Математика Дата Саентиста / Data science

✔️ Математика в машинном обучении» - бесплатный курс, который предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания в области математики, необходимой для понимания и применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Этот курс охватывает ключевые математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и оптимизация. Курс

Ряд Тейлора - это мощный инструмент в математическом анализе, который позволяет представить гладкую функцию в виде бесконечной суммы её производных в одной точке. По сути, он даёт способ приближать сложные функции с помощью многочленов. Каждый член ряда включает производную более высокого порядка, вычисленную в выбранной точке, и умноженную на соответствующую степень переменной. Вблизи этой точки многочлен Тейлора точно повторяет поведение исходной функции, и чем больше членов ряда учитывать, тем точнее становится приближение. Эта концепция является фундаментальной как в теоретической, так и в прикладной математике - от решения дифференциальных уравнений до работы алгоритмов в численном анализе и физике.

📐 Генерируйте пошаговую LaTeX-документацию прямо из Python-кода с помощью handcalcs Показывать промежуточные шаги расчёта — критично для отчётов и верификации: так стейкхолдеры видят логику, а не только итоговое число. Писать LaTeX вручную для каждого шага — долго и рутинно. handcalcs снимает эту боль: он автоматически превращает ваш Python-код в понятные математические выкладки (с формулами и подстановками), готовые для вставки в отчёт, ноутбук или публикацию. Зачем это нужно • инженерные записки и техотчёты с проверяемыми шагами • документация к моделям данных и расчётам в DS/ML • учебные материалы и туториалы с «развёрнутыми» формулами Как это выглядит на практике

    
        
# pip install handcalcs

from math import pi
from handcalcs.decorator import handcalc

# handcalcs возьмёт выражения внутри функции и сгенерирует пошаговые формулы
@handcalc()
def circle_area(r):
    A = pi * r**2
    return A

latex_output = circle_area(3)   # возвращает LaTeX со всеми шагами: A = π·r^2 → подстановка → результат
print(latex_output)

# Пример для инженерной механики
@handcalc()
def bending_stress(F, L, b, h):
    I = b * h**3 / 12
    M = F * L
    y = h / 2
    sigma = M * y / I
    return sigma

print(bending_stress(F=1500, L=2.0, b=0.05, h=0.02))
{}
    

Подсказки к использованию • держите формулы в чистом виде: переменные и выражения — внутри функций, без «магических» чисел • для отчётов экспортируйте LaTeX-строки в файл и подключайте в шаблон (или вставляйте в Markdown с MathJax) • фиксируйте входные параметры: handcalcs красиво покажет подстановку значений и все промежуточные шаги Итог: вы пишете расчёты один раз на Python, а читатели получают понятные формулы со всеми шагами — быстро, прозрачно и без ручного набора LaTeX.

🔍 Интерактивный визуальный гид по математике и алгоритмам через концепты геймдева Это отличный ресурс, где сложные идеи показываются через визуализацию и примеры из геймдева. 💡 Особое внимание главам про теорию графов - визуализация узлов, рёбер, путей - алгоритмы поиска: DFS, BFS, A* - минимальные остовные деревья и прочие структурные концепты Если хочешь, могу собрать подборку самых полезных страниц/статей с Red Blob Games про графы, которые стоит сохранить. https://redblobgames.com

🎮 DOOMscrolling: The Game Думскроллинг превратился в игру! Энтузиаст сделал пародию на DOOM, где вместо стрелялки — бесконечная лента новостей. ⚡ Как играть: - листаешь вниз/вверх → так двигается персонаж - на пути — монстры, оружие с апгрейдами, ловушки и даже стена огня, которая подгоняет вперёд - сверху накладываются реальные заголовки из RSS В итоге получается безумный микс: привычный думскроллинг, но теперь он реально «убивает». 👉 Попробовать: https://gisnep.com/doomscroll/?ref=ironicsans.ghost.io

Как выучить вышмат за 1 вечер? 😨 Никак. Ведь в первую очередь важно научиться понимать математику. Это позволит не только быстро восстанавливать известные факты, но и адаптировать их под свои задачи и цели! И поможет вам в этом единственный канал в телеграме о высшей математике. Его автор - выпускник СПБГУ, а ныне — аспирант РАН, преподаватель теории вероятностей и математического анализа. На простом языке разбирает сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит регулярные консультации по высшей математике 📈 Находка для студентов и тех, кому нужен вышмат по работе. От полезных материалов и книг до ответов на вопросы и уроков по подготовке к олимпиадам, собеседованиям, вступительным испытаниям. Посмотрите сами 👉 @lav_math

🌟 Lumina-DiMOO Lumina-DiMOO — это передовая модель, использующая дискретную диффузию для обработки мультимодальных задач, таких как генерация изображений и их редактирование. Она демонстрирует высокую эффективность и превосходит существующие решения по множеству показателей. 🚀Основные моменты: - Унифицированная архитектура для различных модальностей. - Поддержка текстово-изображенческой генерации и понимания. - Увеличенная скорость выборки с помощью кэширования. - Достижение состояния искусства в нескольких бенчмарках. 📌 GitHub: https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-DiMOO #python

Почему нужно подать заявку на Студкемп по математике в ИИ от Яндекс Образования в СПбГУ по этой ссылке? 🤔 Потому что это: 1️⃣ Возможность пообщаться с экспертами из ШАД, СПбГУ и Яндекс Образования 2️⃣ Перспектива подключиться к научным исследованиям по математике и ИИ 3️⃣ Потенциал получить глубокий математический взгляд на ML 4️⃣ Обработка теоретических и практических профессиональных знаний 5️⃣ Можно продолжать до бесконечности… И это точно нельзя упускать! Ведь даже проезд и проживание оплатит Яндекс Образование 💙 Приём заявок открыт до 21 сентября — не теряем время.