Участник:StasFomin/Bookmarks/Algorithms — различия между версиями

Материал из DISCOPAL
Перейти к: навигация, поиск
(Добавлена цитата к закладке Создаём анимационные обучающие видео на Python с помощью Manim / Хабр)
(Добавлена закладка FULLTEXT01.pdf)
Строка 2: Строка 2:
 
=== 2023-03 ===
 
=== 2023-03 ===
  
 +
* 2023-03-12, 22:38:15: [https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:532809/FULLTEXT01.pdf FULLTEXT01.pdf]
 
* 2023-03-10, 03:47:08: [https://habr.com/ru/company/yandex_praktikum/blog/578910/ Создаём анимационные обучающие видео на Python с помощью Manim / Хабр]
 
* 2023-03-10, 03:47:08: [https://habr.com/ru/company/yandex_praktikum/blog/578910/ Создаём анимационные обучающие видео на Python с помощью Manim / Хабр]
 
*: <html><div data-gallery-root="" class="tm-comment"><div class="tm-comment__body-content"><div xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><p>В After Effects, например, можно использовать JavaScript, и сделать тоже самое, но с большим комфортом</p></div></div> <!----> <!----></div> <div class="tm-comment-footer"><div class="tm-votes-meter tm-comment-footer__votes-meter"><svg height="24" width="24" class="tm-svg-img tm-votes-meter__icon tm-votes-meter__icon tm-votes-meter__icon_appearance-comment"><title>Комментарий пока не оценивали</title> <use xlink:href="https://habr.com/img/megazord-v28.2b11c25e..svg#counter-rating"></use></svg> <span title="Комментарий пока не оценивали" class="tm-votes-meter__value tm-votes-meter__value tm-votes-meter__value_appearance-comment tm-votes-meter__value_rating"></span></div></div></html>
 
*: <html><div data-gallery-root="" class="tm-comment"><div class="tm-comment__body-content"><div xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><p>В After Effects, например, можно использовать JavaScript, и сделать тоже самое, но с большим комфортом</p></div></div> <!----> <!----></div> <div class="tm-comment-footer"><div class="tm-votes-meter tm-comment-footer__votes-meter"><svg height="24" width="24" class="tm-svg-img tm-votes-meter__icon tm-votes-meter__icon tm-votes-meter__icon_appearance-comment"><title>Комментарий пока не оценивали</title> <use xlink:href="https://habr.com/img/megazord-v28.2b11c25e..svg#counter-rating"></use></svg> <span title="Комментарий пока не оценивали" class="tm-votes-meter__value tm-votes-meter__value tm-votes-meter__value_appearance-comment tm-votes-meter__value_rating"></span></div></div></html>

Версия 22:38, 12 марта 2023

2023

2023-03

2022

2022-04

2022-03

2021

2021-12

2021-11

2021-10

2021-09

2021-08

2021-07

2021-06

2021-05

  • 2021-05-30, 11:24:30: Facebook
    Аллен Дауни прямо радует - читается хорошо, без академической воды и понятно, с адекватными и ясными примерами практических задач. Последний раз все было так ясно и лаконично при перерешивании задач по терверу из советского учебника Вентцель и книги по байесовским методам Джона Крушке. Покрутил, наверное, в 10 раз в голове теорему Байеса и, вообще, понятие вероятности, условной вероятности, совместной вероятности, априорного и апостериорного распределения, сопряженного приора, pdf, pmf, cdf с разных сторон (и в очередной раз так и не просек простую идею бета-распределения, но, верю, она же есть) - ну чтобы чуйка развилась еще больше. Я честно, от всего сердца и ума, делал несколько подходов к прикладной байесовской статистике с разных сторон и с разными инструментами, прочитал, наверно несколько книг (поняв в них далеко не все) и не помню уже как много статей, но постоянно преследовал вопрос - а зачем и как это мне поможет в повседневной практике? Основная цель, которую я преследовал и до сих пор преследую для себя - научиться понимать "небольшие" данные и причины, стоящие за ними глубже, чем позволяют популярные статистические методы и мало кем, на самом деле, глубоко понимаемые доверительные интервалы на хи-квадратах, погоняемых группами сТЬЮдентов

2021-04

2021-03

2021-02

2021-01

2020

2020-12

2020-11

2020-10

2020-09

2020-08

2020-07