#тензор — Public Fediverse posts

Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным. Материал рассчитан на новичка. Если вы знаете школьную математику, то сможете освоить и мой курс. В будущем я напишу статью о линейном представлении нейросетей, где мы адаптируем полученное знание под прикладные задачи, напишем некоторые слои на Python и построим настоящую модель! В этой статье: * Понятие вектора; * Векторизация данных; * Умножение на скаляр; * Сложение векторов; * Норма вектора; * Скалярное умножение; * Векторное умножение; * Практика с кодом; * Домашняя работа. Все будет объяснено на красочных примерах в игровой форме. Ничего сложного. А в конце вас ждет самостоятельная практика с кодом. Приятного чтения!

https://habr.com/ru/articles/1001896/

#линейная_алгебра #вектор #нейросети #математика_для_data_science #скалярное_произведение #векторизация #данные #машинное+обучение #тензор #матрицы

Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным. Материал рассчитан на новичка. Если вы знаете школьную математику, то сможете освоить и мой курс. В будущем я напишу статью о линейном представлении нейросетей, где мы адаптируем полученное знание под прикладные задачи, напишем некоторые слои на Python и построим настоящую модель! В этой статье: * Понятие вектора; * Векторизация данных; * Умножение на скаляр; * Сложение векторов; * Норма вектора; * Скалярное умножение; * Векторное умножение; * Практика с кодом; * Домашняя работа. Все будет объяснено на красочных примерах в игровой форме. Ничего сложного. А в конце вас ждет самостоятельная практика с кодом. Приятного чтения!

https://habr.com/ru/articles/1001896/

#линейная_алгебра #вектор #нейросети #математика_для_data_science #скалярное_произведение #векторизация #данные #машинное+обучение #тензор #матрицы

Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным. Материал рассчитан на новичка. Если вы знаете школьную математику, то сможете освоить и мой курс. В будущем я напишу статью о линейном представлении нейросетей, где мы адаптируем полученное знание под прикладные задачи, напишем некоторые слои на Python и построим настоящую модель! В этой статье: * Понятие вектора; * Векторизация данных; * Умножение на скаляр; * Сложение векторов; * Норма вектора; * Скалярное умножение; * Векторное умножение; * Практика с кодом; * Домашняя работа. Все будет объяснено на красочных примерах в игровой форме. Ничего сложного. А в конце вас ждет самостоятельная практика с кодом. Приятного чтения!

https://habr.com/ru/articles/1001896/

#линейная_алгебра #вектор #нейросети #математика_для_data_science #скалярное_произведение #векторизация #данные #машинное+обучение #тензор #матрицы

Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным. Материал рассчитан на новичка. Если вы знаете школьную математику, то сможете освоить и мой курс. В будущем я напишу статью о линейном представлении нейросетей, где мы адаптируем полученное знание под прикладные задачи, напишем некоторые слои на Python и построим настоящую модель! В этой статье: * Понятие вектора; * Векторизация данных; * Умножение на скаляр; * Сложение векторов; * Норма вектора; * Скалярное умножение; * Векторное умножение; * Практика с кодом; * Домашняя работа. Все будет объяснено на красочных примерах в игровой форме. Ничего сложного. А в конце вас ждет самостоятельная практика с кодом. Приятного чтения!

https://habr.com/ru/articles/1001896/

#линейная_алгебра #вектор #нейросети #математика_для_data_science #скалярное_произведение #векторизация #данные #машинное+обучение #тензор #матрицы

Используем паттерны C++ в ML: пишем тензор с factory, выделяем память и управляем динамическими типами

Привет, Хабр! Я Кирилл Колодяжный, разработчик систем хранения данных

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/994326/

#с++ #машинное_обучение #паттерны_проектирования #тензор #архитектура

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #4 — Анализ запросов (ч.2 — узлы получения данных)

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . В первой части лекции мы узнали, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. В этой - разберем, что такое Seq Scan , Bitmap Heap Scan , Index Scan и почему Index Only Scan бывает нехорош. Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись ( часть 1 , часть 2 ) и слайды .

