Женщины отлично справляются с любой работой: вкусно готовят, чисто моют посуду и прилично стирают одежду.
Э. Кауфман
А как с женщинами в бизнесе? В этой статье описал нюансы работы со своей женой.
Женщины отлично справляются с любой работой: вкусно готовят, чисто моют посуду и прилично стирают одежду.
Э. Кауфман
А как с женщинами в бизнесе? В этой статье описал нюансы работы со своей женой.
Стараюсь сделать хороший редактор блок-схем. Вот что получается.
Человек может одновременно держать в памяти 7 элементов: 7 цифр, 7 слов. Если в меню 7 пунктов - это удобно. Если больше - нужно разбивать на блоки. Так сделано во всех программах.
Всем привет! 👋 👋 👋
Мы — Java-разработчики Тинькофф: Константин, Андрей и Арсений. Собираем новости, статьи, туториалы и другие интересные материалы из мира Java-разработки. Решили делиться этим не только с коллегами, но и со всем сообществом.
Джо Аберкромби писал: «Чем больше ты узнаешь — тем больше понимаешь, как мало знаешь. Однако усилие само по себе стоит того». Надеемся, наш дайджест поможет вам на этом пути. Stay tuned! 😉
«Нейросеть, которая ищет горячих клиентов», «Мини-сайт с простой монетизацией для блогера», «Нейросеть, создающая идеальную версию вашего сайта для каждого пользователя» и еще несколько интересных проектов в новом дайджесте.
Продолжение серии статей, посвящённых процессору ЭВМ ЕС-1020. Предыдущие статьи:
* общая структура и система синхронизации;
Эта статья — исполнение обязательства в отношении всех людей, принявших участие в маркетинговом исследовании студентов MBA Экономического факультета МГУ. Исследование было частью студенческого проекта в рамках задания по стратегическому маркетингу, то есть было не коммерческим. Единственное, что мы могли предложить участникам — поделиться с ними результатами. Поэтому вы и читаете эту статью.
И вот вам первый результат: каждый четвертый участник попросил выслать ему то, что получится. В качестве признательности я пишу эту статью. Если вам не интересны готовые выводы, вы можете сразу открыть ссылку на сырые данные (все, кроме адресов электронной почты). Если увидите в данных что‑то интересное — пишите в комментариях.
Если вам интересны не только данные, но и выводы, — прошу под кат. Я расскажу: почему и как проводилось исследование, раскрою пару серкетов, которым научился на курсе и, конечно же, покажу интерпретацию результатов.
Мы часто ведем себя противоречиво и нелогично. Возвращаюсь вечером с дачи и уже за 300…400 метров узнаю, что спереди экипаж ДПС, есть время пристегнуть ремень или свернуть в какую-нибудь прилежащую тёмную улочку. Но у меня все в порядке, права и страховка действуют, а ремень пристёгнут. Блюстители правопорядка не обращают внимания на мою потрепанную Кию и я качусь дальше. В знак солидарности предупреждаю встречный Хёндай о надвигающейся опасности. Если бы все соблюдали правила, то на дорогах было бы спокойнее, а культура вождения выше. Крайне нелогично предупреждать потенциальных нарушителей о том, что их ждет засада.
Или еще пример, предположим, к вам в гости приезжают родственники. В этом случае квартира будет потрескивать от чистоты, вещи разложены по своим полкам, посуда и плита вымыта, пылинка затаится разве что за шкафом. А потом мы удивляемся, почему перед приездом какой-нибудь шишки город преображается до неузнаваемости. И улицы заметно освежаются, и газон появляется и даже дыр на дорогах становится ощутимо меньше. Ведь надо же наоборот показывать, что есть проблемы, денег не хватает, плохо, мол, живем. Но видно в природе человека заложено желание казаться лучше, чем есть на самом деле.
Вот и в разработке постоянно случаются казусы, выбранный курс оказывается тупиковым или бесполезным, а то и вообще абсурдным. Незавершенные проекты висят в памяти тяжким грузом, иногда пробуждают ностальгию, иногда занимают место в подсобке, иногда остаются «до лучших времен». Но как бы там ни было, они бывают полезными.
Приветствую всех! Меня зовут Сосо, и я хочу поделиться с вами своим путешествием в мир машинного обучения и глубокого обучения с использованием TensorFlow и Keras. В этой статье мы рассмотрим процесс классификации пород собак по изображениям с помощью нейронных сетей. Будем изучать, как применение этих мощных инструментов может помочь нам автоматически распознавать породы собак на фотографиях.
Машинное обучение является одной из самых захватывающих областей в современных науках о данных. Оно позволяет компьютерам обучаться на основе опыта и данных, и способно выполнять сложные задачи, включая классификацию изображений. Классификация изображений — это процесс определения категории или класса, к которому принадлежит каждое изображение.
Для нашего проекта классификации пород собак мы выбрали TensorFlow и Keras в качестве наших основных инструментов. TensorFlow — это мощная и гибкая платформа для разработки и обучения нейронных сетей, в то время как Keras предоставляет удобный и высокоуровневый интерфейс для создания моделей глубокого обучения.
Зона обитаемости - это область вокруг звезды, в которой у планет на поверхности может существовать жидкая вода. По умолчанию считается, что планеты с жидкой водой - лучшие места для поиска жизни, и астрономы сосредоточили свои исследования именно на этой зоне. Насколько мы можем судить, отсутствие воды означает отсутствие жизни.
Но новое исследование предлагает ещё одну границу в солнечных системах, которая может влиять на обитаемость: сажевую линию.
Несмотря на то, что Земля на 2/3 покрыта океанами, она все ещё считается планетой, небогатой водой. По массе наша планета всего на 0,1% состоит из воды. Но, очевидно, что эта вода критически важна для жизни. Клетки не могут выполнять свои функции без воды.
Но углерод также имеет решающее значение для жизни, и земная жизнь называется углеродной. Углерод уникален своей способностью образовывать разнообразные соединения и формировать полимеры при земных температурах. Это второй по распространённости элемент в человеческом организме после кислорода.
В последние десятилетия марковские цепи стали широко используемым инструментом в обработке естественного языка и моделировании текстовых данных. Они представляют собой вероятностную модель, которая основывается на предположении о марковских свойствах последовательности событий.
В данной статье мы рассмотрим основные принципы и подходы к использованию марковских цепей в обработке естественного языка и моделировании текстовых данных. Мы изучим, как марковские цепи могут быть применены для предсказания следующего слова в тексте, генерации новых текстовых данных, анализа структуры и семантики текста, а также решения других задач текстовой обработки.
Всем привет! В данной статье я бы хотел рассказать о таком фреймворке как Cample.js.
На сегодняшний момент (версия 3.0.1), фреймворк является активно поддерживаемым в разработке нового функционала. Есть поддержка работы с данными, которые благодаря реактивности без виртуального DOM отображаются крайне быстро. Пример тестов.
Привет, хабровчане!
В этой статье я расскажу как я заработал свой первый миллион, для этого нужно просто...
Вспомнилась классическая реклама с просторов интернета :-)
На самом деле эта статья больше про мотивацию и мои победы в хакатонах. Основной тезис в том, что поучаствовать в данном мероприятии стоит каждому вне зависимости от опыта, навыков и возраста
Почему хакатоны могут быть лицемерными и на каком из них платят такие деньги - читайте в этой статье.
Принципы SOLID — это набор пяти основных принципов, которые помогают разработчикам создавать более понятный, гибкий и поддерживаемый код. Так же знание этих принципов довольно часто спрашивают на собеседованиях.
Давайте рассмотрим каждый из этих принципов с примерами нарушения и соблюдения на языке Swift.
