Что выведет код?
Anonymous Quiz
23%
v1=P, v2=['Y', 'T', 'H']
24%
v1=[P], v2=['Y', 'T']
35%
v1=P, v2=['Y', 'T']
17%
Error
🧑💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Офер от Сбера за один клик 💼
Мечтаешь работать в Сбере, теперь это проще, чем когда-либо!
💡 AI-интервью за 15 минут – и ты уже на шаг ближе к своей новой работе.
Как получить офер?
📌 Зарегистрируйся
📌 Пройди AI-интервью
📌 Получи обратную связь сразу же!
После прохождения твои ответы получат рекрутеры и свяжутся с тобой в течение нескольких дней! 🚀
Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzqxS96Na
Мечтаешь работать в Сбере, теперь это проще, чем когда-либо!
💡 AI-интервью за 15 минут – и ты уже на шаг ближе к своей новой работе.
Как получить офер?
📌 Зарегистрируйся
📌 Пройди AI-интервью
📌 Получи обратную связь сразу же!
После прохождения твои ответы получат рекрутеры и свяжутся с тобой в течение нескольких дней! 🚀
Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzqxS96Na
🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe4098c8
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe4098c8
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике
Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.
➡️ Вот что вас ждет
1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами.
2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками.
3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой.
4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике.
🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике».
👉 Читать статью
Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.
👉 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет код?
❤️ — [3.1, '2', 4]
👍 — [3.1, 4, '2']
🔥 — ['2', 3.1, 4]
⚡️ — Error
Библиотека задач по Data Science
❤️ — [3.1, '2', 4]
👍 — [3.1, 4, '2']
🔥 — ['2', 3.1, 4]
⚡️ — Error
Библиотека задач по Data Science