📍 Введение в программирование на CUDA для Python-разработчиков

Современные GPU содержат тысячи ядер, способных обрабатывать огромные объемы данных параллельно. В отличие от CPU, выполняющего несколько сложных задач последовательно, GPU идеально подходят для задач, требующих массовых вычислений, таких как машинное обучение, обработка изображений и симуляции.

В этой статье вы узнаете:
✅ Как устроены GPU и чем они отличаются от CPU
✅ Что такое CUDA и как она позволяет программировать GPU
✅ Как PyTorch, TensorFlow и JAX скрывают сложность работы с CUDA
✅ Простой пример работы с CUDA в Python

🔗 Читать статью: https://clc.to/DWE_Ag

🎨 ТОП-15 UI-библиотек для React в 2025 году

Подробный обзор популярных UI-библиотек для React: от Material UI до Park UI. Сравнение возможностей, статистика использования, ключевые особенности каждой библиотеки.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Определите, сколько корней имеет уравнение 1️⃣ на отрезке [0,3].

Решение: Обозначим 2️⃣ Так как x ∈ [0,3], то аргумент подынтегральной функции t^2/3 ∈ [0, 3.5^2/3]. Из рисунка видно, что интеграл от косинуса на этом промежутке может обращаться в нуль лишь в окрестности точки pi/2, поэтому Также видно, что Φ(0) > 0, Φ(pi) < 0, поэтому уравнение Φ(x) = 0 имеет корень на отрезке [0,3]. Таким образом, корень единственный 3️⃣

Ответ: Данное уравнение имеет не более одного корня.

#задачи_шад

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)

🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.


Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.


😮 На вебинаре вы узнаете:

🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.

🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.

🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/806308af

💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал

Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.

👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1