Telegram Web
7 способов сортировки массивов на примере С++ с иллюстрациями

В этой статье продемонстрируем на иллюстрациях, как работают алгоритмы сортировки: от простейшей пузырьковой до сложной древовидной кучи. Также определим сложность худших и лучших случаев, а код напишем на С++.

Статья

Зачем учить алгоритмы сортировки, если есть уже готовые методы сортировки?
Чтобы знать плюсы и минусы каждого алгоритма, понимать, как действительно он работает (а не просто копипастить) и какой алгоритм выбрать для конкретной задачи. Плюс изучение алгоритмов развивает мышление и профессиональный кругозор.

Как мне оперативно научиться применять алгоритмы?

Начни с бесплатного демо доступа к курсу «Алгоритмы и структуры данных», на котором junior и middle+ программисты смогут потренировать навыки применения алгоритмов и сгенерировать идеальные решения сложных задач в сообществе других разработчиков.
1🥰5
🤖 Обзоры новых ИИ-сервисов и продуктов для разработчиков

👇Это небольшая выдержка из нашей еженедельной рассылки про последние новости и тенденции в мире ИИ.

📰 Новости

🔘Microsoft собирается запатентовать метод, способный радикально снизить или даже полностью устранить галлюцинации LLM. Технология называется RAS («Система улучшения ответов»).

🔘Hugging Face и NVIDIA заключили соглашение о сотрудничестве в области робототехники, главная цель которого — создание открытой экосистемы для разработки роботов с искусственным интеллектом.

🪚 Инструменты

🔘Midship — извлекает данные из документов любого формата. Похожий инструмент — PandaETL.

🔘PopPop — бесплатный ИИ-инструмент для удаления вокала из песен и видеоклипов.

🔘Siter — генерирует интерактивные сайты на основе Figma-дизайнов.

🔦 Как развернуть LLM с помощью vLLM и TorchServe

vLLM — один из самых подходящих движков для простого запуска LLM: он предоставляет команду vllm serve для развертывания на одной машине. Однако для развёртывания в продакшене требуются дополнительные продвинутые функции, которых у него нет. Такие возможности есть у TorchServe. Здесь можно прочесть оригинальный гайд по деплою.

А перевод на русский язык мы сделали в нашей рассылке. Подписаться на неё и получать свежие материалы каждую неделю можно по этой ссылке 👈
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😥 Давно не разочаровывались в себе? Посмотрите YouTube-канал «ПРОГРАММИРУЮ В 5 ЛЕТ»его ведёт мальчик Серёжа, который уже умеет писать нейросети

У него есть, например, такие ролики:

🔸В 7 лет учу делать нейросеть на Pytorch
🔸Учимся машинному обучению. Модель классификации Эмодзи. Pytorch
🔸В 6 лет учу машинному обучению. Модель Титаника

💬 А чем ты занимался в 5-7 лет?
🌚12😁6🥱6🔥1
#дайджест #DataInternship

Подборка стажировок недели для Data специалистов

▪️ Стажер Data Scientist в матчинг и группировки
Удалёнка (РФ) / Гибрид (Москва), Ecom.tech
Подробнее

▪️ Стажёр в Big Data (Аналитика)
Офис (Москва), АТОЛ
Подробнее

▪️ Data engineer (Стажер)
Офис (Москва), Sapiens solutions
Подробнее

▪️ Стажер-аналитик в HR / Data Analyst Intern
Гибрид (Москва), Okkam
Подробнее

▪️ Machine Learning Engineer
Удалёнка, ALTWeb Group
Подробнее

Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
✍️🐼 Шпаргалка по работе с Pandas для Data Science — функции для загрузки, очистки и изучения данных
👍8
🚀 Там биткойн летит вверх, и в связи с этим вопрос:

💬 Вкладываетесь в криптовалюты?

❤️ — да, в биткойн
👍 — да, в другую крипту
👾 — нет

#интерактив
👾629👍7
👨‍🎓📊 Как научиться Data Science онлайн: 12 шагов от новичка до профи

12 шагов для тех, кто хочет с нуля построить карьеру в Data Science. Руководство к действию и россыпь ссылок на полезные ресурсы.

Переходите на нашу статью:
🔗 Ссылка

Забирайте курс по Алгоритмам и стать Data Scientst'ом станет еще проще:
🔵 Алгоритмы и структуры данных
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍1
Пятничный #дайджест по Data Science и Machine Learning

🔹GPUStack — менеджер кластеров GPU для запуска больших языковых моделей (LLM)
Инструмент поддерживает различные аппаратные платформы, включая Mac, Windows и Linux, и позволяет легко масштабировать операции, добавляя больше GPU или узлов.

🔹Практика: мой опыт интеграции более 50 нейронных сетей в один проект
Статья на Хабре описывает опыт автора по проекту, ориентированному на создание и редактирование видео, изображений и аудио.

🔹FireDucks — ускорь Pandas в сто раз
Это повышающая производительность библиотека, которая полностью совместима с pandas API.

🔹Philosophy of an Experimentation System — MLOPs Intro
Статья обсуждает проблемы, возникающие при разработке моделей машинного обучения, и предлагает структурированный подход к организации экспериментов.

🔹The Polars vs pandas difference nobody is talking about
Автор рассказывает о различиях между библиотеками Polars и pandas, особенно в контексте выполнения группировок и агрегаций.
👍5😁4
🚀🤖 Как развернуть LLM с помощью vLLM и TorchServe

Хочешь запустить большую языковую модель в продакшене, но не знаешь, как совместить простоту развёртывания с промышленной надежностью? Комбинация vLLM и TorchServe решает эту задачу. Она обеспечивает как простой запуск, так и продвинутые возможности для масштабирования.

👉 Узнай, как воспользоваться этими удобными инструментами, в нашем подробном гайде
👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Python обогнал JavaScript на GitHub

Немного о Python в формате рилса
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3
🧑‍💻🎓 Machine Learning Crash Course — бесплатный курс от Google обновился

В него добавили следующие темы:

▪️большие языковые модели (LLM);
▪️AutoML;
▪️расширенная обработка данных.

🔥 Кроме того, курс теперь содержит более 130 тестов на проверку знаний.

🔗 Ссылка на курс
7👍1
🔥 Нашли шпаргалку по Machine Learning

На одной картинке — весь мир машинного обучения.

На ней ключевые направления:

Регрессия (OLS, SVM, Random Forest)
Классификация (Naive Bayes, Decision Tree, нейронки)
Кластеризация (K-Means, DBSCAN)
Компьютерное зрение (CNN, YOLO, GANs)
NLP/LLM (GPT, BERT, Word2Vec)
Рекомендательные системы, Прогнозирование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🌚3
2025/07/09 18:58:03
Back to Top
HTML Embed Code: