У Теренса Тао, одного из величайших из ныне живущих математиков, есть свой взгляд на искусственный интеллект.
Перевод интервью из издания The Atlantic
Пользователь
У Теренса Тао, одного из величайших из ныне живущих математиков, есть свой взгляд на искусственный интеллект.
Перевод интервью из издания The Atlantic
Этим постом я запускаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".
В программе: рассказ об основах SQL, возможностях простых и сложных SELECT, анализ производительности запросов, разбор [не]эффективного применения индексов и особенностей работы транзакций и блокировок в этой СУБД.
Курс не претендует на лавры "войти в айти", поэтому подразумевает наличие у слушателя опыта программирования или работы с другими СУБД, и, главное, желания самостоятельно изучать тему работы с PostgreSQL глубже.
Для тех, кому комфортнее смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись и слайды.
Всем маткульт-привет! В этой статье мы продолжаем и заканчиваем написание консольного инженерного калькулятора.
В прошлой части мы научились разбивать исходное математическое выражение формата (log2(18)/3.14)*sqrt(0.11^(-3)/0.02)
на токены. На выходе мы получаем массив токенов, каждый их которых содержит информацию о типе (оператор, скобка, число, ...) и об ассоциативности, если он таковую имеет.
Теперь мы хотим привести выражение к виду обратной польской записи (RPN), чтобы затем удобно его посчитать. Это нам позволяет сделать изобретенный Эдсгером Дейкстрой алгоритм сортировочной станции.
Всем привет! Сегодня хочу поделиться опытом написания консольного инженерного калькулятора, который может посчитать выражение вроде (log2(18)/3.14)*sqrt(0.1*10^(-3)/0.02)
В этой части мы рассмотрим создание простейшего парсера (токенизатора) на базе конечного автомата, который будет разделять исходное выражение на части: числовые литералы, операторы, функции и т.п.
Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.