Галерея лучших модулей Python
Вас никогда не обескураживало огромное число модулей Python? И, скорее всего, вам было непросто выбрать всего один для конкретного проекта. В этой статье вы...
8 базовых понятий статистики для науки о данных
Статистика — это разновидность математического анализа, использующая количественные модели и репрезентации для анализа экспериментальных или реальных данных. Главное преимущество статистики — простота представления информации. Недавно я пересматривала материалы...
Сложные ИИ-модели созданы с помощью некачественных данных
Те, кто занят в сфере искусственного интеллекта, в том числе и в проекте Deepnews, часто презентуют свои новейшие модели как инновационные и эффективные средства...
Руководство по машинному обучению для новичков
Простое объяснение с примерами из математики, программирования и реальной жизни.
Для кого это руководство?
Для технических специалистов, которые хотят повторить основы машинного обучения.Для тех, кто не смыслит...
Лёгкое пополнение баз данных в приложениях платформы .NET
Пополнение базы данных может быть довольно сложной задачей. Ниже вашему вниманию предлагаются инструменты, помогающие облегчить эту операцию.
Проблема
Когда мы распределяем проект платформы .NET (Core), часто бывает...
Безградиентный подход к оптимизации нейронной сети
Градиентный спуск — это одна из важнейших идей в области машинного обучения, в котором алгоритм с учетом функции затрат итеративно выполняет шаги с наибольшим...
Структуры данных и алгоритмы: стек
Стек - это абстрактный тип данных, который обычно используется в большинстве языков программирования. Хорошие примеры для объяснения понятия стека - колода карт или стопка тарелок. Разберем основные операции, проводимые со стеком.
Настройка Data Science окружения на вашем компьютере
После прохождения различных курсов и обучения на различных образовательных платформах, вроде Datacamp, вашим следующим шагом станет использование полученных знаний о Python, R, Git или...
Структуры данных: двусвязный (двунаправленный) список
Двусвязный список - это разновидность связного списка, при которой переход по элементам возможен в обоих направлениях (как вперед, так и назад), в отличие от односвязного списка.
4 пакета Python для причинно-следственного анализа данных
Эти 4 пакета Python - Causalinference, Causallib, Causalimpact и DoWhy - помогут овладеть навыками причинно-следственного анализа. Изучив эту область экспериментальной статистики, вы сможете устанавливать и обосновывать причинно-следственные связи при исследовании самых различных данных.
Графы и пути: Алгоритм Брона-Кербоша, максимальные группы
Статья описывает алгоритм Брон-Кербоша для нахождения максимальных кликов в графах. Автор объясняет, как алгоритм работает и его применение в задачах, связанных с теорией графов и анализом данных.
Структуры данных: кольцевой (циклический, замкнутый) связный список
Кольцевой связный список - это разновидность связного списка, при которой первый элемент указывает на последний, а последний - на первый. Кольцевой связный список можно сделать как из односвязного , так и из двусвязного списка.
Как работает обратное распространение в нейронных сетях
Обратное распространение используется для эффективного обучения нейронных сетей посредством цепного правила. Рассмотрим особенности этого процесса.
7 трюков pandas для науки о данных
1. Анализ образцов датафреймов с помощью df.groupby().__iter__()
Обычно исследовать набор данных строка за строкой или группа за группой в блокнотах Jupyter сложнее, чем в Excel....
Машинное обучение. С чего начать? Часть 2
Предыдущая часть: Часть 1
Очистка данных
В любом проекте приходится заниматься «чисткой данных». К следующему этапу можно переходить только после приведения в порядок ваших данных.
Чаще всего...
Объясняем производящую функцию моментов
1. Начнем с главного — что такое “момент” в вероятности и статистике?
Скажем, нас интересует случайная переменная X.
Моменты — это ожидаемые значения X, например, E(X), E(X²), E(X³) и т.д.
...
Заставляем глубокие нейронные сети рисовать, чтобы понять, как они работают
Для нас до сих пор остаётся загадкой то, почему глубокое обучение так хорошо работает. Несмотря на то, что имеется куча догадок, почему глубокие нейронные...
Лучший способ эффективно управлять неструктурированными данными
Узнайте о передовых методах работы с неструктурированными данными с помощью хранилищ объектов и озер данных. Это позволит более эффективно хранить, собирать и использовать данные.
