Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🧲 Магнитная подвеска маховика
Профессор, доктор технических наук, преподаватель кафедры деталей машин МГИУ Нурбей Владимирович Гулиа рассказывает о магнитной подвеске маховика.
Супермаховик — один из типов маховика, применяемый в Маховичных Накопителях Кинетической Энергии для накопления энергии. По сравнению с обычными маховиками, способен сохранять больше кинетической энергии и безопасен в использовании.
В составе Маховичного Накопителя Кинетической Энергии супермаховик работает в паре с мотором-генератором. При подключении в сеть мотор-генератор раскручивает супермаховик, а при подключении нагрузки — тормозит. КПД этого преобразования достигает 98 %. Для уменьшения потерь на трение супермаховик помещается в вакуумированный кожух. Зачастую используется магнитный подвес.
Маховики как буферные устройства начали использоваться ещё во времена неолита, например, в устройстве гончарного круга. В XX веке маховик претерпел ряд конструктивных изменений, позволивших запасать энергию на значительное время. Так, например, в 1950-х годах вакуумированные маховики использовались в экспериментальном общественном транспорте, в частности, испытывались гиробусы. В 1964 году советский инженер Н. В. Гулиа заявил авторские права на первую конструкцию супермаховика. #научные_фильмы #видеоуроки #механика #физика #physics
💡 Physics.Math.Code
Профессор, доктор технических наук, преподаватель кафедры деталей машин МГИУ Нурбей Владимирович Гулиа рассказывает о магнитной подвеске маховика.
Супермаховик — один из типов маховика, применяемый в Маховичных Накопителях Кинетической Энергии для накопления энергии. По сравнению с обычными маховиками, способен сохранять больше кинетической энергии и безопасен в использовании.
В составе Маховичного Накопителя Кинетической Энергии супермаховик работает в паре с мотором-генератором. При подключении в сеть мотор-генератор раскручивает супермаховик, а при подключении нагрузки — тормозит. КПД этого преобразования достигает 98 %. Для уменьшения потерь на трение супермаховик помещается в вакуумированный кожух. Зачастую используется магнитный подвес.
Маховики как буферные устройства начали использоваться ещё во времена неолита, например, в устройстве гончарного круга. В XX веке маховик претерпел ряд конструктивных изменений, позволивших запасать энергию на значительное время. Так, например, в 1950-х годах вакуумированные маховики использовались в экспериментальном общественном транспорте, в частности, испытывались гиробусы. В 1964 году советский инженер Н. В. Гулиа заявил авторские права на первую конструкцию супермаховика. #научные_фильмы #видеоуроки #механика #физика #physics
💡 Physics.Math.Code
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Яндекс решил напомнить основную мысль конференции YaTalks — код лежит в основе многих повседневных явлений, о чем мы даже не задумываемся — и вывел программный код, запускающий рекламу прямо на баннер. В этом году конференция будет проходить как онлайн, так и очно, поэтому имеет смысл сходить как минимум для нетворкинга и лайвкодинга.
📘 Математика в машинном обучении [2024] Дайзенрот, Фейзал, Он
📗 Mathematics for Machine Learning [2020] Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong
⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения
💳 Купить книгу
( Для книг Питера есть специальный промокод для наших подписчиков: Подробнее здесь )
💾 Ознакомиться с книгами RU + EN
Марк Питер Дайзенрот — руководитель DeepMind в области искусственного интеллекта (Университетский колледже Лондона). Сфера его научных интересов включает дата-эффективное обучение, вероятностное моделирование и автономное принятие решений. Его исследования удостаивались премии «За лучшую научную работу» на конференциях ICRA 2014 и ICCAS 2016. Марк удостоен премии для выдающихся молодых исследователей в Имперском колледже Лондона, корпоративной премии для сотрудников Google и гранта на соискание PhD от Microsoft.
А. Альдо Фейзал возглавляет лабораторию по изучению мозга и поведения в Имперском колледже Лондона, он преподает на факультетах биоинженерии и вычислительной техники, а также является членом института исследования данных. Он руководит Научно-исследовательским и инновационным центром Великобритании (UKRI), занимающимся подготовкой докторов наук в области искусственного интеллекта и здравоохранения. Он получил степень PhD в области вычислительной нейрофизиологии в Кембриджском университете и стал младшим научным сотрудником в лаборатории вычислительного и биологического обучения.
