Приведенные авторские избранные анаграммы-ребусы по информатике могут служить основой для создания аналогичных авторских анаграмм- ребусов и проверки решений с помощью программы «Калькулятор ребусов», а также для развития вербальной, математической и технологической компетентности, в том числе с помощью «Энциклопедии вербальной информатики», размещенных в Интернет.
Для педагогов и пользователей, решающих практические задачи по развитию компетенции в сфере информатики и в смежных областях.
TMPA-2013 Chupilko: Verification of Correct Behaviour of HDL ModelsIosif Itkin
Tools & Methods of Program Analysis (TMPA-2013)
Ivannikov, V.P., Kamkin, A.S., Chupilko, M.M., Institute for System Programming, ISP RAS
Verification of Correct Behaviour of HDL-Models of Digital Equipment Based on the Dynamic Comparison of Tracks
JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...JSFestUA
During the presentation, we will consider what advantages a front-end developer will get from knowledge of algorithms and data structures.
We will analyze real-world examples where this knowledge simplified logic and accelerated applications dramatically.
And finally we will understand the most necessary things that will allow us to determine the effectiveness of the code and easily improve it.
Tech Talks @NSU: Теоретические основы программирования: проекции Футамуры-Тур...Tech Talks @NSU
http://techtalks.nsu.ru
14 октября 2013. Теоретические основы программирования: проекции Футамуры-Турчина и частичные вычисления. Можно ли написать компилятор для интерпретируемого языка.(Ренат Идрисов, ИСИ СО РАН)
Лекция прочитана в рамках проекта Tech Talks @NSU – серии открытых лекций о разработке ПО и карьере в IT, проводимых в Новосибирском государственном университете.
Подробности: http://techtalks.nsu.ru
В задачах интерполяции функций по заданным значениям функции для заданного набора аргументов широко применяется формула аппроксимации функции полиномом, совпадающего в заданных точках со значениями исследуемой функции. Обобщим эту формулу на случай функции нескольких переменных.
Динамика и статика — метрики графов социальных сетей - Cергей ЗефировYandex
Из доклада вы узнаете о графах социальных сетей, их основных характеристиках и о том, где еще встречаются такие графы (число Эрдеша, интернет, биология, семантический анализ), с описанием простой схемы распределенной работы с графами и ее улучшением. Также Сергей расскажет о центральных метриках: количестве соседей, коэффициенте кластеризации, промежуточной центральности, о том, как можно быстро считать центральные метрики для изменяющихся графов, почему важно считать динамически и быстро, и как можно быстро считать промежуточную центральность.
Este documento fornece instruções para preparar linguado grelhado com banana da terra e cenoura salteada ao molho de maracujá para 4 pessoas. Inclui uma lista de ingredientes e instruções passo a passo para cozinhar o peixe, fazer o molho de maracujá e montar o prato final.
Приведенные авторские избранные анаграммы-ребусы по информатике могут служить основой для создания аналогичных авторских анаграмм- ребусов и проверки решений с помощью программы «Калькулятор ребусов», а также для развития вербальной, математической и технологической компетентности, в том числе с помощью «Энциклопедии вербальной информатики», размещенных в Интернет.
Для педагогов и пользователей, решающих практические задачи по развитию компетенции в сфере информатики и в смежных областях.
TMPA-2013 Chupilko: Verification of Correct Behaviour of HDL ModelsIosif Itkin
Tools & Methods of Program Analysis (TMPA-2013)
Ivannikov, V.P., Kamkin, A.S., Chupilko, M.M., Institute for System Programming, ISP RAS
Verification of Correct Behaviour of HDL-Models of Digital Equipment Based on the Dynamic Comparison of Tracks
JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...JSFestUA
During the presentation, we will consider what advantages a front-end developer will get from knowledge of algorithms and data structures.
We will analyze real-world examples where this knowledge simplified logic and accelerated applications dramatically.
And finally we will understand the most necessary things that will allow us to determine the effectiveness of the code and easily improve it.
