Суровая жизнь разработчиков...


Может у вас есть другие идеи, как тут можно закончить предложение?

Интересно понять, как нейросети работают изнутри? Есть наглядный учебник

Здесь представлена интерактивная визуализация устройства нейросетей. Всё объясняется по порядку от структуры, вычислительных узлов, до нейронов и слоёв. Пояснения очень доступные, хоть и на английском.

Сохраняй и делись с другом: https://mlu-explain.github.io/neural-networks/

🐍🧱 ООП в Python: принципы SOLID для начинающих

В этой статье мы разберем значение и цели каждого принципа SOLID, а также применим принципы SOLID для рефакторинга.

Подробности: https://proglib.io/sh/9zJ2gr4Rlk

🔥 Дайджест статей по машинному обучению:

✍️ Линейная регрессия: прямая, разделяющая плоскость на точки 2 классов

✍️ Эволюция метрик качества машинного перевода

✍️ Визуализация реальных масштабов проклятия размерности

✍️ Вышел Savant 0.2.4: компьютерное зрение на базе глубокого обучения для Nvidia Jetson и dGPU

✍️ Графовые нейронные сети GNN в самообучающемся искусственном интеллекте

✍️ Нейронные сети врываются в медицину

✍️ Как с помощью ChatGPT писать SQL-запросы. Несколько кейсов

Что такое Docker?

Docker — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам упаковывать приложения и их зависимости в самодостаточные единицы, называемые контейнерами. Docker обеспечивает согласованную и воспроизводимую среду, гарантируя последовательную работу приложения в различных системах, независимо от базовой инфраструктуры.

Docker используется в самых разных сценариях и отраслях благодаря своей универсальности и преимуществам. Некоторые распространенные случаи использования включают:

— Развертывание приложений: Docker упрощает процесс развертывания, предоставляя согласованную и воспроизводимую среду.
— Архитектура микросервисов: Docker часто используется в микросервисных архитектурах, где приложения разбиваются на более мелкие, независимые сервисы.
— Непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD): Docker широко используется в конвейерах CI/CD для обеспечения последовательных и воспроизводимых сборок и развертываний.
— Среды разработки и тестирования: Docker упрощает создание сред разработки и тестирования за счет инкапсуляции необходимых зависимостей в контейнеры.
— Масштабируемость и балансировка нагрузки: Docker облегчает горизонтальное масштабирование приложений за счет параллельного запуска нескольких контейнеров.
— Гибридные и мультиоблачные развертывания: Контейнеры Docker обеспечивают гибкость при развертывании приложений в различных средах, включая локальную инфраструктуру, публичные облака или гибридные облачные системы.

Пять наиболее часто используемых стратегий кэширования: на заметку разработчику.

#проектирование_систем

Напоминаем, что вы можете начать обучение по математике с бесплатной части!

Для этого вам нужно только ответить на 3 вопроса, доступы вам сразу придут в бот.

Начать советуем сегодня, так как скидка 33% действует только до 31 июля. Подробная программа курса здесь.

А вы в каком лагере?

Как рассчитать точность прогноза, используя матрицу ошибок?

В матрице ошибок есть значения для общего количества данных, истинных значений и прогнозируемых значений.
#вопросы_с_собеседований

Интервью с выпускником курса "Алгоритмы и структуры данных"

Мы можем долго рассказывать о курсах‎, но лучше узнать мнение одного из наших выпускников. Поэтому ниже часть диалога из нашего недавнего интервью с Владиславом, который работает в сфере GameDev.

Почему вы решили пойти учиться?

– Основная цель – это успешно пройти собеседование в европейскую компанию. В FinTech всегда, в 100% случаев спрашивают на знание алгоритмов.

Помог ли вам наш курс в достижении этих целей?

– Да, получилось устроиться в классную компанию, но не в Microsoft пока, так что есть куда стремиться

Что вам больше всего понравилось на курсе?

– В базовом курсе мне понравилось наполнение, у Степана большой опыт в разработке, поэтому рассказывал все с рабочими примерами, узнал для себя много нового . Было полезно, расширяет кругозор. Ну и программа в целом, хорошее наполнение, считаю, что еще больше за такой срок в программу нельзя было уместить.

Как вы оценивали свой уровень знаний до начала обучения и как оцениваете сейчас от 1 до 10?

До начала обучения по теории – 5, после обучения – 8. Начинал не с нуля, так как уже 6 лет работал разработчиком.

Дайте общую оценку нашему курсу: с какой вероятностью вы бы его порекомендовали друзьям? (от 1 до 10)

Порекомендовал бы 10 из 10, уже рекомендовал знакомым, потому что без алгоритмов сейчас никуда.

Как планируете использовать полученные знания после курса?

На собеседованиях в основном, так как это обязательная часть. На работе не так часто требуется, скорее для развития мозга полезно.

Напоминаем, что до конца распродажи осталось 4 дня, подробнее о курсе "Алгоритмы и структуры данных" – https://proglib.io/w/48e76e1a

Начать с бесплатной части можно уже сегодня!