Чен Сунь Он — главный научный сотрудник в Исследовательской группе по машинному обучению (Data61, CSIRO), а также ассоциированный адъюнкт-профессор в Австралийском национальном университете. Сфера его научных интересов связана с расширенным использованием статистических методов машинного обучения.
💡 Physics.Math.Code
📗 Mathematics for Machine Learning [2020] Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong
⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения
💳 Купить книгу
( Для книг Питера есть специальный промокод для наших подписчиков: Подробнее здесь )
💾 Ознакомиться с книгами RU + EN
Марк Питер Дайзенрот — руководитель DeepMind в области искусственного интеллекта (Университетский колледже Лондона). Сфера его научных интересов включает дата-эффективное обучение, вероятностное моделирование и автономное принятие решений. Его исследования удостаивались премии «За лучшую научную работу» на конференциях ICRA 2014 и ICCAS 2016. Марк удостоен премии для выдающихся молодых исследователей в Имперском колледже Лондона, корпоративной премии для сотрудников Google и гранта на соискание PhD от Microsoft.
А. Альдо Фейзал возглавляет лабораторию по изучению мозга и поведения в Имперском колледже Лондона, он преподает на факультетах биоинженерии и вычислительной техники, а также является членом института исследования данных. Он руководит Научно-исследовательским и инновационным центром Великобритании (UKRI), занимающимся подготовкой докторов наук в области искусственного интеллекта и здравоохранения. Он получил степень PhD в области вычислительной нейрофизиологии в Кембриджском университете и стал младшим научным сотрудником в лаборатории вычислительного и биологического обучения.
Чен Сунь Он — главный научный сотрудник в Исследовательской группе по машинному обучению (Data61, CSIRO), а также ассоциированный адъюнкт-профессор в Австралийском национальном университете. Сфера его научных интересов связана с расширенным использованием статистических методов машинного обучения.
💡 Physics.Math.Code
Математика_в_машинном_обучении_2024_RU+EN.rar
25.9 MB
📘 Математика в машинном обучении [2024] Дайзенрот, Фейзал, Он
Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно все эти темы размазаны по различным курсам, поэтому студентам, изучающим data science или computer science, а также профессионалам в МО, сложно выстроить знания в единую концепцию. Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов. Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний, а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.
📗 Mathematics for Machine Learning [2020] Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong
The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts.
Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно все эти темы размазаны по различным курсам, поэтому студентам, изучающим data science или computer science, а также профессионалам в МО, сложно выстроить знания в единую концепцию. Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов. Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний, а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.
📗 Mathematics for Machine Learning [2020] Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong
The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
〰️ Воздействие звуковых волн различных частот на соль 🔉
В данном эксперименте мы наблюдаем визуализацию звука по конфигурации стоячих волн, в узлы которых попадают кристаллики соли, вырисовывая картину колебания.
С увеличением частоты геометрические узоры из соли
меняют свою форму и становятся более сложными.
Предлагаем посмотреть на современную реализацию эксперимента, который повторяет «открытие» немецкого ученого Эрнеста Хладни. Он исследовал влияние вибраций разных частот на механические поверхности, водя смычком вдоль края пластины (пластины Хладни), покрытой мукой, заметил как изменяется ее форма. Свои наблюдения изложил в книге «Теория Звука». В 1960-х Ханс Дженни расширил работы Хладни, используя различные жидкости и электронные усилители для генерирования различных звуковых частот. Он же заодно и ввел термин «киматика».
Если вы пропустите обычную синусоидную волну через тарелку с водой, то вы увидите узор прямо на воде. В зависимости от частоты волн будут появляться различные изображения пульсаций. Чем выше частота, тем более сложными становятся узоры. Эти формы являются повторяющимися и отнюдь не случайными. Вибрация организует материю в сложные формы, получаемые из простых и повторяющихся волн.#видеоуроки #механика #акустика #колебания #волны #физика
💡 Physics.Math.Code
В данном эксперименте мы наблюдаем визуализацию звука по конфигурации стоячих волн, в узлы которых попадают кристаллики соли, вырисовывая картину колебания.
С увеличением частоты геометрические узоры из соли
меняют свою форму и становятся более сложными.
