✏️ Разбираем задачу с экзамена ШАД
Условие: Рассмотрим некоторую билинейную функцию 1️⃣ на вещественных линейных пространствах V и W. В базисах α и βQ имеет матрицу 2️⃣: 3️⃣ где 4️⃣ — координаты векторов v, w в соответствующих базисах. Рассмотрим 5️⃣ как матрицу некоторого линейного оператора в некотором базисе. Оказалось, что в некотором другом базисе его матрица B обладает следующим свойством: 6️⃣ Найдите максимальную и минимальную возможную размерности собственного подпространства этого оператора, если известно, что Q в некоторой другой паре базисов ω, Ɣ: 7️⃣
Решение: Приведя матрицу 1️⃣ к ступенчатому виду, убедимся, что её ранг равен 2. Значит, ранг матрицы 2️⃣ тоже равен 2. Далее 3️⃣ поэтому 4️⃣ Так как 5️⃣ то B подобна матрице diag(1,1,0,0). Значит, у данного оператора максимальная размерность собственного подпространства равна 2, а минимальная равна 1.
#задачи_шад
Условие: Рассмотрим некоторую билинейную функцию 1️⃣ на вещественных линейных пространствах V и W. В базисах α и βQ имеет матрицу 2️⃣: 3️⃣ где 4️⃣ — координаты векторов v, w в соответствующих базисах. Рассмотрим 5️⃣ как матрицу некоторого линейного оператора в некотором базисе. Оказалось, что в некотором другом базисе его матрица B обладает следующим свойством: 6️⃣ Найдите максимальную и минимальную возможную размерности собственного подпространства этого оператора, если известно, что Q в некоторой другой паре базисов ω, Ɣ: 7️⃣
Решение: Приведя матрицу 1️⃣ к ступенчатому виду, убедимся, что её ранг равен 2. Значит, ранг матрицы 2️⃣ тоже равен 2. Далее 3️⃣ поэтому 4️⃣ Так как 5️⃣ то B подобна матрице diag(1,1,0,0). Значит, у данного оператора максимальная размерность собственного подпространства равна 2, а минимальная равна 1.
#задачи_шад
#дайджест #DataInternship
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Стажер / ML PyTorch Разработчик
Удалёнка, 4spaces — продуктовая компания
Подробнее
▪️ Intern Data Analyst / Стажер Аналитик данных
Удалёнка / Гибрид (Санкт-Петербург), Changellenge
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик
Офис (Москва), МТС
Подробнее
▪️ Стажер (Power BI)
Удалёнка, Правительство Москвы
Подробнее
▪️ Стажер - Data Scientist
Удалёнка, R1
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Стажер / ML PyTorch Разработчик
Удалёнка, 4spaces — продуктовая компания
Подробнее
▪️ Intern Data Analyst / Стажер Аналитик данных
Удалёнка / Гибрид (Санкт-Петербург), Changellenge
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик
Офис (Москва), МТС
Подробнее
▪️ Стажер (Power BI)
Удалёнка, Правительство Москвы
Подробнее
▪️ Стажер - Data Scientist
Удалёнка, R1
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
hh.ru
Вакансия Стажер / ML PyTorch Разработчик в Москве, работа в компании 4spaces (вакансия в архиве c 13 августа 2024)
Зарплата: не указана. Москва. Требуемый опыт: не требуется. Стажировка. Дата публикации: 14.07.2024.
❤1
📌 Мега-шпаргалка на Python
Забирайте шпаргалки от matplotlib от лёгкого до высокого уровня.
🔗 Ссылка на шпаргалку
Забирайте шпаргалки от matplotlib от лёгкого до высокого уровня.
🔗 Ссылка на шпаргалку
🐛 5 признаков неопытного разработчика: как избежать типичных ошибок и ускорить профессиональный рост
Независимо от уровня теоретической подготовки, переход от обучения к реальной практике всегда сопряжен с множеством вызовов. Начинающие разработчики часто сталкиваются с рядом типичных проблем, которые могут существенно замедлить их профессиональный рост.
В этой статье мы рассмотрим наиболее распространенные проблемы, с которыми сталкиваются начинающие разработчики:
🔗 Читать статью
Независимо от уровня теоретической подготовки, переход от обучения к реальной практике всегда сопряжен с множеством вызовов. Начинающие разработчики часто сталкиваются с рядом типичных проблем, которые могут существенно замедлить их профессиональный рост.