10 идиоматических приемов для эффективного программирования на Python
Программирование само по себе очень увлекательное занятие, а программирование на Python увлекательнее вдвойне, поскольку в данном языке существует много разных способов реализации одних и...
Глубокие нейросети: руководство для начинающих
Введение
ИИ уже успел достаточно нашуметь — о нейросетях сейчас знают и в научной среде, и в бизнесе. Вам наверняка случалось читать, что совсем скоро ваши рабочие...
Структуры данных: подход «разделяй и властвуй»
При подходе «разделяй и властвуй» задача делится на мелкие подзадачи, каждая из которых решается независимо. При их делении на еще более мелкие подзадачи в конце концов настает момент, когда дальнейшее деление невозможно.
Генерируйте реалистичные датасеты с помощью Snowfakery
Когда вы разрабатываете новый продукт, приложение или функцию, то тестировать ее необходимо на реалистичных данных. Сначала данные создаются вручную, но если нужно протестировать аналитические...
8 структур данных, которые должен знать каждый дата-сайентист
Организация данных имеет большое значение в сфере дата-сайенс. Представляем 8 основных структур, которые пригодятся любому специалисту по работе с данными.
Ускорение GPU в машинном обучении и больших данных
Введение
Вычисления на графических процессорах становятся всё более и более важными.
Количество данных во всём мире удваивается каждый год.Приходит квантовая реальность. Закон Мура перестаёт работать.
Кроме того,...
ТОП-4 официальных сайта МО-библиотек и способы их использования
Ознакомьтесь с обзором 4 лучших сайтов машинного обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras и PyTorch. Предлагаем также освоить эффективные способы применения каждого из этих ресурсов.
5 типов алгоритмов машинного обучения, которые нужно знать
Машинное обучение — один из самых известных и важных подразделов науки о данных. В 1959 году исследователь компании IBM Артур Самюэл впервые ввёл термин...
Как создавать анимированные графы в Python
Matplotlib и Seaborn — вполне приличные Python-библиотеки для создания превосходных графиков. Но такие графики получаются статичными, и крайне трудно подобрать для них красивое представление данных или...
Алгоритм YOLO простым языком
Что такое YOLO? Эта аббревиатура расшифровывается как “You Only Look Once” (“Стоит только раз взглянуть”). YOLO — современный алгоритм глубокого обучения, который широко используется...
Креативное программирование: методы и инструменты для JavaScript, Python и других языков
Креативное программирование
Задача этого вида программирования состоит в создании не функционального, а выразительного продукта. В этом процессе немаловажную роль играет эстетика, и именно поэтому он...
Создайте приложение для резюмирования новостных статей с Hugging Face и Gradio
У вас накопилась масса закладок со статьями для последующего чтения, но вы так и не добрались до них? Нет времени читать длинные статьи?
Хотите узнать...
5 секретов наилучшего использования кортежей в Python
Python, являясь языком программирования общего назначения, предоставляет набор встроенных типов данных, включая int, str, tuple, list, dict и set. Четыре последних считаются контейнерами, так...
Рекурсия и цикл, в чем разница? На примере Python
Цикл — это фундаментальный инструмент в программировании. Существует множество различных типов циклов, но почти все они выполнят одну базовую функцию: повторение определённых действий над данными, для...
SMOTE: метод увеличения числа примеров миноритарного класса
SMOTE - одна из распространенных стратегий сэмплинга, позволяющая решить проблему дисбаланса классов. Это пошаговое руководство по использованию алгоритма SMOTE в Python позволит избежать просчетов в МО.
Будущее практического применения чат-ботов
В последние несколько лет мы стали свидетелями гонки между компаниями за создание самой большой, самой мощной и самой интересной модели под названием NLP (Обработка...
5 инструментов для специалистов по обработке данных
Рассказываем о пяти инструментах, которые позволят сэкономить время вам и вашей команде при работе над проектом. Они помогут не только с очисткой и анализом данных, но и с построением, обучением и тестированием моделей машинного обучения.
Структуры данных: связный список
Связный список - последовательность структур данных, связанных ссылками - вторая по частоте использования после массива структура данных. Рассмотрим основные операции и покажем пример на языке С.
Продвинутый взгляд на рекурсию
Рекурсия является одним из наиболее мощных подходов в программировании. С ее помощью можно решать чрезвычайно сложные задачи, печатая при этом невероятно малый объем кода.
