Телеграмм чат группы proglibrary страница 87

Size: a a a

Библиотека программиста

74704 membersпожаловаться на группу

2018 January 21

Библиотека программиста

Математика для программиста: советы, разделы, литература

https://proglib.io/p/how-to-learn-maths/

#fundamental #math

источник

7967421:00пожаловаться #1

2018 January 22

Библиотека программиста

Компьютерные сети от А до Я: классификация, стандарты и уровни

https://proglib.io/p/computer-network/

#networks

источник

4151015:10пожаловаться #2

Библиотека программиста

Объясняем известные алгоритмы сортировки на пальцах

https://proglib.io/p/sort-algorithms/

#algorithms #math

источник

4057021:11пожаловаться #3

2018 January 23

Библиотека программиста

Импульсные нейронные сети: мозг в компьютере

https://proglib.io/p/spiking-neural-networks/

#data_analysis

источник

3321115:06пожаловаться #4

Библиотека программиста

Кража паролей: как наши учетные записи уводят через npm-пакет

https://proglib.io/p/steal-password/

#common #security

источник

3417618:35пожаловаться #5

2018 January 24

Библиотека программиста

Алгоритмы и структуры данных: развернутый видеокурс

https://proglib.io/p/data-structure-algorithms/

#algorithms

источник

3636615:07пожаловаться #6

Библиотека программиста

Анализ данных на R в примерах и задачах

1. Нейронные сети. Теоретические результаты
2. Нейронные сети в регрессионных задачах
3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1
4. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 2
5. Нейронные сети. Представление о DeepLearning
6. Регуляризация. Назначение и примеры использования
7. SVD разложение (Singular Value Decomposition)
8. XGboost
9. Кейс: подготовка данных для анализа
10. Ядерные оценка плотности. Непараметрическая регрессия
11. Совместный (conjoint) анализ

Ссылка на плейлист: https://www.youtube.com/watch?v=orgXajB6z58&list=PLlb7e2G7aSpTh7pQG8ek1Uv5-zatv84vY

#data_analysis

YouTube

Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические результаты

Модель нейрона. Активационная функция. Сети прямого распространения. Архитектура нейронной сети. Коннективизм. Обучение нейронной сети. Обратное распространение ошибки. Метод скорейшего спуска. Эпохи и batch'и. Инициализация нейронной сети. Пример: задача Обучающее или. Библиотека Neuralnet. Пороговое значение.

Лекция №1 в курсе "Анализ данных на R в примерах и задачах, часть 2" (весна 2017).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: https://goo.gl/JH1KPD
Лекции курса по порядку: https://www.youtube.com/watch?v=orgXajB6z58&list=PLlb7e2G7aSpTh7pQG8ek1Uv5-zatv84vY

источник

4252121:09пожаловаться #7

2018 January 25

Библиотека программиста

Каверзные вопросы и задачи по JavaScript из собеседований

https://proglib.io/p/tricky-challenges-js/

#common #javascript #works

источник

3934415:10пожаловаться #8

Библиотека программиста

Python: распознавание объектов в реальном времени

https://proglib.io/p/real-time-object-detection/

#python #data_analysis

источник

3860821:10пожаловаться #9

2018 January 26

Библиотека программиста

Основы С++ на практике.

1. Как работает С/C++?
2. Техники программирования С/C++?
3. Метапрограммирование. Рефлексия.
4. Создание нейронной сети на С++
5. Как работает программа hello, world в С/C++

Ссылка на плейлист: https://www.youtube.com/watch?v=4ZyOqCT494w&list=PLR4wcBxrUGPDNamYfO2JIPKkzrJTyxrhr

#cpp

YouTube

Как работает C/C++?

Основы С/С++.

Patreon - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/winderton/
Группа ВК - https://vk.com/windert0n
Twitch - https://www.twitch.tv/winderton
Twitter - https://twitter.com/windert0n
Github - https://github.com/Winderton

источник

4054415:10пожаловаться #10

Библиотека программиста

10 принципов хорошего программного кода, который устроит всех

https://proglib.io/p/program-code/

#common

источник

3823521:15пожаловаться #11

2018 January 27

Библиотека программиста

7 «must read» книг по программированию

https://proglib.io/p/must-read-books/

#book #fundamental #common

источник

3646715:18пожаловаться #12

Библиотека программиста

Анализ данных и Deep Learning

1. Примеры применения анализа данных, стандартные задачи и методы
2. Методы решения задачи классификации и регрессии
3. Кластеризация
4. Преобразование признаков
5. Введение в Text Mining
6. Введение в Deep Learning
7. Deep Learning for Data with Sequence Structure
8. Рекомендательные системы
9. Прогнозирование временных рядов

Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=CN3jazuiprQ

#data_analysis

YouTube

Лекция 1. Примеры применения анализа данных, стандартные задачи и методы

Группа ВК: https://vk.com/data_mining_in_action
Репозиторий курса на гитхабе: https://github.com/vkantor/MIPT_Data_Mining_In_Action_2016
Слайды первой лекции выложены в репозиторий в папку lectures и на SlideShare: http://www.slideshare.net/xeadwl/lecture-1-introduction-66914456