⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
C++ t.iss.one/cpluspluc
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Хакинг: https://t.iss.one/+i__6ED-eRfkwOTYy
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/javatg
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Собеседования МЛ: t.iss.one/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
C++ t.iss.one/cpluspluc
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Хакинг: https://t.iss.one/+i__6ED-eRfkwOTYy
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/javatg
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Собеседования МЛ: t.iss.one/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
❤2👍1
@cpluspluc
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥2👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🤣2🤔1
Forwarded from C++ Academy
@cpluspluc
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2
Самый популярный и рейтинговый репозиторий на Github с бесплатными книгпми по программированию, который содержит не только книги, как следует из названия, но и потрясающие бесплатные онлайн-курсы, подкасты/скринкасты. А также интерактивные ресурсы по программированию, наборы задач, соревновательное программирование и шпаргалки.
И самое приятное — все это доступно на огромном количестве различных языков.
Книги
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤1👎1
Forwarded from Machinelearning
Открытый препринт книги Тарсиса Соуза (Tharsis Souza), PhD Лондонсого университета, в которой представлен критический анализ проблем и ограничений, возникающих у инженеров и руководителей технических проектов при разработке приложений на основе LLM.
Цель книги, по заявлению автора – помочь создавать надежные и безопасные системы на основе LLM, избегая распространенных ошибок.
Она ориентирована на разработчиков, технических менеджеров проектов и технических руководителей, стремящихся к углубленному пониманию и преодолению практических трудностей, связанных с внедрением LLM.
В отличие от преобладающего дискурса, акцентирующего возможности LLM, книга сосредоточена на практических сложностях и потенциальных ошибках реализации, предлагая подробное руководство по их преодолению.
В книге рассматриваются проблемы: структурной ненадежности, управления входными данными, тестирования, аспектов безопасности и элайнмента, зависимости от поставщиков и оптимизации затрат.
Книга сопровождается репозиторием с практическими примерами на Python, анализом реальных сценариев и решений.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Book #Tutorial
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥2
Forwarded from C++ библиотека
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍2🔥1
@csharp_ci
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍3
@csharp_ci
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥1
Forwarded from C++ Academy
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@cpluspluc
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤2
Модули в C:
• Статья подробно описывает, как модули заменяют традиционные заголовочные файлы, уменьшая зависимость и ускоряя компиляцию.
Роль forward declarations:
• Объясняется, зачем нужны предварительные объявления в C, и как их использование меняется с появлением модулей.
Переход к модульности:
• Обсуждаются методы интеграции модулей в существующие проекты и способы решения возникающих проблем.
Практические рекомендации:
• Приводятся конкретные примеры и советы по оптимизации кода с помощью модулей и forward declarations, что делает статью полезным ресурсом для разработчиков.
Статья помогает понять, как современные технологии модульности могут повысить качество и производительность программ на C.
📌 Читать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤡4👍3❤2🤮2🔥1
🚀 "PagingTagHelper" на mostlylucid.net рассказывает о создании и использовании собственного PagingTagHelper для ASP.NET Core.
▪ Цель статьи: объяснить, как реализовать механизм пагинации в веб-приложениях с помощью tag helper-ов.
▪ Ключевые моменты:
• Разбор принципов работы tag helper-ов в ASP.NET Core.
• Пошаговое создание кастомного PagingTagHelper, который генерирует HTML-разметку для навигации по страницам.
• Примеры кода и объяснения параметров, позволяющих настраивать внешний вид и функциональность пагинации.
▪ Полезность:
• Помогает разработчикам быстро интегрировать удобную пагинацию в свои проекты.
• Обеспечивает более гибкое и кастомное управление навигацией по большим наборам данных.
Статья будет полезна всем, кто хочет улучшить пользовательский интерфейс своего ASP.NET Core приложения с помощью собственных решений для пагинации.
📌 Читать
▪ Цель статьи: объяснить, как реализовать механизм пагинации в веб-приложениях с помощью tag helper-ов.
▪ Ключевые моменты:
• Разбор принципов работы tag helper-ов в ASP.NET Core.
• Пошаговое создание кастомного PagingTagHelper, который генерирует HTML-разметку для навигации по страницам.
• Примеры кода и объяснения параметров, позволяющих настраивать внешний вид и функциональность пагинации.
▪ Полезность:
• Помогает разработчикам быстро интегрировать удобную пагинацию в свои проекты.
• Обеспечивает более гибкое и кастомное управление навигацией по большим наборам данных.
Статья будет полезна всем, кто хочет улучшить пользовательский интерфейс своего ASP.NET Core приложения с помощью собственных решений для пагинации.
📌 Читать
👍3❤2
Forwarded from Machinelearning
🎯 Суть проекта
Это эксперимент по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), где агент учится играть в крестики-нолики (Tic-Tac-Toe) без использования сложных алгоритмов на чистом С.
Основная цель — продемонстрировать, как классические методы RL справляются с простыми играми.
🔥 Чем интересен?
Минимализм и простота
▪ Весь код написан на чистом C (~400 строк).
▪ Нет зависимостей — только стандартная библиотека.
▪ Идеален для изучения основ RL «с нуля».
Классический подход к RL
▪ Используется метод Temporal Difference (TD) Learnin
▪ Агент обучается через игру (self-play) и обновляет стратегию на основе наград.
Образовательная ценность
▪ Понятная визуализация процесса обучения (таблицы Q-значений).
▪ Пример того, как простая задача помогает понять фундамент RL.
Эффективность
▪ После обучения агент играет почти оптимально, избегая поражений.
▪ Код легко модифицировать для экспериментов (например, изменить размер доски).
📊 Как это работает?
Q-таблица хранит «ценность» каждого действия в конкретном состоянии.
Агент выбирает ход на основе текущих Q-значений (с добавлением случайности для исследования).
P.S. Если вы думаете, что RL — это только про AlphaGo и Dota 2, этот проект покажет, что даже в простых задачах есть глубина! 🧠
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
#rl #ml #ai #tutorial
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3🔥1👌1