Теория множеств - для программиста

1 (продвинутый) ➤ ОСНОВЫ
2. ПРАКТИКА
3. ПРАКТИКА - 2
4. ПРАКТИКА - 3
5. ЗАДАЧИ С ЗАКОВЫРОЧКОЙ -4
6. ПРАКТИКА - 5
7. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРИМЕР
8. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРАКТИКА
9. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРАКТИКА
10. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРАКТИКА

#video #math

https://www.youtube.com/watch?v=xRjm-PqklFk&list=PLe-iIMbo5JOJlDz3wWfMF40A8Id8Nll0b&ab_channel=%D0%9F%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5Python

Решение задач C++

1. Массивы в C++
2. Двумерные массивы в C++ | Главная и побочная диагональ матрицы
3. Рекурсия C++
4. Двумерный массив C++. Элементы над главной и под главной диагональю
5. Динамические массивы C++
6. Объектно-ориентированное программирование в C++ за 10 минут!

#video #cpp

https://www.youtube.com/watch?v=prPD-uZfUOc&list=PLvtDMRr_B4sQ-Z6Jd79mqAjK8zC-x6rX7&ab_channel=IT-Science

Advanced Algebra

📚 Book

@datascienceiot

⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

C#: t.iss.one/csharp_ci
Машинное обучение: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
АНАЛИЗ Данных: t.iss.one/data_analysis_ml
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
C++ t.iss.one/cpluspluc
Golang: t.iss.one/Golang_google
Java: t.iss.one/javatg
React: t.iss.one/react_tg
Javascript: t.iss.one/javascriptv
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Docker: t.iss.one/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.iss.one/pythonl
Rust: t.iss.one/rust_code
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Devops: t.iss.one/devOPSitsec
Собеседования МЛ: t.iss.one/machinelearning_interview
Python подготовка с собесу: t.iss.one/python_job_interview
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math

💼 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

📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

🎓Эффективный ML (MIT)

Одной из самых важных тем в области искусственного интеллекта на сегодняшний день является эффективность работы алгоритмов ИИ.

Это важная тема, учитывая большие объемы вычислительных ресурсов, требуемых современными системами ML.

В этом курсе представлен подробный обзор методов, позволяющих создавать эффективные системы ML. Включает лекции по:

- Сжатию
- Сокращение
- Квантование
- Поиск нейронной архитектуры
- Распределенное обучение
- Параллелизм данных и моделей
- Тонкая настройка
... и многое другое.

https://www.youtube.com/playlist?list=PL80kAHvQbh-pT4lCkDT53zT8DKmhE0idB

@data_math

⚡️ Полезные гайды по математике для машинного обучения

Большой ресурс авторов книги Mathematics for Machine Learning. Эта крутая книга доступна бесплатно.

И к ней доступно множество упражнений:

▪Математика за линейной регрессией
▪Метод главных компонент (PCA)
▪ Модели гауссовой смеси

🔗 Репозиторий проекта на GitHub

@data_math

🚀 Популярный учебник по машинному обучению ШАДа, то спешим сообщить —недавно там появились новые главы.

В частности:

▪Обучение представлений и Дистилляция знаний
▪Целый раздел про генеративные модели
▪Раздел про рекомендательные системы
▪Временные ряды
▪Теория глубокого обучения
▪Онлайн-обучение
▪Вероятностные распределения, параметрические оценки, энтропия

@data_math