Предлагаем посмотреть на современную реализацию эксперимента, который повторяет «открытие» немецкого ученого Эрнеста Хладни. Он исследовал влияние вибраций разных частот на механические поверхности, водя смычком вдоль края пластины (пластины Хладни), покрытой мукой, заметил как изменяется ее форма. Свои наблюдения изложил в книге «Теория Звука». В 1960-х Ханс Дженни расширил работы Хладни, используя различные жидкости и электронные усилители для генерирования различных звуковых частот. Он же заодно и ввел термин «киматика».
Если вы пропустите обычную синусоидную волну через тарелку с водой, то вы увидите узор прямо на воде. В зависимости от частоты волн будут появляться различные изображения пульсаций. Чем выше частота, тем более сложными становятся узоры. Эти формы являются повторяющимися и отнюдь не случайными. Вибрация организует материю в сложные формы, получаемые из простых и повторяющихся волн.#видеоуроки #механика #акустика #колебания #волны #физика
💡 Physics.Math.Code
На YaC 2023 Яндекс рассказал про развитие нейросетей и внедрение их в продукты и сервисы
На YaC 2023 – сериале Яндекса про технологии и тех, кто их создает, рассказали про гонку за разработку лучших языковых и визуальных моделей. Технологические компании делают все для автоматизации процессов работы и привлечения пользователей. Например, языковая модель YandexGPT уже может дать тезисное описание видеоролика в Браузере, пересказать статью или собрать резюме по отзывам на товары и услуги на Маркете.
Чтобы YandexGPT работал корректно Яндекс набирает в штат AI-тренеров, таких уже 300 сотрудников. Они обучают нейросеть и адаптируют ее под необходимые задачи и аудиторию. Нейросети еще долго будут в тренде, так что интересно послушать про опыт работы компании в этой области.
Посмотреть все серии можно на Кинопоиске или Ютуб
На YaC 2023 – сериале Яндекса про технологии и тех, кто их создает, рассказали про гонку за разработку лучших языковых и визуальных моделей. Технологические компании делают все для автоматизации процессов работы и привлечения пользователей. Например, языковая модель YandexGPT уже может дать тезисное описание видеоролика в Браузере, пересказать статью или собрать резюме по отзывам на товары и услуги на Маркете.
Чтобы YandexGPT работал корректно Яндекс набирает в штат AI-тренеров, таких уже 300 сотрудников. Они обучают нейросеть и адаптируют ее под необходимые задачи и аудиторию. Нейросети еще долго будут в тренде, так что интересно послушать про опыт работы компании в этой области.
Посмотреть все серии можно на Кинопоиске или Ютуб
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔋 Простейший электрический поезд в мире на батарейке и магнитах 🧲
Если вы пропускаете ток через катушку (на видео это медная спираль), внутри нее образуется магнитное поле. Магнитное поле сконцентрировано почти однородно в центре длинного соленоида; поле снаружи слабое и рассеянное. Если линии поля точно параллельны, на стержневой магнит сила влиять не будет. Но на концах катушки, где силовые линии расходятся, стержневой магнит будет втягиваться в катушку или выталкиваться из нее, в зависимости от того, куда вы его засунете.
Хитрость этого видео в том, что магниты изготовлены из проводящего материала и соединяют клеммы батареи с медной проволокой, так что батарея, магниты и медная проволока образуют контур, который генерирует магнитное поле в непосредственной близости от батареи. Геометрия автоматически ставит магниты на концы генерируемого магнитного поля, поэтому на магниты воздействует сила. Магниты тщательно выравниваются, поэтому сила на обоих магнитах указывает в одном направлении, в результате чего магниты и батарея движутся. Но по мере движения магнитное поле перемещается вместе с ними и получается постоянное движение.
Если вы перевернете два магнита на обоих концах батареи, батарея и магниты будут двигаться в противоположном направлении. Если перевернуть только один магнит, два магнита будут тянуть и толкать в разных направлениях, поэтому батарея двигаться не будет.
#видеоуроки #механика #электричество #магнетизм #опыты #физика #эксперименты #physics
💡 Physics.Math.Code
Если вы пропускаете ток через катушку (на видео это медная спираль), внутри нее образуется магнитное поле. Магнитное поле сконцентрировано почти однородно в центре длинного соленоида; поле снаружи слабое и рассеянное. Если линии поля точно параллельны, на стержневой магнит сила влиять не будет. Но на концах катушки, где силовые линии расходятся, стержневой магнит будет втягиваться в катушку или выталкиваться из нее, в зависимости от того, куда вы его засунете.
