🥂🎉 С наступающим Новым годом, друзья (а кого-то с уже наступившим)!

В 2025 году желаем вам:

✨ Чтобы loss падал 📉
✨ Чтобы accuracy росла 📈
✨ Чтобы датасеты были чистыми, а данные — релевантными 🧹📊
✨ Чтобы модели развертывались без стресса 🚀💻
✨ И, конечно, новых идей и вдохновения для крутых проектов! 💡🤖

Этот пост можно использовать, чтобы поздравить друг друга. Ставьте 🎉!

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

💻📈 Итоги года Proglib: 2024 год в цифрах и достижениях

«Библиотека программиста» подводит итоги 2024 года: 415 экспертных статей и миллион просмотров ежемесячно. Разбираем ключевые достижения, лучшие материалы и делимся планами развития.

👉 Читать статью
👉 Зеркало

P. S. Ну просто не могли не прикрепить мем года к этому посту 🫶

🐍🎄 Вот вам новогодняя загадка на подумать

Санта-Клаус решил проверить, есть ли у него все нужные игрушки для доставки. Он написал функцию на Python:

def check_toys(toys, required): 
    return all(toy in toys for toy in required)

Функция работает, но Санта недоволен её скоростью на больших списках. Как можно улучшить производительность этой функции, чтобы поиск был быстрее?

Ответ👇

Для ускорения поиска можно преобразовать список игрушек (toys) в множество (set). Это сделает операции проверки принадлежности (in) более быстрыми, так как в множестве они выполняются за O(1), в отличие от списка, где поиск занимает O(n):

def check_toys(toys, required):     
    toys_set = set(toys)
    return all(toy in toys_set for toy in required) 

Так, неоптимизированная функция check_toys отработает на списке из 10 тысяч игрушек за 0.8673701286315918, а оптимизированная — за 0.002813100814819336.

✨ Новый год — новая жизнь

Пояснение: модель и блогерша Zara Dar снимала ролики (которые выкладывала в том числе на PornHub) про математику и машинное обучение. Параллельно с этим она получала PhD в университете. Недавно девушка сообщила, что решила бросить обучение, так как OnlyFans приносит ей много денег и даёт больше свободы.

🦾 bnomial — небольшая тренировка для долгих выходных

Проект предлагает ежедневно отвечать на вопросы по машинному обучению. Чтобы не растерять скиллы за праздники:

👉 Заходите на сайт
👉 Даёте свои ответы (можно как анонимно, так и под зарегистрированным пользователем)

🎁🎄Как ваше настроение? Рассказывайте, что вам подарили на Новый год?

📖 Учебник по прикладной линейной алгебре... написанный Claude

Если быть точнее, автором учебника является американский математик Роберт Грист, который активно использовал LLM от Anthropic для написания.

🧑‍💻 Claude уловил авторский стиль Гриста из его предыдущих работ и следовал необходимому форматированию. Математик считает, что любая другая LLM не смогла бы сделать это так же хорошо, как продукт Anthropic. Он отметил степень продуманности в выборе слов, темпе и тоне Claude.

👉 Что касается самого материала, то читателям необходимо знать основы матричной алгебры, определители и пр. Учебник начинает с абстрактных векторных пространств и линейных преобразований.

🔗 Читать можно по этой ссылке

🧪 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python

A/B-тестирование — это метод сравнения двух версий чего-либо для определения, какая из них работает лучше.

В статье разбираемся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких — байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек.

👉 Читать статью