Сборка и запуск загрузчика
Что вас здесь ждёт
Если вы так же любопытны, как я, вы наверняка задумывались о том, как работают операционные системы. Здесь я расскажу о некоторых исследованиях...
Лучший алгоритм решения задач по программированию на Python
По-прежнему актуальны споры о фактической пользе таких веб-сайтов по Python-программированию, как Codewars или Leetcode, и их роли в развитии профессиональных навыков разработчиков. Но несмотря...
Суперсила индексов для оптимизации SQL-запросов
Введение
Вы любите SQL и хотите улучшить свои навыки выполнения SQL-запросов? Вы знаете, что индексация — отличный инструмент для оптимизации запросов, но при этом не...
12 стратегий настройки готовых к производству RAG-приложений
По мере увеличения прототипов RAG-конвейеров становится насущным обсуждение стратегий оптимизации их производительности. Посмотрим, как можно повысить результативность работы RAG-конвейера с помощью гиперпараметров и различных стратегий настройки.
Как добиться от моделей глубокого обучения большей генерализации?
Вы можете использовать IRM практически в любой базовой модельной структуре. Однако эта система наиболее эффективна, когда ее применяют к моделям черного ящика, оперирующим большим...
MongoDB: введение, преимущества и настройка среды
В данной серии руководств объясним ключевые концепции MongoDB, необходимые для создания и развертывания высоко масштабируемой базы данных с акцентом на производительность.
Как создать хранилище данных за 5 шагов
В проекте по созданию хранилища данных не обойтись без четкого плана действий. Познакомьтесь с ключевыми этапами его реализации - от четкой постановки бизнес-целей до запуска готового к использованию проекта.
Как построить идеальное хранилище данных
Может показаться, что в последние годы многое изменилось в сфере сбора и хранения данных. Такие вещи, как NoSQL, «Big Data», различные графические и потоковые...
Большие данные и их влияние на постпандемический мир
“Сокрытые в массивах данных знания могут изменить жизнь пациента или преобразить мир”, — Атул Батт, Стэнфордский университет.
В борьбе с пандемией COVID-19 большие данные сыграли...
Шесть рекомендаций для начинающих специалистов по Data Science
Навыки, необходимые для работы
Сфера data science пользуется большим спросом, однако для трудоустройства вам потребуется опыт работы. Несмотря на это, у множества лучших специалистов стоит самый...
Как создать первый проект по инженерии данных: инкрементный подход. Часть 1
Инкрементный подход фокусируется на последовательном приращении функциональности продукта. При разработке проекта по инженерии данных такой подход гарантирует успех. Он повышает управляемость проектом, позволяет изучать различные концепции по мере продвижения и ускоряет выпуск более качественных продуктов.
Персонализация контента с IBM Watson
В своём дипломном проекте я решил продолжить работать с естественным языком, фильмами и IBM Watson. В предыдущем проекте я визуализировал психологические профили персонажей фильмов,...
MLOps: как внедрить систему рекомендаций товаров на ecommerce-сайт
Умные инструменты - алгоритм Word2Vec и МО-сервис Layer - помогут быстро и дешево создать и внедрить модель рекомендаций и категоризации товаров на сайте электронной коммерции. В итоге пользователи платформы получат персонализированный опыт, а ее владелец сможет повысить конверсии и увеличить продажи.
Крутые наборы данных для машинного обучения
Более 50 открытых наборов для ваших исследований
Хорошее исследование в машинном обучении начинается с подходящего набора данных. Нет необходимости тратить целый вечер на создание собственного...
Автоматическое создание музыки с помощью искусственного интеллекта
Раз уж мы в начале 2021 года, то должны затронуть тему, о которой много говорилось в последнее время. По мере того, как всё больше...
О машинном обучении простым языком
В XXI веке машинное обучение и искусственный интеллект будут “править бал”. Ежедневно мы производим большое количество данных. Сюда также входят данные о покупках клиентов...
Состояние инфраструктуры данных на 2023 год — ключевые тренды ландшафта MAD от Мэтта Терка
Как выглядит ландшафт инструментов по работе с данными глазами инсайдера, который активно общается с конечными пользователями? Рассмотрим, какова ситуаций в целом и какие в ней наблюдаются тенденции.
Продвинутые темы SQL для дата-инженеров
Рассмотрим важные техники SQL, иллюстрируя их примерами применения набора данных: объединение таблиц, подзапросы и оконные функции, фильтрацию и агрегирование. Освоив их, вы будете лучше справляться с анализом и визуализацией данных и сможете повысить качество принимаемых в организациях решений.