Хитрость этого видео в том, что магниты изготовлены из проводящего материала и соединяют клеммы батареи с медной проволокой, так что батарея, магниты и медная проволока образуют контур, который генерирует магнитное поле в непосредственной близости от батареи. Геометрия автоматически ставит магниты на концы генерируемого магнитного поля, поэтому на магниты воздействует сила. Магниты тщательно выравниваются, поэтому сила на обоих магнитах указывает в одном направлении, в результате чего магниты и батарея движутся. Но по мере движения магнитное поле перемещается вместе с ними и получается постоянное движение.
Если вы перевернете два магнита на обоих концах батареи, батарея и магниты будут двигаться в противоположном направлении. Если перевернуть только один магнит, два магнита будут тянуть и толкать в разных направлениях, поэтому батарея двигаться не будет.
#видеоуроки #механика #электричество #магнетизм #опыты #физика #эксперименты #physics
💡 Physics.Math.Code
⚡️ Модель взаимодействия солнечного ветра с магнитным полем Земли 🌎
Исследование околоземного пространства с помощью космических ап¬паратов существенно изменило представления о характере воздействия солнечного ветра на магнитное поле Земли. Было показано, что поток плазмы от Солнца непрерывно обдувает Землю, деформируя ее магнитное поле. Такое обдувание происходит со сверхзвуковыми скоростями, и вбли¬зи границы магнитосферы на дневной стороне образуется ударная волна. Ширина фронта ударной волны много меньше длины свободного пробега частиц в солнечном ветре, поэтому диссипация энергии направленного движения не может быть объяснена кулоновскими столкновениями. На ночной стороне геомагнитного поля силовые линии вытягиваются вдоль направления Земля — Солнце, формируя нейтральный слой, разделяю¬щий области, в которых вектор напряженности магнитного поля имеет взаимно противоположное направление.
Из измерений, выполненных на искусственных спутниках, следует, что магнитное поле Земли локализовано в околоземном пространстве, за кото¬рым простирается область невозмущенного солнечного ветра. Резкая гра¬ница плазмы и магнитного поля получается при больших значениях маг¬нитного числа Рейнольдса, физический смысл которого — отношение харак¬терного размера рассматриваемой системы к толщине скин-слоя.
#видеоуроки #научные_фильмы #электричество #магнетизм #опыты #физика #эксперименты #physics
💡 Physics.Math.Code
Исследование околоземного пространства с помощью космических ап¬паратов существенно изменило представления о характере воздействия солнечного ветра на магнитное поле Земли. Было показано, что поток плазмы от Солнца непрерывно обдувает Землю, деформируя ее магнитное поле. Такое обдувание происходит со сверхзвуковыми скоростями, и вбли¬зи границы магнитосферы на дневной стороне образуется ударная волна. Ширина фронта ударной волны много меньше длины свободного пробега частиц в солнечном ветре, поэтому диссипация энергии направленного движения не может быть объяснена кулоновскими столкновениями. На ночной стороне геомагнитного поля силовые линии вытягиваются вдоль направления Земля — Солнце, формируя нейтральный слой, разделяю¬щий области, в которых вектор напряженности магнитного поля имеет взаимно противоположное направление.
Из измерений, выполненных на искусственных спутниках, следует, что магнитное поле Земли локализовано в околоземном пространстве, за кото¬рым простирается область невозмущенного солнечного ветра. Резкая гра¬ница плазмы и магнитного поля получается при больших значениях маг¬нитного числа Рейнольдса, физический смысл которого — отношение харак¬терного размера рассматриваемой системы к толщине скин-слоя.
#видеоуроки #научные_фильмы #электричество #магнетизм #опыты #физика #эксперименты #physics
💡 Physics.Math.Code
📕 Современный C++: безопасное использование [2023] Лакос Дж., Ромео В., Хлебников Р., Мередит А.
