactory School