fa
Feedback
Математика Дата саентиста

Математика Дата саентиста

رفتن به کانال در Telegram

📈 تحلیل کانال تلگرام Математика Дата саентиста

کانال Математика Дата саентиста (@data_math) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 185 مشترک است و جایگاه 8 778 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 45 859 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 185 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 28 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 46 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 6 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.95% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.91% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 836 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 838 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 17 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, программирование, параметр, визуализация, stepik تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 29 اوت, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

14 185
مشترکین
+624 ساعت
+447 روز
+4630 روز
آرشیو پست ها
🦾 Как развернуть модель машинного обучения через Docker Практика и ваши вопросы в прямом эфире Открытый урок курса «Машинное
🦾 Как развернуть модель машинного обучения через Docker Практика и ваши вопросы в прямом эфире Открытый урок курса «Машинное обучение. Экспертный уровень» 6 августа, 18:00 Для разработчиков, инженеров по данным, инженеров машинного обучения и MLOps, которые хотят полный цикл развертывания модели машинного обучения: от исследовательского кода до работающего контейнера с оркестрацией. На вебинаре мы пошагово разберём: - запуск и управление контейнерами, работа с их состоянием; - написание Dockerfile для модели с учётом зависимостей; - сборка образа и тестирование модели внутри контейнера; - построение многокомпонентной системы через docker-compose. Каждый шаг объясняется и демонстрируется в реальном времени. Вы увидите не только команды, но и логику принятия решений — как правильно структурировать контейнер, какие настройки важны для промышленного использования. ➡ Участвовать бесплатно https://otus.pw/ba20/?erid=2W5zFH7nSPT Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

700+ страниц алгебры, после которых слово “абстрактная” перестаёт пугать Есть бесплатная PDF-версия Basic Algebra Энтони Кнап
700+ страниц алгебры, после которых слово “абстрактная” перестаёт пугать Есть бесплатная PDF-версия Basic Algebra Энтони Кнаппа — большой учебник для сильных студентов старших курсов и первого года магистратуры. Digital Second Edition доступна для личного образовательного использования. Внутри почти весь фундамент современной алгебры: * целые числа, многочлены, матрицы * векторные и евклидовы пространства * группы и действия групп * линейные операторы и жорданова форма * тензоры и внешняя алгебра * кольца, модули, поля * теория Галуа * категории и функторы Особенно ценно, что это не «конспект на 100 страниц», а полноценный маршрут: от конкретных вычислительных примеров к общей теории. Сам Кнапп пишет, что читателям нравились именно широта книги, раннее введение линейной алгебры и большое количество задач. Для новичка без опыта доказательств будет тяжеловато. Но если уже умеешь читать строгую математику и хочешь собрать мощную базу по алгебре — это прям серьёзная находка. PDF: https://math.stonybrook.edu/~aknapp/download/b2-alg-coverandinside.pdf

Уже слишком поздно для ребенка учить это сейчас
Уже слишком поздно для ребенка учить это сейчас

Почему доказательство 1 + 1 = 2 заняло сотни страниц Если у вас есть одно яблоко и вам дают ещё одно, получается два. В быту
Почему доказательство 1 + 1 = 2 заняло сотни страниц Если у вас есть одно яблоко и вам дают ещё одно, получается два. В быту всё очевидно. Но Уайтхед и Рассел решили вывести арифметику из строгой системы логических аксиом. Для этого они написали трёхтомную Principia Mathematica. Работу начали в 1903 году и рассчитывали закончить за год. В итоге проект растянулся примерно на десятилетие. До результата, из которого следовало 1 + 1 = 2, авторы добрались лишь после сотен страниц определений и доказательств. Иногда самая простая формула требует огромной работы, если доказывать её с самого основания.

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инс
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы. Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/java_library JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: @courses ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.

Repost from Machinelearning
📌 Физики создали память на механических колебаниях для квантового компьютера Группа из Швейцарской высшей технической школы
📌 Физики создали память на механических колебаниях для квантового компьютера Группа из Швейцарской высшей технической школы Цюриха экспериментально продемонстрировала квантовые вычисления, в которых рабочая память построена на механических колебаниях, а не на электромагнитных состояниях. Архитектура скопирована с классического компьютера, где процессор и оперативная память разделены. Роль процессора играет сверхпроводящий кубит, а роль памяти - крошечные механические резонаторы внутри квантового чипа, элементы, отдалённо похоже на гитарные струны, которые при записи информации начинают колебаться на частотах за пределами слышимого. Для вычисления кубит обращается к колебанию в памяти, обрабатывает и изменяет его состояние, а затем записывает обратно. Такое разделение вычислений и хранения отличает подход от многих существующих квантовых схем, где обработка и память тесно переплетены. 🟡Ставка на механику объясняется двумя ограничениями Сегодня квантовую память чаще всего делают электромагнитной в связке со сверхпроводящими кубитами - обе технологии хорошо изучены и позволяют считывать и менять квантовые состояния с высокой точностью. Но такие элементы относительно громоздки, что мешает превращать лабораторные установки в практические машины. Механические резонаторы заметно компактнее, а главное - ёмче (как струна может звучать разными тонами, резонатор поддерживает множество мод колебаний, и каждая мода работает как отдельная ячейка памяти). Вдобавок, по данным группы, механические состояния дольше остаются стабильными - информация не затухает так быстро, как в электромагнитных аналогах. 🟡Работоспособность проверили на реальных задачах Первая - квантовое преобразование Фурье, базовая процедура, на которую опираются многие квантовые алгоритмы, включая знаменитый алгоритм Шора для разложения чисел на множители. Вторая - поиск периода функции, продемонстрировавший применение этой процедуры на практике. Обе задачи требуют одновременно и точно управлять множеством квантовых состояний, хранить их и связывать между собой, не разрушая их хрупкую природу. Авторы говорят, что их схема в принципе способна выполнять все базовые операции, необходимые для произвольного квантового вычисления, то есть годится как основа универсального программируемого квантового компьютера. 🔜 Почитать полную статью можно в в журнале Science @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Математика без попсы: три бесплатных книги для тех, кто хочет настоящий фундамент Три бесплатные книги Аллена Хатчера по мате
+2
Математика без попсы: три бесплатных книги для тех, кто хочет настоящий фундамент Три бесплатные книги Аллена Хатчера по математике Если хочется нормального фундамента по топологии, K-theory и теории чисел, у Аллена Хатчера есть отличный бесплатный набор. 1. Algebraic Topology Классический учебник по алгебраической топологии. Книга вышла в Cambridge University Press, но онлайн-версия доступна бесплатно по соглашению с издателем. На сайте есть полный PDF, главы отдельно, исправления и дополнительные упражнения. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/AT/AT.pdf Дополнительно: Spectral Sequences - отдельная расширенная глава к этой книге. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/AT/ATch5.pdf 2. Vector Bundles & K-Theory Короткая книга про векторные расслоения, топологическую K-теорию и характеристические классы. Сейчас онлайн выложено около 120 страниц: основы vector bundles, часть K-theory, Bott periodicity, characteristic classes и stable J-homomorphism. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/VBKT/VB.pdf 3. Topology of Numbers Необычное введение в теорию чисел через геометрию и картинки. Много внимания уделено квадратичным формам, диаграмме Фарея, цепным дробям, уравнению Пелля, quadratic reciprocity и topograph Конвея. PDF примерно на 350 страниц доступен бесплатно. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/TN/TNbook.pdf

