Forwarded from Типичный программист
Подборка ресурсов для самостоятельного изучения Computer Science
https://github.com/the-akira/Computer-Science-Resources
Есть курсы и книги по фундаментальным темам (архитектура ПО, математика, операционные системы, сети), по конкретным языкам (С++, Java, JavaScript, Go), по искусственному интеллекту, безопасности и базам данных.
#информатика #computerscience
https://github.com/the-akira/Computer-Science-Resources
Есть курсы и книги по фундаментальным темам (архитектура ПО, математика, операционные системы, сети), по конкретным языкам (С++, Java, JavaScript, Go), по искусственному интеллекту, безопасности и базам данных.
#информатика #computerscience
Forwarded from Типичный программист
Наперегонки со временем: на что способен Python в однопоточных вычислениях?
https://tproger.ru/articles/what-are-python-speed-limits/
Каждый язык программирования, как правило, создаётся для решения определённых задач и в чём-то сильно уступает остальным языкам. А где проходят границы применимости языков?
Читайте статью, в которой проверим, подходит ли Python для объёмных расчётов или для этих целей лучше использовать какой-то более классический язык.
#python
https://tproger.ru/articles/what-are-python-speed-limits/
Каждый язык программирования, как правило, создаётся для решения определённых задач и в чём-то сильно уступает остальным языкам. А где проходят границы применимости языков?
Читайте статью, в которой проверим, подходит ли Python для объёмных расчётов или для этих целей лучше использовать какой-то более классический язык.
#python
Forwarded from Типичный программист
Интеграция своей игры в Steam: работа с лобби в Steamworks.NЕТ
https://tproger.ru/articles/steamworks-matchmaking/
За время своего существования Steam перестал быть просто площадкой распространения игр. Для повышения вовлечённости в нём появилась внутренняя экономика, достижения, коллекционные карточки, инвентарь.
Чтобы помочь разработчикам интегрировать это в свои игры, был создан специальный SDK — Steamworks. По нему есть немного материалов на уровне «скачали файлы, кинули туда-то, написали „hello world“ — вы молодец!» и много бездушной документации.
Читайте нашу подробную статью про матчмейкинг в Steam — поиск/создание лобби со всеми вытекающими моментами.
#gamedev #unity
https://tproger.ru/articles/steamworks-matchmaking/
За время своего существования Steam перестал быть просто площадкой распространения игр. Для повышения вовлечённости в нём появилась внутренняя экономика, достижения, коллекционные карточки, инвентарь.
Чтобы помочь разработчикам интегрировать это в свои игры, был создан специальный SDK — Steamworks. По нему есть немного материалов на уровне «скачали файлы, кинули туда-то, написали „hello world“ — вы молодец!» и много бездушной документации.
Читайте нашу подробную статью про матчмейкинг в Steam — поиск/создание лобби со всеми вытекающими моментами.
#gamedev #unity
Forwarded from Data Science UA
Підбірка відео з конференції Data Science UA під’їхала! Ось за цим посиланням https://bit.ly/2Nv5EsP вже можна знайти наступні доповіді:
- "Abstractive Text Summarization with Deep Learning" Romain Paulus, Lead Research Scientist, Salesforce
- "AI in drug design" Oleksandr Gurbych, Machine Learning Engineer, SoftServe
- "Scaling Machine Learning at Careem" Vitalii Duk, Engineering Lead Machine Learning, Careem
- "Automated speech recognition for transcription and captioning" Kostiantyn Pylypenko, Speech recognition engineer, Verbit.ai
- "Automotive perception for advanced driver assistance using DNN" Sergii Bykov, Technical Lead R&D, Apostera GmbH
- "Customer segmentation as a tool to grow your business metrics" Serhii Kochubei, Director of analytics department, Murka
- "Multimedia Analytics for Business" Stevan Rudinac, Associate Professor Artificial Intelligence University of Amsterdam
- "Three steps to successful ML product" Olexiy Oryeshko, Staff Software Engineer, People.AI
- "The lifecycle of creating a real AI-based product" Kateryna Stetsiuk, Head of R&D, ARVI
Панельна дискусія:
- Borys Pratsiuk, CTO, Scalarr,
- Mariana Romanyshyn, Technical Lead Computational Linguist, Grammarly,
- Dmytro Lavrinenko, Director — Technology, GlobalLogic.
