User
“Der Sprecher des Untersuchungsausschusses hat angekündigt, vor Gericht zu ziehen, falls sich die geladenen Zeugen weiterhin weigern sollten, eine Aussage zu machen.”
(Машинный перевод: “The spokesman of the Committee of Inquiry has announced that if the witnesses summoned continue to refuse to testify, he will be brought to court.”)
Перевод: представитель следственного комитета объявил, что если приглашённые свидетели будут и дальше отказываться давать показания, его привлекут к ответственности.
Однажды я поймал себя на мысли, что при работе со временем в базах данных почти всегда использую время с точностью до секунды просто потому, что я к этому привык и что именно такой вариант описан в документации и огромном количестве примеров. Однако сейчас такой точности достаточно далеко не для всех задач. Современные системы сложны — они могут состоять из множества частей, иметь миллионы пользователей, взаимодействующих с ними, — и во многих случаях удобнее использовать бОльшую точность, поддержка которой уже давно существует.
В этой статье я расскажу про способы использования времени с дробными частями секунды в MySQL и PHP. Она задумывалась как туториал, поэтому материал рассчитан на широкий круг читателей и местами повторяет документацию. Основную ценность должно представлять то, что я собрал в одном тексте всё, что нужно знать для работы с таким временем в MySQL, PHP и фреймворке Yii, а также добавил описания неочевидных проблем, с которыми можно столкнуться.
Я буду использовать термин «время высокой точности». В документации MySQL вы увидите термин “fractional seconds”, но его дословный перевод звучит странно, а другого устоявшегося перевода я не нашёл.
11 декабря PornHub опубликовал ежегодный отчет о своей работе в 2018. В 20 стран с наибольшим трафиком в этом году впервые вошла Украина. Занимая 16 место по трафику, украинские пользователи поднялись сразу на 11 позиций в сравнении с 2017 годом.
Неочевидной причиной столь резкого роста популярности PornHubʼа стал запрет вконтакте на территории Украины с мая 2017 года. Часть аудитории социальной сети, которая пользовалось вконтакте как PornHubʼом на протяжении последних полутора лет плавно мигрировала на PornHub.
Под катом много картинок графиков Google Trends, которые помогут детальней рассмотреть миграцию. Предпраздничная пятница, как раз время, чтобы анализировать поведение пользователей по времени, географическому расположению и видео предпочтениям.
Всем привет. Уже в этом месяце в ОТУС стартует новый курс — "Математика для Data Science". В преддверии старта данного курса традиционно делимся с вами переводом интересного материала.
Аннотация. Глубокое обучение является передовой областью исследований машинного обучения (machine learning — ML). Оно представляет из себя нескольких скрытых слоев искусственных нейронных сетей. Методология глубокого обучения применяет нелинейные преобразования и модельные абстракции высокого уровня на больших базах данных. Последние достижения во внедрении архитектуры глубокого обучения в многочисленных областях уже внесли значительный вклад в развитие искусственного интеллекта. В этой статье представлено современное исследование о вкладе и новых применениях глубокого обучения. Следующий обзор в хронологическом порядке представляет, как и в каких наиболее значимых приложениях использовались алгоритмы глубокого обучения. Кроме того, представлены выгода и преимущества методологии глубокого обучения в ее многослойной иерархии и нелинейных операциях, которые сравниваются с более традиционными алгоритмами в обычных приложениях. Обзор последних достижений в области далее раскрывает общие концепции, постоянно растущие преимущества и популярность глубокого обучения.
Привет, Хаброжители! Алгоритмы — это сердце и душа computer science. Без них не обойтись, они есть везде — от сетевой маршрутизации и расчетов по геномике до криптографии и машинного обучения. «Совершенный алгоритм» превратит вас в настоящего профи, который будет ставить задачи и мастерски их решать как в жизни, так и на собеседовании при приеме на работу в любую IT-компанию. 
Работа с данными — работа с алгоритмами обработки данных.
И мне приходилось работать с самыми разнообразными на ежедневной основе, так что я решил составить список наиболее востребованных в серии публикаций.
Эта статья посвящена наиболее распространённым способам сэмплинга при работе с данными.
