Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.

1. Mall Customers Dataset — данные посетителей магазина: id, пол, возраст, доход, рейтинг трат. (Вариант применения: Customer Segmentation Project with Machine Learning)
2. Iris Dataset — датасет для новичков, содержащий размеры чашелистиков и лепестков для различных цветков.
3. MNIST Dataset — датасет рукописных цифр. 60 000 тренировочных изображений и 10 000 тестовых изображений.
4. The Boston Housing Dataset — популярный датасет для распознавания паттернов. Содержит информацию о домах в Бостоне: количество квартир, стоимость аренды, индекс преступлений.
5. Fake News Detection Dataset — содержит 7796 записей с разметкой новостей: правда или ложь. (Вариант применения с исходником на Python: Fake News Detection Python Project )
6. Wine quality dataset — содержит информацию о вине: 4898 записей с 14 параметрами.

Рекуррентные нейронные сети

1. Параметры для удобного просмотра лога
2. Вывод актуальных изменений в файл
3. Просмотр изменений в определённых строках файла
4. Просмотр ещё не влитых в родительскую ветку изменений
5. Извлечение файла из другой ветки
6. Пара слов о ребейзе
7. Сохранение структуры ветки после локального мержа
8. Исправление последнего коммита вместо создания нового
9. Три состояния в Git и переключение между ними
10. Мягкая отмена коммитов
11. Просмотр диффов для всего проекта (а не по одному файлу за раз) с помощью сторонних инструментов
12. Игнорирование пробелов
13. Добавление определённых изменений из файла
14. Поиск и удаление старых веток
15. Откладывание изменений определённых файлов
16. Хорошие примечания к коммиту
17. Автодополнения команд Git
18. Создание алиасов для часто используемых команд
19. Быстрый поиск плохого коммита

Предисловие

Сделаем на SwiftUI анимированные карточки с поддержкой жестов:

Хотел добавить подробное превью, но размер гифки становится не православный. Большое превью можно глянуть по ссылке или в видео-туториале.

Потребуется

SwiftUI сейчас в beta, и устанавливается вместе с новым Xcode, который тоже в beta. Хорошая новость — новый Xcode можно поставить рядом со старым, и практически не почувствовать боли.

Скачать его можно по ссылке в разделе Applications.

Вы могли встречать риалтайм-превью во время работы со SwiftUI. Чтобы активировать его, а так же некоторые контекстные меню, нужно установить бету macOS Catalina. Тут без боли не обойдется. Я бету не ставил, поэтому буду по старинке запускать симулятор.

На WWDC 2019 Apple показала одну из лучших Keynote-презентаций за последние несколько лет. Но это только начало. Нас ждёт более 100 сессий от инженеров Apple. Я собрал в списке доклады, которые, как мне кажется, будут полезны большинству iOS-разработчиков. Если не знаете, за что браться, то попробуйте начать с них.

1: для i := 2, 3, 4, ..., до n: 
2:  если lp[i] = 0:
3:       lp[i] := i
4:       pr[] += {i}
5:   для p из pr пока p ≤ lp[i] и p*i ≤ n:
6:       lp[p*i] := p
Результат:
 lp - минимальный простой делитель для кажого числа до n
 pr - список всех простых до n.