Jackknife+: «швейцарский нож» в конформном прогнозировании для регрессии
Рассмотрим преимущества Jackknife+ - эффективного метода конформного прогнозирования, который представляет собой усовершенствованную версию jackknife.
10 рекомендаций по Apache Airflow для дата-инженеров
Раскройте потенциал Airflow, придерживайтесь рекомендаций по повышению надежности и эффективности конвейеров данных, производительности, сопровождаемости и масштабируемости. Дадим примеры, как эти рекомендации реализовать.
Внутренняя платформа МО Bigeye: цели и методы создания
Машинное обучение на платформе Bigeyeизбавляет инженеров и специалистов по обработке данных от необходимости вручную настраивать критерии оповещений. Оно существенно экономит время, ведь получение показателей...
Пересечение 3D-лучей (ближайшая точка)
Хотите разобраться в математической теории, лежащей в основе 3D-лучей? Предлагаем простое руководство по применению таких математических инструментов, как псевдообратные матрицы, оптимизация с помощью наименьших квадратов, метод Крамера, смешанное произведение.
Мой опыт добавления нереляционной MongoDB в кластер Kubernetes
Установим MongoDB в Kind-кластер Kubernetes и интегрируем в приложение Spring Boot. Поработаем с сущностями и документами нереляционной БД, протестируем, запустимся, сделаем профили, загрузим образ и развернемся.
BigQuery теперь поддерживает Query Queues
Новая функция Google BigQuery под названием Query Queues позволяет автоматически определять количество запросов, выполняемых одновременно. Дополнительные запросы, превышающие заданный уровень параллелизма, ставятся в очередь до тех пор, пока не освободятся ресурсы обработки.
Этические проблемы в науке о данных
Затронем вопросы этики в науке о данных. Выявим имеющиеся проблемы и предложим пути решения.
Использование Snowflake для прогнозирования эскалации в колл-центре
Упредить эскалацию звонков в колл-центре — непростая задача. Справиться с ней поможет модель TOP_INSIGHTS. Она автоматизирует всю аналитическую работу службы поддержки, позволяя повысить удовлетворенность клиентов и улучшить их опыт взаимодействия с компанией.
Поездка в берлинском метро с графовой БД Memgraph
Вы научитесь импортировать и визуализировать сложные сети метро, выполнять осмысленные запросы и красиво оформлять ответы базы. Эти навыки открывают возможности анализа и визуализации данных. Авторы рекомендуют продолжать экспериментировать с Memgraph Lab.
Дизайн физического движка
Когда The Cherno анонсировал серию игровых движков, я как раз начинал разрабатывать свой собственный. Мне хотелось поскорее узнать мнение профессионала в этом вопросе. Будучи...
Создание модели Mixture of Experts (MoE) с помощью MergeKit
Объедините с помощью MergeKit несколько моделей в один коллектив экспертов (MoE). Предлагаем подробное описание процесса создания многозадачной и высокопроизводительной модели frankenMoE, не требующей предварительного обучения.
4 альтернативы Pandas: ускоренное выполнение анализа данных
Бенчмарк производительности популярных инструментов анализа данных заставит вас иногда отказываться от Pandas. Каждый из этих инструментов - Polars, DuckDB, Vaex и Modin - при анализе данных на кластере машин работает гораздо быстрее, чем Pandas.
От кода до APK: полный разбор задач Android-сборки
Процесс Android-сборки - от проверки конфигурации до упаковки APK - может включать более 40 задач. Понимание этих задач, назначения и значимости каждой из них, поможет выявить проблемы на ранней стадии, сократить время сборки и получить полный контроль над рабочим процессом.
Как инженеру-программисту Reactjs перейти на Swift и SwiftUI
Узнаем, как плавно перейти с ReactJS на Swift и SwiftUI. Для этого сопоставим их наиболее распространенные шаблоны проектирования.