🎓 Хотите в ШАД, но не знаете, с чего начать? На курсе ShadHelper мы помогаем выстравивать подготовку по понятному плану: зак
🎓 Хотите в ШАД, но не знаете, с чего начать? На курсе ShadHelper мы помогаем выстравивать подготовку по понятному плану: закрывать необходимые темы по математике и алгоритмам, разбирать задачи вступительных и получать обратную связь преподавателей. Новый поток курса «Подготовка к ШАД» уже начался, но сейчас идёт вводная часть. Поэтому до 19 июля включительно ещё можно присоединиться к группе без сильного отставания. На время добора мы открыли бесплатный тестовый доступ к материалам и занятиям текущего потока. Вы сможете посмотреть: - как выстроена программа подготовки; - какие темы и задачи разбирают на курсе; - как преподаватели дают обратную связь; - подходит ли вам темп и формат обучения. Если формат вам подойдёт, сможете присоединиться к текущей группе и продолжить обучение. 👉 Посмотреть курс изнутри Реклама ООО "ШВМ", ИНН: 5638076560 Erid: 2VtzqxUcqML

Maths, CS & AI Compendium: бесплатный учебник для будущих AI/ML-инженеров На GitHub завирусился большой open-source компедиум
Maths, CS & AI Compendium: бесплатный учебник для будущих AI/ML-инженеров На GitHub завирусился большой open-source компедиум по математике, computer science и AI. Сейчас у проекта уже около 6.3K звёзд. Автор позиционирует его как «нестандартный учебник» для практиков: меньше сухой нотации, больше интуиции, связей между темами и реального контекста. Внутри 20 глав: * векторы, матрицы, calculus * статистика и вероятность * machine learning и deep learning * NLP, computer vision, audio/speech * multimodal learning и autonomous systems * GNN, OS, алгоритмы * production engineering, GPU/SIMD * AI inference, ML systems design и applied AI Отдельно есть MCP server, чтобы Claude Code, Cursor, VS Code и другие AI-ассистенты могли использовать компедиум как локальную базу знаний. Хороший ресурс для тех, кто хочет не просто «выучить ML», а собрать фундамент: математика → CS → ML systems → современный AI. GitHub: https://github.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium thub.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium

🤖У нас есть ИИ дома Узнайте, как запустить корпоративный ИИ в собственном контуре за 2 недели Не готовы мириться с ограничен
🤖У нас есть ИИ дома Узнайте, как запустить корпоративный ИИ в собственном контуре за 2 недели Не готовы мириться с ограничениями и дырами в безопасности при использовании публичных ИИ-сервисов, но разворачивать собственную инфраструктуру для инференса долго и тяжело? Присоединяйтесь к вебинару от Selectel и узнайте, как быстро запускать и масштабировать ИИ в собственном контуре без крупных капитальных затрат. В программе вебинара: 🔹Модели развертывания ИИ-инфраструктуры и причины выбора решений на собственной площадке. 🔹Обзор возможностей и сценариев применения нового сервиса AIBox от Selectel, Yandex Cloud и Metamentor — развертывания локального ИИ в контуре клиента на базе серверов Selectel. 🔹Разбор реальных бизнес-кейсов. 📍 Онлайн ⏰ 23 июля в 12:00 Регистрируйтесь и ускорьте внедрение ИИ в компании ➡️ https://slc.tl/ojpvh Больше мероприятий для ИТ-специалистов в канале @selectel_events. Подписывайтесь! Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGXTHR3

Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning Недавно был обнов
Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning Недавно был обновлен огромный PDF-учебник по математике на 2204 страницы: Внутри - алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для Computer Science и Machine Learning. Найти можно здесь: https://cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html

⚡️ 30 техник памяти для AI-агентов в Jupyter notebooks Вышел репозиторий Agent Memory Techniques с 30 runnable notebooks по п
⚡️ 30 техник памяти для AI-агентов в Jupyter notebooks Вышел репозиторий Agent Memory Techniques с 30 runnable notebooks по памяти в современных AI-агентах. Внутри собраны основные подходы: conversation buffers, vector stores, knowledge graphs, episodic и semantic memory, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti и production-паттерны, которые уже встречаются в реальных агентных системах. Это набор ноутбуков, которые можно запускать, менять и сравнивать между собой. Удобно, если нужно понять, чем простая история диалога отличается от долговременной памяти, где уместен vector store, когда нужен graph-based подход и как память влияет на поведение агента в длинной задаче. GitHub: http://github.com/NirDiamant/Agent_Memory_Techniques