📘 Embracing Modern C++ Safely [2021] John Lakos, Vittorio Romeo, Rostislav Khlebnikov, Alisdair Meredith
⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения
💳 Купить книгу
💾 Ознакомиться с книгами RU + EN
Эта книга обобщает многолетний опыт сообщества C++ в применении функций C++11 и C++14 и поможет вам принимать эффективные и безопасные проектные решения, отражающие реальные экономические инженерные компромиссы в крупномасштабных и разнообразных средах разработки программного обеспечения. Авторы используют примеры, взятые из реальных баз кода, чтобы объективно проиллюстрировать каждый вывод и осветить ключевые проблемы. В каждой функции указаны разумные варианты использования, скрытые подводные камни и недостатки этой языковой функции. Прочитав эту книгу, вы будете:
▪️ Понимать, что делает каждая функция C++11/14 и где она работает лучше всего
▪️ Понимать, как обойти подводные камни, мешающие показу, и раздражающие угловые случаи
▪️ Знать, какие функции требуют дополнительного обучения, опыта и экспертной оценки
▪️ Получите информацию для подготовки стандартов кодирования и руководств по стилю, соответствующих потребностям вашей организации
▪️ Будьте готовы постепенно и разумно внедрять современный C++ в существующие базы кода
👨🏻💻 Для тех, кто захочет задонатить на кофе:
ЮMoney:
💡 Physics.Math.Code
📘 Embracing Modern C++ Safely [2021] John Lakos, Vittorio Romeo, Rostislav Khlebnikov, Alisdair Meredith
⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения
💳 Купить книгу
💾 Ознакомиться с книгами RU + EN
Эта книга обобщает многолетний опыт сообщества C++ в применении функций C++11 и C++14 и поможет вам принимать эффективные и безопасные проектные решения, отражающие реальные экономические инженерные компромиссы в крупномасштабных и разнообразных средах разработки программного обеспечения. Авторы используют примеры, взятые из реальных баз кода, чтобы объективно проиллюстрировать каждый вывод и осветить ключевые проблемы. В каждой функции указаны разумные варианты использования, скрытые подводные камни и недостатки этой языковой функции. Прочитав эту книгу, вы будете:
▪️ Понимать, что делает каждая функция C++11/14 и где она работает лучше всего
▪️ Понимать, как обойти подводные камни, мешающие показу, и раздражающие угловые случаи
▪️ Знать, какие функции требуют дополнительного обучения, опыта и экспертной оценки
▪️ Получите информацию для подготовки стандартов кодирования и руководств по стилю, соответствующих потребностям вашей организации
▪️ Будьте готовы постепенно и разумно внедрять современный C++ в существующие базы кода
👨🏻💻 Для тех, кто захочет задонатить на кофе:
ЮMoney:
410012169999048
Карта ВТБ: 4272290768112195
Карта Сбербанк: 2202200638175206💡 Physics.Math.Code
Современный_C++_безопасное_использование_2023_RU+EN.zip
26.1 MB
📕 Современный C++: безопасное использование [2023] Лакос Дж., Ромео В., Хлебников Р., Мередит А.
Книга показывает, как эффективно использовать новые и расширенные возможности современных версий языка C++, избегая потенциальных опасностей и ловушек. Основываясь на своем многолетнем опыте работы с C++, четыре ведущих специалиста из компании Bloomberg делят функции версий C++ на три категории:
▪️ безопасные – функциональные средства обеспечивают явную пользу, их легко использовать эффективно, а чтобы неправильно применить, нужно постараться;
▪️ условно безопасные – функциональные средства весьма полезны, но при их использовании существуют потенциальные опасности, избежать которых можно, лишь обладая немалым практическим опытом и запасом знаний;
▪️ небезопасные – для них характерно особенно низкое соотношение риска и пользы, их легко применить неправильно, поэтому рекомендуется пользоваться им только при чрезвычайных обстоятельствах.
Авторы используют примеры, полученные из реальных кодовых баз, чтобы объективно проиллюстрировать каждое предлагаемое решение и обратить особое внимание на главные проблемы. В каждом разделе определяются надежные варианты использования, скрытые потенциальные опасности и недостатки конкретного средства языка.
Издание предназначено опытным разработчикам C++, руководителям проектов и служб, желающих повысить производительность и улучшить качество исходного кода и сопровождения.
