В последнее продолжительное время занимаюсь разработкой ПО и алгоритмов по русистике. Иногда ищу обсуждение, задачки из комментариев и на Хабре. Попался на глаза занятный коммент:
В последнее продолжительное время занимаюсь разработкой ПО и алгоритмов по русистике. Иногда ищу обсуждение, задачки из комментариев и на Хабре. Попался на глаза занятный коммент:
Периодически в дороге и в свободную минутку перебираю новостные ресурсы в поисках свежих новостей. Поймал себя на мысли, что ресурсов у меня безумно много. Я больше трачу времени не на чтение, а на их перебор.
Открываю один ресурс, второй, третий — реклама, баннеры, всплывающие окна. Не успеешь нажать на крестик, можно вообще улететь в неизвестном направлении. Вроде ищешь события, а натыкаешься на блогеров, экспертов, мнения, и особенно бесят душераздирающие истории представителей богемной тусовки.
В данной статье мы рассмотрим прогноз синергии и общего развития в ЕАЭС. Изучим внутренние интеграции, связи, зависимости стран, торговые потоки, введем новые индексы и расчетные коэффициенты, а также рассмотрим различные модели анализа и предсказания совокупного ВВП и общего развития союза.
Прежде чем перейти к детальному анализу интеграционных процессов, давайте рассмотрим макроэкономический фон ЕАЭС.
Общеэкономические показатели:
Валовой внутренний продукт в ЕАЭС - 2 586,8 млрд. долларов (3,2% в структуре мирового ВВП)
Модульная платформа для запуска AI-агентов, где каждый навык работает в WebAssembly-песочнице, агенты масштабируются на кластер из разнородных машин, а навыки пишутся на Go, Rust или AssemblyScript.
Привет.
Здравствуйте, уважаемые читатели !
В серии статей хочу рассказать о создании основного функционала MVP (Minimum Value Product) системы по управлению цифровыми активами для базы данных PostGIS. Полный перечень возможностей разрабатываемого проекта представлен на картинке ниже.
Привет!
Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS!
Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.
Это вторая часть вопросов по classic ML, если вы не видели первую, то обязательно читайте (там разобрал основы мл, линейные модели, метрики классификации и регресии).
А в этой части разберем:
деревья
ансамбли
метрические модели
кластеризацию
Времена когда горящий куст мог принести озарение давно прошли. Примитивный опыт уже не может стать источником открытий. А всё потому, что он обобщён и впитан в культуру человечества. И чтобы подключиться к мудрости предков нужно опереться на философию. В Читать полностью »
Адаптировали статью Marina Tosic, в которой автор выясняет, в чём сходства и различия между устройством человеческого мозга и моделей машинного обучения. Разобраться в теме нам помогли: кандидат технических наук Василий Борисов и архитектор ML-решений в РБК Кирилл Думнов.
В 2024 году значение машинного обучения и искусственного интеллекта, наконец, признали все, в том числе Нобелевский комитет. Демис Хассабис и Джон Джампер получили Нобелевскую премию по химииЧитать полностью »

Помните времена, когда веб-сервис работал на одном сервере под столом сисадмина? Никаких кластеров, балансировщиков и геораспределения — только железо, провод и простая логика. А сегодня нужны тысячи серверов, разбросанных по континентам, чтобы привычные сервисы поглощали терабайты данных, выдерживали DDoS-атаки и переживали падения дата-центров без единого сбоя для пользователя.
Вопрос в том, как такая система вообще не разваливается? Как синхронизировать десятки тысяч нод, избегая конфликтов и обеспечивая сквозную безопасность? Мы разберем, через какие адские круги консистентности данных и управления трафиком прошли инженеры — и какие паттерны теперь спасают распределенные системы от коллапса.
Читать полностью »