Tech Talks @NSU: Теоретические основы программирования: проекции Футамуры-Тур...Tech Talks @NSU
http://techtalks.nsu.ru
14 октября 2013. Теоретические основы программирования: проекции Футамуры-Турчина и частичные вычисления. Можно ли написать компилятор для интерпретируемого языка.(Ренат Идрисов, ИСИ СО РАН)
Лекция прочитана в рамках проекта Tech Talks @NSU – серии открытых лекций о разработке ПО и карьере в IT, проводимых в Новосибирском государственном университете.
Подробности: http://techtalks.nsu.ru
В задачах интерполяции функций по заданным значениям функции для заданного набора аргументов широко применяется формула аппроксимации функции полиномом, совпадающего в заданных точках со значениями исследуемой функции. Обобщим эту формулу на случай функции нескольких переменных.
Динамика и статика — метрики графов социальных сетей - Cергей ЗефировYandex
Из доклада вы узнаете о графах социальных сетей, их основных характеристиках и о том, где еще встречаются такие графы (число Эрдеша, интернет, биология, семантический анализ), с описанием простой схемы распределенной работы с графами и ее улучшением. Также Сергей расскажет о центральных метриках: количестве соседей, коэффициенте кластеризации, промежуточной центральности, о том, как можно быстро считать центральные метрики для изменяющихся графов, почему важно считать динамически и быстро, и как можно быстро считать промежуточную центральность.
Este documento fornece instruções para preparar linguado grelhado com banana da terra e cenoura salteada ao molho de maracujá para 4 pessoas. Inclui uma lista de ingredientes e instruções passo a passo para cozinhar o peixe, fazer o molho de maracujá e montar o prato final.
Este documento promociona un programa de ilusionismo de David Copperfield, prometiendo que a través de la pantalla podrá ver los pensamientos del espectador y adivinar qué carta elegida está en su mente, sin poder ver físicamente las cartas o conocer al espectador. Promete llevar al espectador a un mundo mágico para presenciar algo especial a través de sorprendentes ilusiones.
A empresa de tecnologia anunciou um novo produto revolucionário que usa inteligência artificial para automatizar tarefas domésticas. O dispositivo pode limpar, cozinhar e fazer compras sozinho, poupando tempo dos usuários. No entanto, alguns especialistas levantaram preocupações sobre a segurança e o impacto no mercado de trabalho à medida que mais tarefas são automatizadas.
El documento proporciona una cronología detallada de las versiones del sistema operativo Microsoft Windows desde su inicio en 1982 hasta el año 2000. Comienza con MS-DOS en 1980 y describe cada versión importante de Windows, incluyendo Windows 1.0 en 1985, Windows 3.0 en 1990, Windows 95 en 1995, Windows 98 en 1998 y Windows ME en 2000. Explica brevemente las características y mejoras clave de cada versión a lo largo de los años.
Факторизационные модели в рекомендательных системахromovpa
Факторизационные модели, модели разложения матриц для коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах. В презентации рассматриваются теоретические аспекты и алгоритмы.
С доклада на спецсеминаре "Machine Learning & Information Retrieval" в Школе Анализа Данных Яндекса.
My talk is about DSLs, their kinds and when it’s worth to be using them. I’ll also demonstrate different approaches to developing internal and external DSLs in Python and will try to give the comparative analysis of those.
PG Day'14 Russia, PostgreSQL как платформа для разработки приложений, часть 3...pgdayrussia
Доклад был представлен на официальной российской конференции PG Day'14 Russia, посвященной вопросам разработки и эксплуатации PostgreSQL.
Уникальный семинар от опытного "базиста" Ивана Фролкова призван наглядно пояснить слушателям адекватность применения реляционных СУБД на задачах веба. В рамках доклада Иван рассмотрит типичные "грабли", на которые натыкаются разработчики, и субоптимальные решения, изобретаемые с целью побороть возникшие проблемы. В качестве альтернативы, коллега Фролков наглядно пояснит, как эти же задачи решаются штатными средствами PostgreSQL.