- "Abstractive Text Summarization with Deep Learning" Romain Paulus, Lead Research Scientist, Salesforce
- "AI in drug design" Oleksandr Gurbych, Machine Learning Engineer, SoftServe
- "Scaling Machine Learning at Careem" Vitalii Duk, Engineering Lead Machine Learning, Careem
- "Automated speech recognition for transcription and captioning" Kostiantyn Pylypenko, Speech recognition engineer, Verbit.ai
- "Automotive perception for advanced driver assistance using DNN" Sergii Bykov, Technical Lead R&D, Apostera GmbH
- "Customer segmentation as a tool to grow your business metrics" Serhii Kochubei, Director of analytics department, Murka
- "Multimedia Analytics for Business" Stevan Rudinac, Associate Professor Artificial Intelligence University of Amsterdam
- "Three steps to successful ML product" Olexiy Oryeshko, Staff Software Engineer, People.AI
- "The lifecycle of creating a real AI-based product" Kateryna Stetsiuk, Head of R&D, ARVI
Панельна дискусія:
- Borys Pratsiuk, CTO, Scalarr,
- Mariana Romanyshyn, Technical Lead Computational Linguist, Grammarly,
- Dmytro Lavrinenko, Director — Technology, GlobalLogic.
YouTube
Abstractive Text Sunnarization with Deep Leatning – Romain Paulus. Data Science UA Conference
Data Science UA Conference
October 19
Kiev
Data Science UA - 7th conference about machine learning, artificial intelligence and data science in Kiev.
Romain Paulus is a Lead Research Scientist at Salesforce Research in Palo Alto, California (USA) since…
October 19
Kiev
Data Science UA - 7th conference about machine learning, artificial intelligence and data science in Kiev.
Romain Paulus is a Lead Research Scientist at Salesforce Research in Palo Alto, California (USA) since…
Forwarded from DataRoot Labs
Шпаргалка: 140 формул Машинного Обучения
Подборка из 17 листов формул на такие темы:
– Naive Bayes
– Mixture Models
– EM Algorithm
– Maximum Likelihood
– Bayesian Networks
– k-NN, weighted NN
– Logistic Regression
– Principal Component Analysis
– Stochastic Gradient
– Neural Networks
– Collaborative Filtering
– Back Propagation
– Support Vector Machines
– Ridge and Lasso Regression
Скачивай в прикрепленном файле ниже \/
Подборка из 17 листов формул на такие темы:
– Naive Bayes
– Mixture Models
– EM Algorithm
– Maximum Likelihood
– Bayesian Networks
– k-NN, weighted NN
– Logistic Regression
– Principal Component Analysis
– Stochastic Gradient
– Neural Networks
– Collaborative Filtering
– Back Propagation
– Support Vector Machines
– Ridge and Lasso Regression
Скачивай в прикрепленном файле ниже \/
Forwarded from DataRoot Labs
Подборка книг, которые помогут вам изучить machine learning
Дэниел Бурк, Machine learning engineer, делится своими лучшими книгами по машинному обучению.
"Последние два года я занимаюсь компьютерным обучением, и все эти книги сыграли важную роль в этом процессе".
Смотреть видео с обзором:
https://youtu.be/7R08MPXxiFQ
Книги из обзора:
Machine Learning For Humans - https://bit.ly/mlforhumansbook
Python for Data Analysis - https://amzn.to/2Z1QZNp
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow - https://amzn.to/2GormNb
Grokking Deep Learning - https://amzn.to/2H497My
The Mechanics of Machine Learning - https://mlbook.explained.ai/
The Hundred-Page Machine Learning Book (online) - https://bit.ly/100pageMLbookhome
The Hundred-Page Machine Learning Book (buy) - https://bit.ly/100pagemlbook
The Deep Learning Book (online) - https://www.deeplearningbook.org/
The Deep Learning Book (buy) - https://amzn.to/2YIsGok
Дэниел Бурк, Machine learning engineer, делится своими лучшими книгами по машинному обучению.