📘 Embracing Modern C++ Safely [2021] John Lakos, Vittorio Romeo, Rostislav Khlebnikov, Alisdair Meredith
Embracing Modern C++ Safely shows you how to make effective use of the new and enhanced language features of modern C++ without falling victim to their potential pitfalls. Based on their years of experience with large, mission-critical projects, four leading C++ authorities divide C++11/14 language features into three categories: Safe, Conditionally Safe, and Unsafe. #cpp #cplusplus #программирование #безопасность #разработка #programming
Книга показывает, как эффективно использовать новые и расширенные возможности современных версий языка C++, избегая потенциальных опасностей и ловушек. Основываясь на своем многолетнем опыте работы с C++, четыре ведущих специалиста из компании Bloomberg делят функции версий C++ на три категории:
▪️ безопасные – функциональные средства обеспечивают явную пользу, их легко использовать эффективно, а чтобы неправильно применить, нужно постараться;
▪️ условно безопасные – функциональные средства весьма полезны, но при их использовании существуют потенциальные опасности, избежать которых можно, лишь обладая немалым практическим опытом и запасом знаний;
▪️ небезопасные – для них характерно особенно низкое соотношение риска и пользы, их легко применить неправильно, поэтому рекомендуется пользоваться им только при чрезвычайных обстоятельствах.
Авторы используют примеры, полученные из реальных кодовых баз, чтобы объективно проиллюстрировать каждое предлагаемое решение и обратить особое внимание на главные проблемы. В каждом разделе определяются надежные варианты использования, скрытые потенциальные опасности и недостатки конкретного средства языка.
Издание предназначено опытным разработчикам C++, руководителям проектов и служб, желающих повысить производительность и улучшить качество исходного кода и сопровождения.
📘 Embracing Modern C++ Safely [2021] John Lakos, Vittorio Romeo, Rostislav Khlebnikov, Alisdair Meredith
Embracing Modern C++ Safely shows you how to make effective use of the new and enhanced language features of modern C++ without falling victim to their potential pitfalls. Based on their years of experience with large, mission-critical projects, four leading C++ authorities divide C++11/14 language features into three categories: Safe, Conditionally Safe, and Unsafe. #cpp #cplusplus #программирование #безопасность #разработка #programming
♾ Петля Мёбиуса (лента Мёбиуса, кольцо Мёбиуса) — топологический объект, простейшая неориентируемая поверхность с краем, односторонняя при вложении в обычное трёхмерное евклидово пространство R³. Попасть из одной точки этой поверхности в любую другую можно, не пересекая края.
Около года назад на другом канале Репетитор IT mentor была интересная статья по этой же (топологической) теме:
💡 Игрушка для любителей математики или что такое «бутылка Клейна» ? ( 📝 Читать статью )
#математика #видеоуроки #топология #math #опыты
💡 Physics.Math.Code
Около года назад на другом канале Репетитор IT mentor была интересная статья по этой же (топологической) теме:
💡 Игрушка для любителей математики или что такое «бутылка Клейна» ? ( 📝 Читать статью )
#математика #видеоуроки #топология #math #опыты
💡 Physics.Math.Code
🔥 ПОЛУЧИ НОВУЮ ПРОФЕССИЮ. ОПЛАТА ОБУЧЕНИЯ ПОСЛЕ ТРУДОУСТРОЙСТВА
ПРОГРАММЫ ОБУЧЕНИЯ:
✅ Интернет-маркетинг
✅ Веб-разработка
✅ Дизайн
✅ Геймдизайн
✅ Управление
✅ E-commerce
ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ И ПОИСКА РАБОТЫ:
🔹 Вы осваиваете профессию на курсе
🔹 Мы помогаем вам найти работу
🔹 После трудоустройства вы оплачиваете обучение
Для получения подробной информации переходите по ссылке
Реклама. Университет «Синергия» ИНН 7729152149
ПРОГРАММЫ ОБУЧЕНИЯ:
✅ Интернет-маркетинг
✅ Веб-разработка
✅ Дизайн
✅ Геймдизайн
✅ Управление
✅ E-commerce
ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ И ПОИСКА РАБОТЫ:
🔹 Вы осваиваете профессию на курсе
🔹 Мы помогаем вам найти работу
🔹 После трудоустройства вы оплачиваете обучение
Для получения подробной информации переходите по ссылке
Реклама. Университет «Синергия» ИНН 7729152149