TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #352 · 21.05
Но здесь проявляется важный нюанс. На самом деле, он есть везде. Чтобы скомандовать компьютеру что-то сделать, ты должен понимать, хотя бы на общем уровне, как работает компьютер — а это уже часть мышления программиста. Для хорошей работы с экселем тебе придётся использовать формулы, в которых есть не только обычная алгебра, но и, например, логические выражения. Для работы в конструкторах алгоритмов тебе нужно понимать, что такое цикл и условный переход. В какой-то момент понадобятся и структуры данных, например, индексированные массивы (просто вы не будете их так называть, но работать с ними придётся). Даже чтобы собрать что-то в Tilda, нередко нужно хотя бы в общих чертах понимать, как работает вёрстка, допустим, на экранах разных размеров. Что такое пиксель, чем отличается внешний отступ от внутреннего и так далее. В итоге изначальная цель — совсем отказаться от программистов — выполняется лишь частично. Для хорошей работы с nocode-сервисами нужно в некоторой степени программистское мышление. Не получится любой домохозяйке за пару минут натыкать себе подборщик рецептов, если только она уже не является человеком, который при желании и программирование бы мог выучить. Появление специальных вакансий только подтверждает это: если бизнесу нужен условный Senior Tilda Developer, значит, не может любой уборщик в компании набивать лэндинги. Впрочем, это, конечно, дешевле, чем нанять разработчика, и в этом смысле nocode задачу выполняет (с поправкой на то, что сами по себе сервисы могут быть дорогими, а ещё ты к ним навечно привязываешься). В итоге nocode сервисы это в некотором смысле сервисы для ленивых программистов, а не для всех без исключения, как им хотелось бы быть. Естественно, к полному отказу от программистов это тоже не приведёт — как я уже упомянул, немало работы всё ещё требует большой гибкости. Создание собственного уникального продукта, которым потом будут пользоваться другие — один из таких видов работы — и именно она нужна очень многим бизнесам. #dev
Hashtags
Търсене: #ml
@repo_science · Post #3688 · 03.11.2023 г., 12:00
#ML 😎 FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING Intro to ML by MIT Free Course Machine Learning for Everyone FREE BOOK ML Crash Course by Google Advanced Machine Learning with Python Github Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book Python Machine Learning for beginners ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3447 · 17.07.2023 г., 15:14
#ML 🧠 Machine Learning Expert El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real. ✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer 🌐En 📆2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #687 · 18.07.2025 г., 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
Hashtags
@amneumarkt · Post #682 · 27.06.2025 г., 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
Hashtags
@amneumarkt · Post #617 · 25.08.2024 г., 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
Hashtags
@amneumarkt · Post #607 · 30.07.2024 г., 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
Hashtags
@amneumarkt · Post #596 · 07.07.2024 г., 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
Hashtags
@amneumarkt · Post #595 · 06.07.2024 г., 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
Hashtags
@amneumarkt · Post #575 · 09.05.2024 г., 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
Hashtags
@amneumarkt · Post #538 · 16.02.2024 г., 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
Hashtags
@amneumarkt · Post #532 · 09.02.2024 г., 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
Hashtags
@amneumarkt · Post #531 · 05.02.2024 г., 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
Hashtags