В качестве бонуса Иван — "ветеран" промышленной разработки ПО для реляционных СУБД — проведет краткий ликбез по рекомендуемым практикам построения SQL-запросов и программирования на языке PL/PGSQL.
Рассказ про рекомендательные системы в целом, о том, какие они бываю и какие данные используют. Краткий разбор kNN-модели и SVD, рассказ о том, как применять SGD и ALS для обучения SVD. Обучение implicit SVD через iALS. Методы построения объяснений к рекомендациям. Обзор основных метрик качества Модель Personalized Bayesian Ranking в качестве примера learning to rank framework.
ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 2Andrey Danilchenko
Лекция-введение в рекомендательные системы в рамках курса по машинному обучению для студентов четвертого курса на кафедре КТ ИТМО. Часть 2 — explanations, RBM, evaluation metrics, BPR
ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 1Andrey Danilchenko
Лекция-введение в рекомендательные системы в рамках курса по машинному обучению для студентов четвертого курса на кафедре КТ ИТМО. Часть 1 — kNN, SVD, iALS.
12. Station-based model (Yahoo)
L S;Θ( )= logP i s;t,Θ( )
(i,t)∈PS
∑
PS ∈S
∑
Правдоподобие плейлиста станции:
P i s;t,Θ( )=
exp(rsi;t )
exp(rsj;t )
j
∑
rsi;t = bi + qi
T
vs + vs
slot(t)
+
1
Ps
(t,w)
qj
j∈Ps
(t,w)
∑
$
%
&
&&
'
(
)
))
Запись для самой станции:
13. Station-less model (Yahoo)
L S;Θ( )= logP i s;t,Θ( )
(i,t)∈PS
∑
PS ∈S
∑
Правдоподобие плейлиста станции:
P i s;t,Θ( )=
exp(rsi;t )
exp(rsj;t )
j
∑
rsi;t = bi + qi
T 1
Ps
qj
j∈Ps
∑ +
1
Ps
(t,w)
qj
j∈Ps
(t,w)
∑
$
%
&
&&
'
(
)
))
Запись для самой станции:
15. Обучение моделей — трюк
Δθ =η
∂rsi;t
∂θ
− w j s( )
∂rsj;t
∂θj∈J
∑
&
'
((
)
*
++
Шаг SGD:
Sampling:
P i S( ) J w i S( )=
exp(rsi;t )
P i S( )
exp(rsj;t )
P j S( )j∈J
∑
21. Регуляризация
X = argmax
X∈ℜ|S|×d
L D | X( )− λ X F
2
(V,U) = argmax
V,U∈ℜ|S|×d
L D |V,U( )− λ V F
2
+ U F
2
( )
Single-point model:
Dual-point model:
22. Регуляризация
X = argmax
X∈ℜ|S|×d
L D | X( )− λ X F
2
(V,U) = argmax
V,U∈ℜ|S|×d
L D |V,U( )− λ V F
2
+ U F
2
( )−
−v Δ2 s,s( )2
s∈S
∑
Single-point model:
Dual-point model:
25. Ссылки
• N. Aizenberg, Y. Koren, and O. Somekh. 2012. Build your own music
recommender by modeling internet radio streams. In Proceedings of the
21st international conference on World Wide Web (WWW '12). ACM, New
York, NY, USA, 1-10. http://doi.acm.org/10.1145/2187836.2187838
• B. McFee, and G. Lankriet. 2011. The natural language of playlists. In
Proceedings of 12th International Society for Music Information Retrieval
Conference (ISMIR 2011). http://cosmal.ucsd.edu/~gert/papers/nlp.pdf
• S. Chen, J. Moore, D. Turnbull, and T. Joachims. 2012. Playlist prediction via
metric embedding. In Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international
conference on Knowledge discovery and data mining (KDD '12). ACM, New
York, NY, USA, 714-722. http://doi.acm.org/10.1145/2339530.2339643