Привет! Мы - факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ. На этом канале мы публикуем видео, связанные с программированием, разработкой, работой в ИТ, рассказываем о жизни факультета, общаемся со студентами, преподавателями и выпускниками ФКН.
пишу диссертацию, точнее писал, и у меня в строительстве используется сыпучий материал, стоял вопрос получения плотной упаковки в сыпучей среде, вот эти моменты также были рассмотрены, инфу брал в книге Кандаурова, книга 1964 года вроде.... спасибо за видео, вернусь к теме диссертации и посмотрю, это можно ли применить в работе. важно получить плотную упаковку в большом массивном объекте и это сделать строительной техникой, которая грубая, не учитывает формы зерен и их положение... не чувствует скажем так.
Объект - это материальная или виртуальная сущность или процесс. Образ - результат отображения объекта в шифровую модель. Распознавание - получение образа и отнесение его к одному из возможных классов. Распознавание графических, текстовых, цифровых, аудио. видео-образов. И т.д. Уверен, что это понятия навсегда запомнили 100% внимающих.
Крайне странна человеческая цивилизация, спокойно отдающая налоги из собственных доходов на содержание паразитирующего государственного аппарата, в частности например бюджет США на вооружения 700Млрд$? а если взять совокупный мировой бюджет на убийство человека это триллионы долларов. Нахрен мы вообще существуем беззубые и безмозглые животные на заклание?
потрясающий выпуск! Очень интересные гости и модерация ведущего. Складно получилось. Много полезной информации. (И не могу не отметить грамотность и "поставленность" речи всех присутствующих и доступность изложения со стороны гостей - это "уровень" 👍). Спасибо
Так здорово, что изучают генетику уже давно умерших известных и значимых для истории нашей страны личностей. Было бы еще здорово, если бы на сайте Генотека можно было бы посмотреть результаты тестов этих самых известных личностей так же, как мы видим свои: с регионами, гаплогруппами, генами неандертальцев и тд. Ну, это уже в моих мечтах, конечно, но было бы круто!
Курсы и программы Центра непрерывного образования: ▫Онлайн-курс «Программирование на Python»: clck.ru/3BCqEY ▫Онлайн-курс «SQL для начинающих»: clck.ru/3BCqK6 ▫Очный курс «Python для автоматизации и анализа данных»: clck.ru/3BCqMS ▫Профессия «Специалист по Data Science»: clck.ru/3BCqA4 ▫Профессия «Аналитик данных»: clck.ru/3BCqR8 〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰 ▫Магистерская программа «Анализ данных в биологии и медицине»: clck.ru/3BCqr5 ▫Проект в сфере кардиогенетики «От секвенирования к разработке кардиогенетического теста»: clck.ru/3BCqyZ
Таймкоды: 11:54 - презентация программы «Аналитика больших данных» 42:28 - ответы на вопросы про программу 1:03:55 - презентация программы «Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом» 1:41:50 - презентация программы «Инженерия данных» 2:03:00 - ответы на вопросы про программу 2:32:05 - презентация программы «Магистр по наукам о данных» (“Master of Data Science”) 2:58:48 - ответы на вопросы про программу 3:30:30 - презентация программы «Искусственный интеллект» 3:59:30 - ответы на вопросы про программу
Пока мы не измеряем состяние кубитов - они могут содержать информацию о неком распределении вероятности. Но как только мы их измерили - они "схлопываются" либо в 0 либо в 1. Каким образом квантовый компьютер может помочь в определении распределеня вероятности p(t ...)? (см. вопрос на 57 минуте)
Я когда решил повторить вдумчиво школьную программу, скачал учебник вилейкина, прочитал теорию, попалась первая же задача, я не понял как ее решать, возвращаюсь в теорию, там похожего нет. Больше я его не трогал. Зато мне очень понравилось проходить школьный курс в академии Хана, оказывается если нормально объяснять с примерами и визуализацией, то это даже интересно. Короче кому учебник не зашел, рекомендую академию хана.
13:12 "как системный аналитик ставит задачу разработчику". Есть кому ставить и без аналитика. 17:33 "не велась ни какая документация, то есть знания безвозвратно утеряны". Подозреваю, что программный код содержит упомянутые "безвозвратно утерянные" знания. 18:05 Говорит аналитик: "микро сервисы намного современнее и удобнее, чем монолит". У разных подходов разная область применения, дело не в современности или удобстве. 23:35 "гибкие методологии, по которым работают все современные компании".
"Подозреваю, что программный код содержит упомянутые "безвозвратно утерянные" знания." хотелось бы посмотреть на работу по восстановлению функциональных требований по коду ))))
Конструктивизм в ТМО - самое лёгкое, что там может быть. И не совсем поняла угодливый выпад Леонида про философию. Математика и философия (нормальная философия) очень похожи для восприятия, если действительно у человека работает абстрактное мышление. Все вот эти определения, by definition и прочее круто помогают в аналитической философии, ровно как и наоборот. Чем тогда, по мнению гостей, занимаются философы математики? Или те, кто делает программу в Оксфорде Philosophy and Mathematics? В общем позвали «международника», чтобы было не очень душно, в итоге душнил именно он. Особенно не поняла тему про «кем стать», «кем ты думал, ты хотел стать, когда пошел на мехмат». Ну блин блинский, когда уже взрослые лбы, ещё и из сферы образования, поймут, что никем не становятся? Остаются собой, собой и должны оставаться. Да, занимаются тем или иным. Но вот эта ужасная тема из пережитков союза, когда ты получал «сПециАлЬнОстЬ», давно ушла. Грустно, что челики из сферы высшего образования продолжают жить штуками в духе «кем ты хочешь стать» и «а кто ты по специальности»
Ближайшие курсы и программы Центра непрерывного образования: Профессия «Специалист по Data Science» clck.ru/3AWQiT - старт 16 мая Очный курс «SQL для анализа данных»clck.ru/3AWQjZ - старт 29 мая
Насчет того, что деление секторов "на глаз" лучше, чем по квантилям или на равные части можно поспорить. Как лектор, например, собирается автоматизировать этот отчет? Каждый раз будет смотреть распределения?) Ну и было бы неплохо как-то обозвать пользователей получившихся секторов вместо циферок.
Спасибо за лекцию! У меня давно в голове сидит идея, как здорово было бы построить обучение не по принципу "теория -> практика", а наоборот - составить список интересных и актуальных задач, решаемых прямо сейчас в реальных стартапах/энтерпрайзе и т.д. и через их реализацию по шагам постигать теорию. Т.е. тот самый кейс-метод как в MBA. Может быть уже есть что-то такое где-нибудь?
