How to solve algorithm challenges in job interviews - a free 4-hour course. This is taught using Python, which is similar to JavaScript and also worth learning. (4 hour watch):

https://www.freecodecamp.org/news/python-algorithms-for-job-interviews

Швидке зведення в квадрат.

>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> for k in range(len(a)):
... a[k] *= a[k]

​​Data Science from Scratch: First Principles with Python (2015)
Автор: Joel Grus

#python #data_science #book #english #beginner

Язык: английский.

Целевая аудитория: джуниор-программисты на Python.

Если вы когда-то интересовались наукой о данных или машинным обучением и даже использовали реальные библиотеки, то наверняка сможете написать простое приложение, однако вероятнее всего, что вы это делали без фактического понимания дисциплины, которое очень важно в профессиональной разработке. Это руководство поможет вам наверстать упущенное в своё время и расскажет о data science с нуля.

В книге рассматриваются следующие темы:
✔️ быстрый курс по Python;
✔️ визуализация данных;
✔️ линейная алгебра;
✔️ статистика;
✔️ работа с данными;
✔️ машинное обучение;
✔️ кластеризация;
✔️ нейронные сети и многое другое.

Преимущества:
➕ грамотный материал по основам data science;
➕ множество примеров.

Недостатки:
➖ встречаются опечатки в коде и плохое форматирование.

Квадратичные сортировки (O(N²))

https://nbviewer.jupyter.org/github/Searge/Solutions/blob/master/Algorithms/Sorts_%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%E2%84%966.ipynb

Ребята из http://amp.gs/4BR3 сделали очень крутой проект, посвящённый самостоятельному изучению математики. Здесь огромная библиотека и полезный контент, который каждому программисту стоит изучить: хорошие редкие книжки по математике, видеолекции, материалы к урокам, задачи и многое другое.

Сайт поддерживается небольшой командой волонтеров, исходный код есть на гитхабе: http://amp.gs/4BR0
И им нужна помощь в улучшении. Для вас - опыт работы с живым кодом и проектом, для проекта - развитие.

Что требуется сделать в первую очередь:
• перенести код сайта с raw php на php+composer и модель MVC;
• использовать современные компоненты из Symfony или, по крайней мере, сделать compatible обертки вокруг старых (интерфейс БД AdoDB, шаблонизатор Smarty);
• переписать код, связанный с запросами к БД при помощи современных модулей (PDO вместо AdoDB; или даже Doctrine или Eloquent)

При этом важно сохранить весь имеющийся контент и преемственность уже ставшего классическим внешнего вида.

Контакт для связи: http://amp.gs/4BRK. Принимаются пул-реквесты.

Присоединяйтесь, будет круто!

#math #математика
Ознака подільності чисел

https://uk.m.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%BA%D0%B0_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%96%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%96_%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%B5%D0%BB

https://www.e-olymp.com/uk/blogs/posts/53

http://zno.academia.in.ua/mod/book/view.php?id=3000&chapterid=627

Первый опыт разработки игры на Rust

https://tprg.ru/QiHz

За 60 секунд вместе с Николасом Кейджем можно угнать автомобиль, а за 24 часа написать небольшую игру на Rust.

Рассказываем, как это сделать от зарождения идеи до её реализации, а также:
— почему Rust — хороший выбор для геймдева,
— какие движки лучше использовать,
— кратко о шаблоне проектирования ECS.

#gamedev #rust

Знакомство с Neural ODE
https://habr.com/ru/post/442002/?utm_campaign=442002

Значительная доля процессов описывается дифференциальными уравнениями, это могут быть эволюция физической системы во времени, медицинское состояние пациента, фундаментальные характеристики фондового рынка и т.д. Данные о таких процессах последовательны и непрерывны по своей природе, в том смысле, что наблюдения — это просто проявления какого-то непрерывно изменяющегося состояния.


Есть также и другой тип последовательных данных, это дискретные данные, например, данные NLP задач. Состояния в таких данных меняется дискретно: от одного символа или слова к другому.


Сейчас оба типа таких последовательных данных обычно обрабатываются рекуррентными сетями, несмотря на то, что они отличны по своей природе, и похоже, требуют различных подходов.

Аффинное преобразование изображений: Numpy, Pillow, OpenCV
https://stackabuse.com/affine-image-transformations-in-python-with-numpy-pillow-and-opencv/