Про списки: обычный и связный 📝

Ну, то есть про динамический массив, который в python зовется списком, и про связный список, который более трушный список, чем список в python.

Запутанная история, короче.

Глобальная блокировка интерпретатора (GIL) 🔐

Защищает от одновременного доступа к внутренним ресурсам, обеспечивает безопасность выполнения потоков.

Ставит крест на параллелизме, по крайней мере, в cpu-bound задачах.

Недообучение, хорошее обучение и переобучение ✨

Плачущий эмодзи стал самым популярным в 2025 году.
 
Согласно новым данным Google, самым популярным эмодзи в мире в 2025 году стал 😭. Он обогнал прежних лидеров рейтинга 😂 и 🤣.

Не мы такие, жизнь такая 😭

Базовый минимум метрик при дисбалансе классов 📊

По дефолту при решении задач классификации в качестве метрики выбирают Accuracy: отношение верных предсказаний к их общему количеству.

Однако если один из классов по численности превосходит все остальные, у нас проблемы: модель, выбивающая acc = 99% на тренировке, на инференсе может показать свою тотальную несостоятельность.

Что делать? Брать другую метрику. И тут есть выбор, в зависимости от наших целей.

Precision (точность) - нужна там, где ложный бан критичен.
Например, если антиспам ошибется и отправит в "Спам" важное письмо от работодателя - это будет гораздо хуже, чем пропуск парочки реклам.

Recall (полнота) - нужна там, где критично ничего не упустить.
Например, лучше пройти еще одно обследование, чем не заметить ранние признаки рака.

Зачастую рост одной метрики влечет падение другой, поэтому важно расставить приоритеты.

А если нужен компомисс, смотрим на F1-score - среднее гармоническое между Precision и Recall.

Автор `uv` пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно в 25 раз

Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов uv, после присоединения к OpenAI взялся за производительность Codex CLI.

Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз.

На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code.

Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение.

https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526

МНК или Метод наименьших квадратов ✨

Пожалуй, один из самых наглядных и интуитивно-понятных способов решения задачи регрессии.

Mergeим, joinим и concatим
Groupbyим и aggрегатим 🐼

EDA - это вкусно, очень вкусно 💕

Про задачу линейной регрессии и реализацию ее решения в Sklearn 📏

Собственные и сингулярные числа 🔄

Сингулярное разложение - мощный, надежный и вычислительно стабильный инструмент для поиска решения уравнения Xw = y без необходимости вычисления обратной метрицы X.TX

Для полноценного вдупления в контекст требуется некотокая алгебраическая матчасть. О ней и речь.

Сентябрь начался 🍂
А сентябрь - это, как известно, идеальное время, чтобы начать ботать.
Или продолжить ботать.
Или наконец-то разобраться с тем, что всё лето откладывалось на «потом» :)
А ботать с нами можно вот что:

Андрей:
- физика
- олимпиадная физика
- химия (7-9 кл)
- математика
-
Любовь:
- математика
- высшая математика
- олимпиадная математика
- Machine Learning
- алгоритмические задачки / LeetCode

Школьникам, студентам, поступающим, собеседующимся и просто людям, которым внезапно захотелось понимать, что вообще происходит в формулах и коде - welcome ❤️

Если давно собирались что-нибудь подтянуть - сентябрь выглядит как вполне достойный момент начать 😉

Встроенные декораторы Python, упрощающие работу с классами 💫

Самое увлекательное чтиво за последнее время – рассказ как OpenAI пытается украсть у математиков решение одной из задач тысячелетия 😏

Краткая сводка от одного из фигурантов:

PCA, t-SNE и UMAP ⬇️

Способы посмотреть на многомерье и не рехнуться ✨

Кросс-энтропия и KL-дивергенция 👾

Способ измерить корректность предсказанного распределения вероятностией

Тем временем человечество занято обучением оцифрованного мозга мухи всяческим премудростям 🪰

Вот тут она в IT вкатилась, например