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/842158/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #explain #план_запроса #seq_scan #index_scan #bitmap_scan

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #4 — Анализ запросов (ч.2 — узлы получения данных)

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . В первой части лекции мы узнали, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. В этой - разберем, что такое Seq Scan , Bitmap Heap Scan , Index Scan и почему Index Only Scan бывает нехорош. Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись ( часть 1 , часть 2 ) и слайды .

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/842158/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #explain #план_запроса #seq_scan #index_scan #bitmap_scan

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #4 — Анализ запросов (ч.2 — узлы получения данных)

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . В первой части лекции мы узнали, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. В этой - разберем, что такое Seq Scan , Bitmap Heap Scan , Index Scan и почему Index Only Scan бывает нехорош. Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись ( часть 1 , часть 2 ) и слайды .

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/842158/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #explain #план_запроса #seq_scan #index_scan #bitmap_scan

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #4 — Анализ запросов (ч.1 — как и зачем читать планы)

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . В этой лекции мы узнаем, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. Разберем, что такое Seq Scan , Bitmap Heap Scan , Index Scan и почему Index Only Scan бывает нехорош, чем отличается Materialize от Memoize , а Gather Merge от "просто" Gather . Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись ( часть 1 , часть 2 ).

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/790282/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #explain #план_запроса #buffers #i/o_timings

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #4 — Анализ запросов (ч.1 — как и зачем читать планы)

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . В этой лекции мы узнаем, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. Разберем, что такое Seq Scan , Bitmap Heap Scan , Index Scan и почему Index Only Scan бывает нехорош, чем отличается Materialize от Memoize , а Gather Merge от "просто" Gather . Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись ( часть 1 , часть 2 ).

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/790282/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #explain #план_запроса #buffers #i/o_timings

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #4 — Анализ запросов (ч.1 — как и зачем читать планы)

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . В этой лекции мы узнаем, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. Разберем, что такое Seq Scan , Bitmap Heap Scan , Index Scan и почему Index Only Scan бывает нехорош, чем отличается Materialize от Memoize , а Gather Merge от "просто" Gather . Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись ( часть 1 , часть 2 ).

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/790282/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #explain #план_запроса #buffers #i/o_timings

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #3 — Сложные SELECT

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . В этой лекции углубимся в расширенные возможности команды SELECT : как можно "сложить" и "вычесть" выборки ( UNION/INTERSECT/EXCEPT ), или запомнить и использовать в рекурсивных запросах ( CTE ), что дают оконные функции ( WINDOW ) и соединения ( JOIN ). Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись .

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/785144/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #select #union #intersect #except #рекурсия #join

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #3 — Сложные SELECT

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . В этой лекции углубимся в расширенные возможности команды SELECT : как можно "сложить" и "вычесть" выборки ( UNION/INTERSECT/EXCEPT ), или запомнить и использовать в рекурсивных запросах ( CTE ), что дают оконные функции ( WINDOW ) и соединения ( JOIN ). Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись .

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/785144/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #select #union #intersect #except #рекурсия #join

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #2 — Простые SELECT

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . Сегодня поговорим о самых простых, но важных, возможностях команды SELECT , наиболее часто используемой при работе с базами данных - формировании выборок ( VALUES ), их ограничении ( LIMIT/OFFSET/FETCH ), фильтрации ( WHERE/HAVING ), сортировке ( ORDER BY ), уникализации ( DISTINCT ) и группировке ( GROUP BY ). Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись .

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/780276/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #select #order_by #where #group_by #having #distinct

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #2 — Простые SELECT

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих" , подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре" . Сегодня поговорим о самых простых, но важных, возможностях команды SELECT , наиболее часто используемой при работе с базами данных - формировании выборок ( VALUES ), их ограничении ( LIMIT/OFFSET/FETCH ), фильтрации ( WHERE/HAVING ), сортировке ( ORDER BY ), уникализации ( DISTINCT ) и группировке ( GROUP BY ). Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись .

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/780276/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #select #order_by #where #group_by #having #distinct

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #1 — Основы SQL

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 .

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/779698/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #основы_sql

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #1 — Основы SQL

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 .

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/779698/

#postgresql #sql #тензор #школа_backend #основы_sql

Подруга тут пособеседовалась в #Тензор.
По итогу крайне НЕ рекомендую этих ребят.
Какие-то крайне странные, хотя вроде и относительно большая ИТ-контора.