Forwarded from Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate
☕️📦 10 Java-библиотек, которые изменят твой код навсегда
Из этой статьи вы узнаете о ключевых возможностях 10 популярных библиотек для Java: работа с коллекциями, строками, JSON, логами, датами и временем и многое другое.
Читать статью
Из этой статьи вы узнаете о ключевых возможностях 10 популярных библиотек для Java: работа с коллекциями, строками, JSON, логами, датами и временем и многое другое.
Читать статью
❤2👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как я иду на работу после длинных выходных.
Кому также трудно входить в рабочий ритм? 😅
Покидайте мемов, тоже, пожалуйста 🙏
Нам всем не помешает немного мемов сегодня.
Кому также трудно входить в рабочий ритм? 😅
Покидайте мемов, тоже, пожалуйста 🙏
Нам всем не помешает немного мемов сегодня.
😁6
Какие существуют модификации KNN?
Метод k-ближайших соседей, или k-nearest neighbors (KNN), — довольно простой и легко интерпретируемый алгоритм. Он работает, идентифицируя k объектов обучающего набора данных, которые находятся ближе всего к объекту, который нужно классифицировать или для которого нужно предсказать значение.
Как алгоритм можно модифицировать?
🔹Выбор метрики
Во-первых, можно использовать разные функции расстояния для вычисления дистанции между объектами. Это могут быть Манхэттенская метрика, метрика Минковского, косинусное расстояние, расстояние Жаккара.
🔹Взвешенный KNN
Решает главный недостаток оригинального алгоритма: он никак не учитывает расстояния до соседних объектов, хотя эта информация может быть полезной. В этой модификации чем ближе сосед, тем больше его вклад в принятие решения. Это позволяет уменьшить влияние «далёких» соседей.
🔹Адаптивный KNN
В этой версии алгоритма значение k может адаптироваться в зависимости от локальной плотности данных. Это означает, что для объектов в разреженных областях пространства будет использоваться большее значение k, а в плотных областях — меньшее.
#вопросы_с_собеседований
Метод k-ближайших соседей, или k-nearest neighbors (KNN), — довольно простой и легко интерпретируемый алгоритм. Он работает, идентифицируя k объектов обучающего набора данных, которые находятся ближе всего к объекту, который нужно классифицировать или для которого нужно предсказать значение.
Как алгоритм можно модифицировать?
🔹Выбор метрики
Во-первых, можно использовать разные функции расстояния для вычисления дистанции между объектами. Это могут быть Манхэттенская метрика, метрика Минковского, косинусное расстояние, расстояние Жаккара.
🔹Взвешенный KNN
Решает главный недостаток оригинального алгоритма: он никак не учитывает расстояния до соседних объектов, хотя эта информация может быть полезной. В этой модификации чем ближе сосед, тем больше его вклад в принятие решения. Это позволяет уменьшить влияние «далёких» соседей.
🔹Адаптивный KNN
В этой версии алгоритма значение k может адаптироваться в зависимости от локальной плотности данных. Это означает, что для объектов в разреженных областях пространства будет использоваться большее значение k, а в плотных областях — меньшее.
#вопросы_с_собеседований
❤4
Авторы нового исследования хотели узнать больше о транспортёрах лекарственных средств. Они модифицировали модель ткани свиньи, чтобы измерять способность каждого изучаемого лекарства к абсорбции. Чтобы изучить роль отдельных транспортёров в ткани, исследователи в каждом срезе нейтрализовали разные их комбинации.
🦾 Учёные протестировали 23 известных лекарства с помощью этой системы, что позволило им идентифицировать транспортёры, используемые каждым из этих препаратов. Затем они обучили модель на этих данных, а также на информации из нескольких баз данных о лекарствах. Модель научилась делать предсказания о том, какие лекарства будут взаимодействовать с какими транспортёрами. Так, например, система дала прогноз о том, что антибиотик доксициклин может взаимодействовать с варфарином, часто назначаемым средством для разжижения крови.
🔥 А если вы также стремитесь научится работать с основными моделями машинного обучения, выбирать и применять подходящие tree-based модели, то сейчас самое время. До 29 февраля мы дарим доступ к курсу Базовые модели ML и приложения в подарок при покупке курса по математике – https://proglib.io/w/d387f664
🔗 Репозиторий исследователей на GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
🐱🎨🙏🤖 10 самых странных языков программирования, о которых вы никогда не слышали
Эзотерические языки разрабатывают в концептуальных, экспериментальных и развлекательных целях. Их общая черта — максимально запутанный и странный синтаксис, понятный только посвященным. В этой подборке — языки, которые выбрали бы Ходор, доктор Лектер, Малевич, Джеймс Бонд, Терминатор и Луи Армстронг, если бы решили войти в айти.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
Эзотерические языки разрабатывают в концептуальных, экспериментальных и развлекательных целях. Их общая черта — максимально запутанный и странный синтаксис, понятный только посвященным. В этой подборке — языки, которые выбрали бы Ходор, доктор Лектер, Малевич, Джеймс Бонд, Терминатор и Луи Армстронг, если бы решили войти в айти.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
👍4❤1
🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Главный разработчик сбегает в другую компанию по итогам недельного спринта, после дейли 👀
😁3
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
✨ Анонсировали Stable Diffusion 3
Пока модель не доступна широкой публике. Stability AI открыла список ожидания. Зарегистрироваться можно по этой ссылке.
👉 Stable Diffusion 3 соединяет в себе архитектуру диффузионного трансформера и flow matching. Создатели обещают улучшенную производительность при генерации изображений из сложных промптов, а также более точное написание текста на картинках.
Пока модель не доступна широкой публике. Stability AI открыла список ожидания. Зарегистрироваться можно по этой ссылке.
👉 Stable Diffusion 3 соединяет в себе архитектуру диффузионного трансформера и flow matching. Создатели обещают улучшенную производительность при генерации изображений из сложных промптов, а также более точное написание текста на картинках.
👍2
Microsoft представил бесплатный курс «Генеративный ИИ для начинающих»
Курс состоит из 18 уроков, в которых раскрываются основы работы с ИИ-агентами, большими языковыми моделями и даётся представление об использовании этих инструментов в своих проектах.
Курс бесплатный, но для его прохождения вам потребуется доступ к OpenAI API или Azure OpenAI Service, а также пригодятся базовые знания Python или Typescript и профиль на GitHub.
🔗 Репозиторий с курсом
Курс состоит из 18 уроков, в которых раскрываются основы работы с ИИ-агентами, большими языковыми моделями и даётся представление об использовании этих инструментов в своих проектах.
Курс бесплатный, но для его прохождения вам потребуется доступ к OpenAI API или Azure OpenAI Service, а также пригодятся базовые знания Python или Typescript и профиль на GitHub.
🔗 Репозиторий с курсом
👍3
🧮📐 15 гениев, которые изменили мир математики навсегда
В нашей новой статье читайте о том, как 15 величайших математических умов в истории, от древнегреческого гения Фалеса до современного революционера Мандельброта, своими открытиями в алгебре, геометрии, теории чисел и других областях навсегда изменили облик математики и мира.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
В нашей новой статье читайте о том, как 15 величайших математических умов в истории, от древнегреческого гения Фалеса до современного революционера Мандельброта, своими открытиями в алгебре, геометрии, теории чисел и других областях навсегда изменили облик математики и мира.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
🔥5