В этой статье мы рассмотрим наиболее распространенные проблемы, с которыми сталкиваются начинающие разработчики:
🔗 Читать статью
👍2
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
👨🏫 Мишель Талагран: 5 советов молодым математикам
Французский математик Мишель Талагран делится пятью ключевыми советами для молодых математиков, чтобы помочь им достичь успеха в карьере.
🔗 Прочесть всё в подробностях
Французский математик Мишель Талагран делится пятью ключевыми советами для молодых математиков, чтобы помочь им достичь успеха в карьере.
🔗 Прочесть всё в подробностях
🔥1
Вас ждет 5 модулей. Но прежде чем начать, можно пройти вводный модуль — мини-курс по школьной математике. Он создан специально для тех, кто подзабыл школьные знания или только начинает свой путь в Data Science.
Кроме того, вам будет доступен общий чат для общения с другими студентами, преподавателями и кураторами курса. Здесь вы сможете задавать вопросы по темам лекций и домашним заданиям. Наши кураторы — это действующие специалисты по Data Science из крупнейших IT-компаний, готовые поделиться своими знаниями и опытом.
Смотрите в карточке, что еще ждет вас в нашем курсе.
Забирай курс по математике и прокачивай свои знания:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Продолжаем делиться знаниями наших айти-подписчиков, у которых уже все получилось.
«Сначала стоит пойти на light курсы (общая программа, со многими различными языками). Если понравится — на профессиональные по выбранному направлению. Это будет базой. Дальше искать бесплатные стажировки от IT-компаний и углубленно изучать выбранное направление. Первая будет очень полезной. Зато на второй вполне реально уже попасть на работу».
Звучит легко, но на практике много подводных камней. А что вы думаете?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Сопроводительное письмо нужно именно джунам, у которых нет опыта работы, или их уровень не дотягивает до вакансии.
Для рекрутеров они — кот в мешке. Их не знают как профессионалов, поэтому совершенно неясно, что они реально могут предложить работодателю.
Сопроводительное письмо — это способ рассказать рекрутеру, почему именно вас надо выбрать, чем вы отличаетесь от других кандидатов.
Как писать интересное сопроводительное письмо
Нет каких-то чётких правил, сколько писать и что. Но можно выделить общие рекомендации. Хорошее сопроводительное письмо должно отражать:
— Мотивацию
— Профессиональные навыки
— Качества, которые у вас есть
— Преимущества вас как кандидата на вакансию
— Предыдущий опыт
Ознакомьтесь с нашим курсом и вам будет есть, что писать в сопроводительном:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2❤1
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🤔 Инварианты: проектирование эффективных алгоритмов
Инварианты — мощный инструмент для анализа, оптимизации и доказательства корректности алгоритмов. Покажем, как можно их использовать для разработки максимально эффективных решений сложных задач.
🔗 Читать статью
Инварианты — мощный инструмент для анализа, оптимизации и доказательства корректности алгоритмов. Покажем, как можно их использовать для разработки максимально эффективных решений сложных задач.
🔗 Читать статью
В 2024 году IT-специалисты остаются на пике популярности. Но стоит ли вам становиться одним из них? Рассмотрим основные аргументы, чтобы понять, стоит ли вам становиться IT-специалистом в нашей статье.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉1
Отсортируйте словарь по значению в порядке возрастания и убывания.
Чтобы отсортировать словарь по значению в порядке возрастания или убывания, можно использовать модуль operator и функцию sorted().
Ещё больше полезного материала для Python в нашем курсе:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
🪝 Вопрос с реального собеседования Data Science
Условие: Какой функционал оптимизируется в задаче линейной регрессии и как записать это в векторной записи.
Линейная регрессия — это метод восстановления зависимости между двумя переменными. Её оптимизация сводится к максимизации прадоподобия, что эквивалентно минимизации среднеквадратичной ошибки (MSE), которая широко используется в реальных задачах
#собес_academy
Условие: Какой функционал оптимизируется в задаче линейной регрессии и как записать это в векторной записи.
Линейная регрессия — это метод восстановления зависимости между двумя переменными. Её оптимизация сводится к максимизации прадоподобия, что эквивалентно минимизации среднеквадратичной ошибки (MSE), которая широко используется в реальных задачах
#собес_academy