4 важных навыка, которые специалисты по обработке данных часто недооценивают
Наука о данных — это не только данные
Если посмотреть на список того, что необходимо развивать будущему специалисту по обработке данных, то скорее всего он будет состоять из...
Alteryx - достойная платформа обработки данных?
Alteryx - это больше, чем просто инструмент обработки данных. Он отлично подходит для решения задач интеграции и анализа данных, а также может похвастаться множеством средств связи с системами и базами данных.
Тематическое моделирование с помощью BERT
Часто, когда заказчики обращаются ко мне с просьбой провести анализ их продукта на основе НЛП, они задают один и тот же вопрос:
«Какая тема чаще...
Пять парадоксов с вероятностью, которые вас озадачат
А может быть сможете их перехитрить?
В повседневной жизни мы постоянно сталкиваемся с ситуациями неопределенности. Так, по крайней мере подсознательно, мы постоянно встречаемся с вероятностями....
Автоматическое МО (AutoML) с использованием PyCaret: основные принципы
Специалисты по обработке данных тратят около 80% времени на то, чтобы выбрать оптимальную модель, отрегулировать ее параметры и подождать, пока она осуществит необходимые расчеты. На выручку приходит автоматическое МО, в разы ускоряющее подбор адекватной модели.
7 критериев выбора подходящего фреймворка для глубокого обучения
Обработка данных эффективна в тандеме с адекватным фреймворком для глубокого обучения. Возможно, вы тоже находитесь в поисках идеальной для себя библиотеки? В любом случае не пропустите сравнительный анализ самых популярных платформ - Pytorch, Keras и Tensorflow.
14 наборов данных для датасайенс-проектов
Представляем 14 наборов данных, которые пригодятся для различных целей, например классификации текстов и изображений, создании системы рекомендаций, а также визуализации данных.
Как отточить ваши “инстинкты данных”
Ввиду недавних успехов в области машинного обучения и исследований в области искусственного интеллекта, немного удивительно, что наука о данных стала сферой главного интереса.
Нет сомнений...
Введение в алгоритмы машинного обучения: линейная регрессия
Линейная регрессия - отправной пункт в освоении науки о данных, с которого новички приступают к овладению моделированием данных. Каждому начинающему исследователю данных будет полезно ознакомиться с алгоритмом линейной регрессии, его реализацией на Python и способами применения.
Биномиальное распределение
Все знают и любят нормальное распределение. Оно используется в инвестиционном моделировании, A/B-тестах и улучшении производственных процессов (шесть сигм). Но мало кто хорошо знаком с...
Руководство по структурам данных и алгоритмам: введение и настройка среды
Различные типы структур данных так или иначе используются почти в каждом корпоративном приложении. Пройдя это руководство, вы получите четкое представление о структурах данных, необходимое для понимания сложности приложений корпоративного уровня.
Все модели машинного обучения за 6 минут
Все модели машинного обучения разделяются на обучение с учителем (supervised) и без учителя (unsupervised). В первую категорию входят регрессионная и классификационная модели. Рассмотрим значения...
Не используйте ID, сгенерированные базой данных для доменных сущностей
Вы, вероятно, позволяли базам данных генерировать ID для сущностей по крайней мере один раз.
Но что, если я скажу вам, что при разработке приложений есть...
Как собрать кубик Рубика с помощью генетических алгоритмов
Введение
В качестве эксперимента я решил собрать кубик Рубика с помощью генетических алгоритмов (ГА). Их основная концепция заключается в том, чтобы найти решение путем имитации...
Введение в метод Монте-Карло по схеме цепей Маркова
Слева: моделированное необработанное совместное распределение коэффициентовСправа: моделированное совместное распределение коэффициентов без отбраковки
В предыдущей статье я дал краткое введение в байесовскую статистику и рассказал, как...
Как создать первый проект по инженерии данных: инкрементный подход. Часть 2
Инкрементный подход похож на спринт: он позволяет оперативнее реагировать на любые изменения и быстрее достигать цели. Небольшие, но постепенные шаги (спринты) обеспечат вам заряд адреналина всякий раз, когда вы будете вычеркивать из списка очередную выполненную задачу.
Раскрываем возможности контейнеризации. Зачем дата-сайентистам Docker и Kubernetes?
