NerdsCorp | Идеи, наука, технологии |

Mergeим, joinим и concatим Groupbyим и aggрегатим 🐼

МНК или Метод наименьших квадратов ✨ Пожалуй, один из самых наглядных и интуитивно-понятных способов решения задачи регрессии.

Автор `uv` пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно в 25 раз Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов uv, после присоединения к OpenAI взялся за производительность Codex CLI. Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз. На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code. Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение. https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526

Базовый минимум метрик при дисбалансе классов 📊 По дефолту при решении задач классификации в качестве метрики выбирают Accuracy: отношение верных предсказаний к их общему количеству. Однако если один из классов по численности превосходит все остальные, у нас проблемы: модель, выбивающая acc = 99% на тренировке, на инференсе может показать свою тотальную несостоятельность. Что делать? Брать другую метрику. И тут есть выбор, в зависимости от наших целей. Precision (точность) - нужна там, где ложный бан критичен. Например, если антиспам ошибется и отправит в "Спам" важное письмо от работодателя - это будет гораздо хуже, чем пропуск парочки реклам. Recall (полнота) - нужна там, где критично ничего не упустить. Например, лучше пройти еще одно обследование, чем не заметить ранние признаки рака. Зачастую рост одной метрики влечет падение другой, поэтому важно расставить приоритеты. А если нужен компомисс, смотрим на F1-score - среднее гармоническое между Precision и Recall.

Плачущий эмодзи стал самым популярным в 2025 году.   Согласно новым данным Google, самым популярным эмодзи в мире в 2025 году стал 😭. Он обогнал прежних лидеров рейтинга 😂 и 🤣. Не мы такие, жизнь такая 😭

Недообучение, хорошее обучение и переобучение ✨

Глобальная блокировка интерпретатора (GIL) 🔐 Защищает от одновременного доступа к внутренним ресурсам, обеспечивает безопасность выполнения потоков. Ставит крест на параллелизме, по крайней мере, в cpu-bound задачах.

Про списки: обычный и связный 📝 Ну, то есть про динамический массив, который в python зовется списком, и про связный список, который более трушный список, чем список в python. Запутанная история, короче.

Коллекции в Python ✨ Лист, кортеж, множество, словарь, очередь и т.д.

Хэшмапа 🔥 Крутая сверхбыстрая штука, геймчейнджер и убийца алгосов.

🔤Декораторы Один товарищ на ютубчике говорил, что называть декоратор функцией ошибочно, мол, это структурный паттерн проектирования, а не функция. Но после в том же видео сам неоднократно допустил эту ошибку :) Так что декоратор - это функция, по крайней мере пока.

Итераторы 🔢 или for под капотом

ООП 🌈 Классная полезная штука, которая призвана упрощать жизнь человеческим разработчикам. И которая превращается в лавкрафтового монстра, если оставить ее на откуп ЛЛМ. Я понимаю, что она пытается в корпоративный фреймворк, но 7 классов там, где справятся 3 функции?

Про исследовательский анализ данных 📊

Канье шарит за красивую геометрию 🤌

Мы?

Как дела, котаны? Как ЕГЭ/ОГЭ? Физические упражнения практикуете?

Сегодня день сдачи ОГЭ по физике. Всем, кто писал совет: пока помните - запишите условия второй части. Если будет нужна апелляция, будете себе благодарны.

Миллениалы тут?

Наглядный пример, почему ИИ нельзя допускать к сфере образования. Он просто врет, и врет часто (см."сектор"). Любой материал, созданный ИИ, должен проверять преподаватель P.s. Да, да. Вот такие курсы сейчас активно продают. Будьте осторожны. ***