"Последние два года я занимаюсь компьютерным обучением, и все эти книги сыграли важную роль в этом процессе".
Смотреть видео с обзором:
https://youtu.be/7R08MPXxiFQ
Книги из обзора:
Machine Learning For Humans - https://bit.ly/mlforhumansbook
Python for Data Analysis - https://amzn.to/2Z1QZNp
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow - https://amzn.to/2GormNb
Grokking Deep Learning - https://amzn.to/2H497My
The Mechanics of Machine Learning - https://mlbook.explained.ai/
The Hundred-Page Machine Learning Book (online) - https://bit.ly/100pageMLbookhome
The Hundred-Page Machine Learning Book (buy) - https://bit.ly/100pagemlbook
The Deep Learning Book (online) - https://www.deeplearningbook.org/
The Deep Learning Book (buy) - https://amzn.to/2YIsGok
YouTube
These books will help you learn machine learning
Machine learning engineer Daniel Bourke shares some of the best books for learning machine learning. I've been learning machine learning for the past two years now, these books have all been instrumental throughout.
Book links (in order):
Machine Learning…
Book links (in order):
Machine Learning…
Forwarded from DataRoot Labs
8 лучших библиотек и платформ JavaScript для Machine Learning
Советуем сохранить себе ссылку, чтобы вернуться к закладке при необходимости.
https://nuancesprog.ru/p/4727/
Советуем сохранить себе ссылку, чтобы вернуться к закладке при необходимости.
https://nuancesprog.ru/p/4727/
Forwarded from DataRoot Labs
7 паттернов искусственного интеллекта
Конечно же, к любому подходу в АI нужны свои адаптированные паттерны. Но независимо от того, в какой комбинации используются эти тренды, все они следуют стандартным правилам.
Эти семь моделей затем применяются по отдельности или в различных комбинациях в зависимости от конкретного решения AI.
Подробное объяснение за каждый паттерн:
https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/09/17/the-seven-patterns-of-ai/
Конечно же, к любому подходу в АI нужны свои адаптированные паттерны. Но независимо от того, в какой комбинации используются эти тренды, все они следуют стандартным правилам.
Эти семь моделей затем применяются по отдельности или в различных комбинациях в зависимости от конкретного решения AI.
Подробное объяснение за каждый паттерн:
https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/09/17/the-seven-patterns-of-ai/
Forwarded from DataRoot Labs
24 библиотеки для Python-разработчиков
Веб-приложения, доступ к базе данных, создание GUI, обработка изображений и другое.
Веб-приложения, доступ к базе данных, создание GUI, обработка изображений и другое.
Forwarded from DataRoot Labs
Инфографика: какие скиллы в сфере data science вам необходимы?
А какие можно упустить. Подробный разбор со статистикой — по ссылке:
https://buff.ly/2QhMV8A
А какие можно упустить. Подробный разбор со статистикой — по ссылке:
https://buff.ly/2QhMV8A
Forwarded from DataRoot Labs
Разница между корреляцией и регрессией в одной картинке
А именно: корреляция Пирсона vs линейная регрессия.
А именно: корреляция Пирсона vs линейная регрессия.
Forwarded from DataRoot Labs
2915 страниц pandas: powerful Python data analysis toolkit
Это open source BSD библиотека с простыми в использовании структурами данных и инструментами анализа для Python.
К ознакомлению рекомендует Kirk Borne.
Читать онлайн тут:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
Скачать в .pdf — выше ^
Это open source BSD библиотека с простыми в использовании структурами данных и инструментами анализа для Python.
К ознакомлению рекомендует Kirk Borne.
Читать онлайн тут:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
Скачать в .pdf — выше ^