Разберем отличия и преимущества Docker и Kubernetes, применяемые инструменты и терминологию. Какова роль контейнеризации и оркестрации в эффективной работе дата-сайентиста?
6 лучших JS-библиотек для визуализации данных и создания отчетов
Веб-инструменты для отчетов используются для представления, создания и изменения отчетов с помощью веб-интерфейса — веб-браузера. Эти инструменты могут быть встроены в сторонние приложения или...
Основы SQLite на примере практической задачи
Базы данных — это превосходный, безопасный и надежный способ хранения данных. Все основные реляционные базы объединяет SQL, т.е. язык управления данными, их базами и...
Анализ социальных сетей: от теории графов до приложений на Python
Теория сетей
Начнем с краткого введения в базовые компоненты сети: узлы и ребра.
Узлы (например, A,B,C,D,E) обычно представляют объекты в сети и содержат собственные и сетевые...
Как выжать максимум из предобученных языковых моделей с GroupBERT
Как достичь 2-кратного ускорения обучения на интеллектуальном процессоре Graphcore, обеспечивая более быстрые и эффективные вычисления? Что делает GroupBERT лучше BERT и других моделей с групповыми преобразованиями в Transformer? Отвечаем на эти и сопутствующие вопросы.
Как создать платформу обработки и анализа данных за неделю
Хотите создать полнофункциональную платформу данных с ежедневно обновляемыми аналитическими таблицами/дэшбордами? Простое пошаговое руководство (со ссылкой на код в репозитории GitHub) позволит реализовать такой проект всего за неделю.
10 лайфхаков для работы с библиотекой Pandas
Pandas — широко распространённая Python-библиотека для работы со структурированными данными. По её использованию уже составлено большое количество уроков, однако, я хотел бы рассказать о нескольких небольших...
Бета-распределение: интуиция, примеры, вывод
Часть 1, Часть 2, Часть 3
Бета-распределение — это распределение вероятностей по вероятностям. Мы можем использовать его для моделирования вероятностей: рейтинг кликов вашей рекламы, коэффициент конверсии клиентов,...
Двоичные деревья: управляемый подход к поиску значений
Зачем
Разработчик нанимается небольшим городом населением в сто тысяч. Задача состоит в том, чтобы преобразовать бумажную телефонную книгу в цифровой вариант. У мэра города есть...
Создание локального озера данных с нуля
Настроим все необходимые службы и компоненты, в том числе оркестратор конвейера данных и SQL-движок, инициируем сеанс Spark для Apache-форматов Iceberg и Delta и выполним простой ETL-процесс. Заложим основу для более сложных конвейеров.
SQL для Data Science: альтернатива обмену через Google Disk и Slack
Как аналитику данных показать SQL-запросы коллегам? Доступный обмен наработками через Jupyter Notebook, Tidyverse или Superset.
Пишем нейронную сеть, предсказывающую рак груди, за пять минут
Минута первая: вступление
Этот высокоуровневый урок рассчитан на новичков в машинном обучении и искусственном интеллекте. Для того, чтобы успешно создать нейронную сеть, необходимы:
Установленный Python второй...
Обучение Inception в Google распознаванию пользовательских изображений
Ищете краткое руководство по обучению классификатора пользовательских изображений? С помощью Inception API от Google Brain с этой задачей можно справиться быстрее, чем выпить чашку...
Эйнштейн и самая красивая из всех теорий
Британский физик-теоретик Поль Дирак (1902–1984), один из основоположников квантовой механики, однажды написал:
«Было трудно примирить ньютоновскую теорию гравитации, в соответствии с которой гравитационное взаимодействие распространяется...
Почему вам не удастся стать «великим» специалистом по данным?
Быть просто "хорошим" специалистом по обработке данных не проблема. Куда сложнее стать "великим". Позвольте мне, как специалисту по обработке данных, открыть вам глаза на самую прибыльную работу 21-го века.
Анализ текста средствами языка программирования R
“Люди часто восхваляют классические произведения, даже не читая их”, — Марк Твен.
Надеюсь, что ваш опыт опровергает это высказывание Марка Твена, а также верю, что вы всё-таки...
String и string в С#: больше, чем просто стиль?
Обзор
Во-первых, давайте рассмотрим оба типа:
String— это обычный идентификатор, который относится к типу данных .NET System.String. Также необходимо, чтобы был импортирован класс System.
string— это зарезервированный дескриптор в...