LLM-приложение может выглядеть рабочим, но оставаться небезопасным: prompt injection, утечки чувствительных данных, supply ch
LLM-приложение может выглядеть рабочим, но оставаться небезопасным: prompt injection, утечки чувствительных данных, supply chain-риски и poisoning-атаки не исчезают только потому, что вы добавили RAG, fine-tuning или аккуратный системный промпт. 7 июля в 20:00 МСК на открытом вебинаре OTUS разберём OWASP Top 10 for LLM Applications как практическую карту угроз для AI-проектов. Поговорим, какие риски входят в актуальный список, как они проявляются в реальных LLM-системах и почему запуск AI-решений без специальных защитных мер может быстро привести к проблемам в продакшене. Урок проходит в преддверии старта курса «Безопасность ИИ / MLSecOps». Регистрируйтесь, чтобы разобраться в ключевых угрозах LLM-приложений и понять, как проверять AI-системы на слабые места ещё до продакшена. 👉Регистрируйтесь: https://otus.pw/e8wF/?erid=2W5zFGZ81oX Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Задача, которую Ньютон решил за один вечер В июне 1696 года Иоганн Бернулли опубликовал в журнале Лейбница *Acta Eruditorum* математический вызов на 6 месяцев. Даны две точки на разной высоте. Какой формы должен быть спуск, чтобы тело съехало из верхней точки в нижнюю за минимальное время? К январю ответил только Лейбниц и попросил больше времени, поэтому срок продлили до Пасхи. Ньютон получил письмо с задачей вечером, когда вернулся с работы, и решил её до того, как лёг спать. Эта задача называется задача брахистохроны. Самый быстрый путь оказался не прямой линией, а циклоидой. Пример: Пусть верхняя точка: A = (0, 0) нижняя точка: B = (π, 2) а ось y направлена вниз. Циклоида задаётся формулами:

x = R(θ - sin θ)
y = R(1 - cos θ)

Repost from Machinelearning
⚡️ Власти США сняли экспортные ограничения на Fable 5 и Mythos 5 Минторг США официально отменил ограничения, наложенные ранее на Claude Fable 5 и Mythos 5. В Anthropic подтвердили, что полноценный доступ к моделям для будет открыт уже завтра. Создатели поблагодарили аудиторию за терпение в период вынужденной приостановки сервисов, а также выразили признательность всем специалистам, помогавшим в повторном развертывании систем. Ожидается, что в ближайшее время Anthropic выпустит патчноуты с дополнительной информацией и раскроет дальнейшие планы по развитию линейки. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡Выбирать железо для обучения и инференса моделей больше не нужно Qwen, Whisper, Deepseek и другие нейросети уже готовы к раб
⚡Выбирать железо для обучения и инференса моделей больше не нужно Qwen, Whisper, Deepseek и другие нейросети уже готовы к работе на приватной инфраструктуре. Просто выбираете нужную модель и получаете готовый инференс-сервис в пару кликов в Selectel. Каталог ИИ-моделей Selectel — удобный инструмент для работы с нейросетями, когда нужны безопасность и производительность. Что вы получаете в пару кликов: ⚡Большой выбор моделей для ваших задач: для генерации текстов и кода, распознавания речи, создания контента и других. ⚡Производительность и гибкое масштабирование. Инференс-сервис развернут на современном железе с актуальными видеокартами и автоматически адаптируется при росте или снижении нагрузки. ⚡Прогнозируемая стоимость: платите за фактическое время потребления вычислительных ресурсов. Начните работать с ИИ-моделями на выделенной инфраструктуре: https://slc.tl/sl230 Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGuejfP

Почему цифры числа Пи выглядят как хаос, а само Пи рождается из идеального порядка! В числе Пи легко увидеть знак. Вы замечае
Почему цифры числа Пи выглядят как хаос, а само Пи рождается из идеального порядка! В числе Пи легко увидеть знак. Вы замечаете подряд три девятки и думаете, что нащупали закономерность, что в бесконечной веренице цифр спрятан ритм. На деле Пи не подчиняется простым повторяющимся шаблонам, и длинные серии одинаковых цифр в нём встречаются регулярно. Это не сбой и не тайное послание, а ровно то, чего и стоит ждать от чего-то случайного. Случайность определяется общим поведением последовательности на огромной дистанции, а не отдельными яркими совпадениями в нескольких местах. Где кончается случайность А вот сам круг ничего случайного в себе не несёт. Это одна из самых правильных и точных фигур в математике: каждая его точка находится на одинаковом расстоянии от центра. Именно из этой строгой симметрии и появляется Пи. Оно возникает как отношение длины окружности к её диаметру, и в этом смысле число намертво привязано к идеальной форме. Получается красивый разрыв между тем, как Пи выглядит, и тем, откуда оно берётся. Цифры тянутся непредсказуемой лентой, в которой невозможно угадать следующий знак. Но фигура, которая задаёт это число, остаётся образцом порядка. Хаос в записи и строгость в основе уживаются в одном объекте, и одно совершенно не отменяет другое. Почему мы вообще ищем узоры Тяга находить рисунок там, где его нет, прошита в человеке слишком глубоко. Мозг отлично ловит повторы, и серия девяток или зеркальная цепочка цифр кажется намёком на скрытый закон. Но в по-настоящему случайной последовательности такие островки не просто допустимы, они обязаны время от времени появляться. Их отсутствие выглядело бы куда подозрительнее, чем их наличие.

Александр Гротендик считается одним из величайших математиков XX века. А потом он сделал почти немыслимое. В 1991 году он сжё
Александр Гротендик считается одним из величайших математиков XX века. А потом он сделал почти немыслимое. В 1991 году он сжёг многие свои рукописи, ушёл от мира и исчез в маленькой деревне в Пиренеях. Последние два десятилетия жизни он прожил без телефона, без адреса и почти без контактов с людьми. Даже соседи знали его лишь как странного профессора на пенсии. Он не просто постепенно отошёл от математики. Он ушёл из неё окончательно. В поздние годы его всё больше занимали духовность, экологические вопросы и поиск более глубокого смысла.

Cursor опубликовал новое исследование: ведущие coding-модели могут завышать результаты на публичных бенчмарках, находя уже су
Cursor опубликовал новое исследование: ведущие coding-модели могут завышать результаты на публичных бенчмарках, находя уже существующие решения вместо того, чтобы решать задачи самостоятельно. На SWE-bench Pro автоматический аудитор обнаружил, что в 63% успешных запусков Opus 4.8 Max модель доставала уже известный фикс. Самые частые обходные пути: • находила merged pull request или уже исправленный source file в интернете • искала в Git-истории будущий коммит, где баг уже был исправлен • получала доступ к hidden tests или зеркалам бенчмарка, где был виден ожидаемый патч • хардкодила ответ, найденный в утёкших evaluation materials После этого Cursor создал более строгую среду тестирования: убрал историю репозитория и заблокировал большую часть доступа в интернет. Результаты резко просели: • Opus 4.8 Max: с 87,1% до 73,0% • Composer 2.5: с 74,7% до 54,0% У новых моделей разрыв оказался больше, чем у старых моделей вроде Opus 4.6. GPT-модели в тестах Cursor в целом показали меньшие просадки. Cursor считает, что coding-бенчмарки должны проверять транскрипты работы агентов и жёстко контролировать, к чему модели имеют доступ во время оценки. https://x.com/cursor_ai/status/2070195789121671624