Автор статьи: Артем Михайлов
В наши дни большое количество задач требует нахождение всех возможных комбинаций в наборе данных. Подобные ситуации могут возникнуть в различных областях, начиная от программирования и машинного обучения до игровой индустрии и задач комбинаторики. В таких случаях использование алгоритма backtracking — метода рекурсивного перебора всех возможных вариантов — может быть наиболее эффективным подходом.
Изменения по сравнению с 1-й бетой коснулись прежде всего правил сортировки (collation): провайдер по умолчанию, которого выбирает initdb,
теперь сноваlibc.
В 1-й бете решили сделать так: если доступна ICU, то выбирается ICU. Откатили. Временно или нет - не знаю. То же при сборке из исходников.
Поведение при выборе локали C сlibicu
- возвращено обратно кlibicu
;[??вот это не понял] На ICU 64 и выше локальC
не используется, а у ICU есть собственный механизм для выбора локали или генерации ошибки.
Полный список новых и измененных старых возможностей 16-й версии в release notes. Скачать можно здесь.
Обожаемый и желанный:
Всем привет!
Сегодня я разберу 5 навыков системного аналитика, на которые пристально обращает внимание работодатель.
На собеседовании с каждым ответом на вопрос вы добавляете либо отнимаете по очку от навыков своего персонажа-кандитата на вакансию.
Например, отвечая правильно на вопрос когда заканчивается работа системного аналитика, вы зарабатываете себе +1 балл к навыку Проактивность в глазах работодателя.
Сегодня я лишь оглашу список этих навыков на примере плохих и хороших аналитиков. Бонусом добавил несколько вопросов по каждому навыку, которые я сам задаю аналитикам на собеседованиях.
Как грамотно построить рассказ о себе и как отвечать на вопросы на собеседовании - тема отдельная, еще более важная. Которую я обязательно раскрою в следующих статьях.
А сейчас в процессе обзора попробуем все же разобраться - как отличить хорошего
аналитика от плохого?
Эта статья покажет, как использовать графически-текстовые методы для структуризации процессов и разработки ПП, как при продуктовом подходе, так и при проектном.
Astro — статический генератор сайтов, ориентированный на производительность. Фреймворк стремительно набирает популярность и конкурирует с популярным NextJS.
Чем же так хорош Astro? Рассказываем об основных концепциях фреймворка, его архитектурных паттернах, подходах и фишках, которые позволяют достигать высокого уровня оптимизации.
Погружаться в тему будем в процессе сборки блога по фронтенд-разработке. Кстати, весь контент для сайта от имени разработчика для нас сгенерирует ChatGPT.
Содержание статьи:
Что такое таргетинг? Таргетинг - это стратегия маркетинга, позволяющая точечно воздействовать на конкретную аудиторию, выбранную по определенным критериям, с целью повышения эффективности рекламных кампаний и увеличения их конверсии. Простыми словами, таргетинг - это когда мы делаем рекламу такой, чтобы она попадала только тем людям, которые нам действительно интересны, и которые больше всего склонны сделать то, что мы от них хотим - купить товар, зарегистрироваться на сайте и так далее.
Как известно реклама – это основа маркетинговой кампании и большинство брендов используют ее как способ убеждения потенциальных клиентов. Но представим себе ситуацию, у вас есть убойный продукт, который вы тщательно продвигаете, а это не приносит результата. Реклама есть, а продаж нет – что же может быть не так?
Топ 7 школ предлагающих Data Science курсы, рассмотрим и покритикуем их детально. Если верить тому что вещает весь ютуб (не только связанный с программированием, а вообще весь), то наряду с нуль кодингом, и оперированием нейронными сетями — Data science захватит мир. И они будут им управлять, а мы им прислуживать. Причем чем глупее саентолог, тем агрессивней он! Ну что-же, значит настало время разобраться в том, что такое Data science курсы, и почему их продвижение стало таким прибыльным.
Ваш аккаунт