Графы и пути — алгоритм Дейкстры
Примеры из веб-приложения здесь.
Зачем
В 1959 году Эдсгер Дейкстра пришел к выводу о том, что компьютеры могут находить самые эффективные траектории, измеряя и высчитывая расстояния в...
Как удалить одинаковые данные из отсортированного массива
Задача
Имеется отсортированный массив nums. Необходимо удалить из него одинаковые данные так, чтобы один элемент появлялся только один раз и возвращал новое число элементов.
Не нужно...
Метод опорных векторов: примеры на Python
Метод опорных векторов (далее МОВ) — это техника машинного обучения с учителем. Она используется в классификации, может быть применена к регрессионным задачам.
Метод определяет границу...
Как специалисту по обработке данных создать крутое портфолио и подключить к нему чат-бота
Буду честен. Для специалиста по обработке данных найти сейчас работу — настоящая пытка. Это самая притягательная профессия 21 века, огромная конкуренция в ней растёт с каждым...
Руководство по SQL: команда MySQL INSERT в подробностях
Примеры MySQL INSERT на практике для начинающих, команды INSERT INTO, VALUES, SET, SELECT, IGNORE и загрузка записей напрямую из файла.
Python в 2021: расписание релизов и основные функции
На данный момент мы используем Python 3.8, а последняя стабильная версия 3.8.4 была выпущена совсем недавно. Python 3.9 уже находится на стадии бета-тестирования, а...
6 SQL-запросов, о которых должен знать каждый дата-инженер
SQL уже больше 45 лет, но он по-прежнему в деле и незаменим для быстрого анализа данных с написанием сложных запросов. Попрактикуемся в этом с продвинутым синтаксисом SQL для решения многих бизнес-задач.
Автоматический анализ текста с использованием Streamlit
Streamlit — эффективный и оперативный инструмент для анализа текста. С ним можно провести реферирование текста, частеречную разметку и распознавание именованных объектов.
Введение в анализ текста
Текстовая аналитика...
Слабо контролируемое обнаружение объектов - сквозной цикл обучения
Обнаружение объектов — широко известная задача компьютерного зрения, по которой было проведено огромное число исследований. Методы же контролируемого обнаружения объектов стали в этой области...
Пошаговое руководство по обучению модели на Vertex AI от Google Cloud
Предыстория и личный интерес
Не так давно компания Google предоставила во всеобщее пользование свою облачную платформу для машинного обучения — Vertex AI. Моей радости просто нет...
Работа с панелью индикаторов. Руководство программиста Python. Часть 1
В этой серии статей в качестве основной платформы для Dashboarding используется Dash от Plotly.
Введение
Dash от Plotly — это веб-фреймворк, построенный на основе Plotly.js, React и Flask,...
Как учатся машины
С каждым днём машины становятся умнее. Когда вы заходите на YouTube, Amazon, или Facebook, то для вас автоматически подбираются рекомендованные видео, товары и посты....
Лучшие JavaScript-фреймворки и тенденции веб-разработки в 2021 году
В прошлом году весь мир сильно пострадал от пандемии COVID-19. Этим беспрецедентным кризисом до сих пор охвачены абсолютно все сферы человеческой деятельности. Негативные последствия...
Rust: реализация двоичного дерева
Поскольку Rust приобрел довольно широкую известность и пополнил ряды своих преданных поклонников, я решил отложить в сторону любимый JS и заняться изучением нового языка....
Реализация тематических фильтров новостей в приложении TrendNow. Часть 3
Эта часть посвящена реализации тематического фильтра трендовых новостей в агрегаторе. Вы узнаете, как добиться отображения трендовых новостей на основе выбранной пользователем темы, сохранять выбранную тему в локальном хранилище с помощью DataStore и оптимизировать рекомпозиции.
Реальные возможности WASM
Длительное и настойчивое изучение WASM убеждает в удивительных возможностях этой технологии. Ознакомьтесь с исследованиями разработчика, которого WASM заставил перейти от скепсиса к восторгу, вызванному прежде всего 40-кратным ускорением бэкенд-систем.
Основы SQL: разница между GROUP BY и PARTITION BY
Несмотря на кажущуюся простоту, SQL может таить в себе немало особенностей, о которых лучше узнать заранее. Сегодня рассмотрим основные различия между операторами GROUP BY и PARTITION BY, а также их основные сценарии использования.