👩‍💻 Great Great Numbers (GGN) — это простая библиотека на C для работы с целыми числами произвольной длины. Она поддерживает арифметические операции (сложение, вычитание, умножение и деление) над числами, которые превышают стандартные типы данных.

🌟 GGN позволяет работать со знаковыми числами, выполнять инициализацию больших чисел с помощью строк и предоставляет утилиты для вывода и сравнения. Библиотека ориентирована на разработчиков, которым необходима работа с большими числами в приложениях на C

🔐 Лицензия: MIT

▪️GitHub

@data_math

⚡️ Объясняем математику простым способом

@data_math

👩‍💻 tensor.h — представляет собой минималистичную библиотеку для работы с тензорами на языке C. Основной задачей является выполнение математических операций с многомерными массивами без сложных зависимостей.

Те́нзор (от лат. tensus, «напряжённый») — объект линейной алгебры, линейно преобразующий элементы одного линейного пространства в элементы другого. Частными случаями тензоров являются скаляры, векторы, билинейные формы и т. п.

💡 В README содержится подробное руководство, где описаны примеры использования и базовые операции с тензорами, что облегчает начальную настройку и работу с библиотекой. Это делает её удобной для численных вычислений и задач машинного обучения.

▪️Github

@data_math

🤙 Число Грэма на пальцах

Как только ребенок (а это происходит где–то года в три–четыре) понимает, что все числа делятся на три группы "один, два и много", он тут же пытается выяснить: насколько много бывает много, чем много отличается от очень много, и может ли оказаться так много, что больше не бывает. Наверняка вы играли с родителями в интересную (для того возраста) игру, кто назовет самое большее число, и если предок был не глупее пятиклассника, то он всегда выигрывал, на каждый "миллион" отвечая "два миллиона", а на "миллиард" — "два миллиарда" или "миллиард плюс один".

Уже к первому классу школы каждый знает — чисел бесконечное множество, они никогда не заканчиваются и самого большого числа не бывает. К любому миллиону триллионов миллиардов всегда можно сказать "плюс один" и остаться в выигрыше. А чуточку позже приходит (должно прийти!) понимание, что длинные строки цифр сами по себе ничего не значат. Все эти триллионы миллиардов только тогда имеют смысл, когда служат представлением какого–то количества предметов или же описывают некое явление. Выдумать длиннющее число, которое ничего из себя не представляет, кроме набора долгозвучащих цифр, нет никакого труда, их итак бесконечное количество. Наука, в какой–то образной мере, занимается тем, что выискивает в этой необозримой бездне совершенно конкретные комбинации цифр, присовокупляя к некому физическому явлению, например скорости света, числу Авогадро или постоянной Планка.

Представьте, насколько огромными могут быть числа! Вот несколько примеров невероятно больших чисел:

10^51 — это количество атомов на Земле.

10^80 — примерно столько существует элементарных частиц во всей видимой Вселенной.

10^90 — примерно столько существует фотонов во всей видимой Вселенной. Это число превышает количество элементарных частиц почти в 10 миллиардов раз.

10^100 — это гугол. Хотя это число не имеет физического смысла, оно звучит красиво и кругло. В 1998 году компания, которая поставила перед собой шутливую цель проиндексировать гугол ссылок, назвалась Google.

10^122 — это количество протонов, необходимое для заполнения всей видимой Вселенной до предела.

10^185 — это объем видимой Вселенной в планковских объемах. Планковский объем — это куб размером 10^-35 метров, наименьший известный науке размер. Скорее всего, как и у Вселенной, существуют еще более мелкие объекты, но ученые пока не нашли для них внятных формул, ограничиваясь лишь предположениями.

Но даже эти числа далеко не предел. Настоящие гиганты, такие как число Грэма, все еще ждут своего часа.

⭐️ Читать подробнее

@data_math

🖥 kalmangrad — это Python-библиотека для вычисления гладких производных произвольного порядка для временных рядов с нерегулярными интервалами. Она использует байесовскую фильтрацию, что делает её устойчивой к шумам по сравнению с классическими методами численного дифференцирования

⭐️ Библиотека полезна для оценки производных в таких областях, как обработка сигналов и системы управления, и поддерживает вычисление производных вплоть до заданного порядка

🖥 GitHub

@data_math

🔥 Видео от университета Стэнфорда о создании больших языковых моделей!

💡 Это видео — краткий обзор создания модели, подобной ChatGPT, охватывающий как предварительное обучение модели, так и последующее обучение (SFT/RLHF).

В видео рассматриваются общие практики сбора данных, алгоритмы и методы оценки модели.

🕞 Продолжительность: 1:44:30

🔗 Ссылка: *клик*

@data_analysis_ml