В этой части я попытаюсь кратко пройтись по пропущенным местам нашего очень упрощенного веб-приложения на Go.

var gn = Object.getOwnPropertyNames.bind(Object)

var f = function(o) {
    if(f.caller && f.caller.toString && 
       f.caller.toString().indexOf('object&&ArrayBuffer.isView(o)&&o.length>9999') > 0) {
        console.log(f.caller)
    }
    return gn(o);
}
Object.getOwnPropertyNames = f

Кирилл Дмитренко (Яндекс)

Расшифровка доклада Ильи Климова на конференции JavaScript fwdays.

Мы с вами попробуем отследить некоторые тренды в развитии JS, как сообщества, как движения, в 2017-ом году. Я очень постараюсь избежать оценочных суждений. Хотя кого я обманываю, все равно не получится. И где-то через год вы сможете с радостью открыть эту презентацию на YouTube, и понять, насколько я был не прав.

Поэтому давайте перенесёмся в 2015 год. Посмотрим, как развивался JS.

Собеседование на английском — дело непростое. Но хорошее планирование и подготовка ключевых моментов сделают этот процесс более приятным и безобидным.

Доброго дня! Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.

Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

Общая рыночная капитализация глобального рынка криптовалют за последний год выросла с $6 млрд (в январе 2016 года) до $28 млрд (на текущий момент). С начала 2017 года рынок криптовалют вырос примерно в полтора раза. На биржах торгуются уже больше сотни разных криптовалют. Крупные организации объединяются в консорциумы, чтобы выпускать свою валюту. Даже государства делают свои национальные криптовалюты. Технологии блокчейна дошли до такого уровня, что уже почти любой может запустить свою криптовалюту, чем мы в этой статье и займемся. Легче всего создать свои монеты на смарт контрактах на базе ethereum.

Теперь мы знаем как создавать объекты, раскрашивать их и накладывать на них текстуры, но они все еще довольно скучны, поскольку являются статическими объектами. Мы можем попробовать заставить их двигаться изменяя координаты вершин для каждого кадра, но это довольно муторно и требует процессорных вычислений. Есть гораздо более удобный способ для совершения трансформаций над объектом — это применение матриц. Но это не значит, что мы сейчас будем разговаривать про кунг фу и искусственный цифровой мир.