Тільки з 31 травня до 6 червня на ITVDN проходить акція - ви можете отримати доступ до нового відео курсу “Vue.js Стартовий” на 10 днів, а також - сертифікат, який буде підтвердженням ваших знань безкоштовно! Ловіть цей шанс - cutt.ly/qeurKxmn

Вызываю метод FeignClient'а внутри метода с аннотацией @Async, всегда попадаю на fallback метод. Дак как их в ассинхроне-то вызывать??? Кто-нибудь знает? Ролик весь промотал - тут ни слова про это, со стековерфлоу советы чот не работают никак

Посмотрев видео, появилось непреодолимое желание прочитать данные книги. Когда начал читать, появилось непреодолимое желание и автору книги и лектору бошку разбить этой книгой. Том 1, 21 страница, блок схема процедуры чтения данной книги. БЛОК СХЕМА бл***ь процедуры чтения... О каком погружении в программирование идёт речь, если схожу надо вникать в идиотскую блок схему?!

10 let nazad, kpc

Не первый раз встречаю, когда менторы произносят "service" как "сервАйс". Почему? Гугл-транслатор с озвучкой не работает?

Лайк та підписка. Дивитимусь весь плейліст. Топи далі,дякую.

2:13:02

пиздец вы конечно обьсняльщики

Вы опаздываете

Все твои видео оч полезные! Подача отличная! Всегда буду ждать твой контент :)

У меня еше ctrl + / может быстро закомментировать и раскомментировать , это быстрее чем ctrl + K, ctrl + C

Если речь именно об умении программировать (ведь так называется видео), то у любого стремления в чем-то развиваться два пути: 1. Либо ты читаешь статьи об успешном успехе, рисуешь себе какие-то мегапланы раньше времени, в этом самообмане и своих розовых очках хватаешься за все подряд априори несбыточное и потом вернувшись в реальность и расстровшись, что (сюрприз) ничто не дается легко в жизни, бросаешь это. 2. Либо ты просто берешь и действуешь, не смотря ни на кого и ни на что, пока не получишь тот результат, на который твои старания заслуживают, не больше, не меньше. Если же речь лишь о том, чтобы устроиться работать программистом (что вообще не одно и тоже с понятием "стать разработчиком", если это не очевидно автору), то сейчас (как впрочем и всегда), чтобы найти работу, достаточно только искать работу. Это единственный критерий. А вот на каких условиях будет эта работа зависит - на 5-20% от твоих навыков в сфере (если это работа дева, то языки, фреймворки, тулы, умение их юзания и т.п.), - на 20-40% от твоего "де-юро" опыта работы в сфере (по факту это имена компаний, в которых до этого работал), - на 40-50% от твоего опыта устраиваться на работу в целом (сколько раз ты в жизни устраивался на разного рода работы, ходил по собесам, общался с людьми и т.п.), - на 20-30% от времени поиска - на 5-10% от удачи и совпадений. Вообще это касается любой профессии плюс-минус (ремарка для студентов и для тех, кто меньше 5 раз в жизни вообще менял работу..). P.S. И никакие нелепые курсы для этого не нужны, потому что если человек не способен без курсов овладеть открытым в интернете материалом, то никакие курсы его не спасут от такой беспомощности и безответственности по жизни. Такие потом в безуспешных попытках оправдать свою банальную лень пишут комментарии типа "никак не стать разработчиком после 35", "после 35 это не нужно", "после 35 ты уже должен коллективами повелевать" и прочую дичь подростковую.

Очень крутое видео, с крутыми и понятными обьяснениями!!!!

Введение в нейронные сети: История развития нейронных сетей Основные типы нейронных сетей (обучение с учителем, обучение без учителя) Примеры применения нейронных сетей (классификация, регрессия) Фреймворки для разработки нейронных сетей: PyTorch, TensorFlow, Keras: основные различия и преимущества Использование фреймворков для создания и обучения моделей нейронных сетей Математические основы нейронных сетей: Уравнение нейрона и его графическое представление Функции активации (линейная, сигмоида, ReLU и др.) Метод градиентного спуска и его вариации (стохастический градиентный спуск, моментум) Подготовка данных для обучения нейронных сетей: Преобразование данных в формат, пригодный для обучения (нормализация, one-hot encoding) Разделение данных на тренировочный, валидационный и тестовый наборы Обучение и оценка модели нейронной сети: Компиляция модели и выбор функции потерь, оптимизатора и метрик Обучение модели на тренировочных данных и оценка на валидационных данных Визуализация кривых потерь и точности модели в процессе обучения Применение нейронных сетей на практике: Примеры реальных задач, решаемых с помощью нейронных сетей (распознавание изображений, обработка текста, прогнозирование временных рядов) Использование готовых решений и библиотек для решения задач с нейронными сетями Дополнительные темы и ресурсы: Расширенные архитектуры нейронных сетей (сверточные, рекуррентные, генеративные модели) Исследования и новые подходы в области нейронных сетей Курсы, статьи и ресурсы для дальнейшего изучения нейронных сетей

Пасхалочка на 24:54

Благодарю за очень полезное видео!!!

Текст лучше читать по написанному сценарию, либо потом обработать звуковую дорожку от всех этих "аааа... Ээээ...." Раздражает

на первых минутах все в одну чашу и методологии разработки ПО и модели разработки ПО....

Мы рассмотрели 2 реализации потоков: первая - так то - так то и до свидания! А вторая чем отличается от первой? Ничем? Я не понял, объясните, кто в теме..

Домен в computer science переводится как предметная область. ОЗУ это старый отечественный термин. Сейчас ОЗУ это не ОЗУ, а RAM - Rapid Access Memory. А, в целом очень круто, что человек погружается в термины и раскрывает их суть - советская инженерная школа, и я такой же буквоед :)

в целом, познавательное видео и в чем-то помогло. использую React в связке с TypeScript. было несколько проблем: 1) проблема импорта firebase в приложение. решена так: в файле index.tsx: import firebase from 'firebase/compat/app'; в файле app.tsx: import firebase from 'firebase/compat/app'; import 'firebase/compat/database'; 2) проблема метода componentDidMount() решена заменой на useEffect: useEffect(() => { const db = firebase.database(); console.log(db) }, []);

Спасибо за вебинар, было интересно

В почему просто нельзя в классе создать массив и его перебирать :) зачем такие сложности?

Очень полезный выпуск, спасибо

клоун-ебодолб, зачетный. Ворует время.

нейминг адовый конечно же

1:00 buttons[nr % Lines.SIZE, nr / Lines.SIZE].name = nr.ToString(); - можно сразу переименовать кнопки на номер и convert.ToInt32(name)

2:10 Ответ на вопрос из названия видео

Чому не державною?

Уроки хорошие, но записаны очень давно, аж до появления классов, до еs6.

Я думал Путятишна начала говорить 😂 плотник 6-го разряда😂

Много говорит лишнего

Шикарный урок и отличное объяснение! Благодарю!

Эх, столько надежд было на UWP (( В итоге и WPF загубили, и с UWP не вышло.

Спасибо! Прекрасная лекция.

Вставлю свои 5 копеек. ИМХО (это имхо) быстрее реализовать всё-таки через серии/датафреймы, т.к. всё упрощается. pd.concat([df1.apply(lambda age: age/max_age), df2.apply(lambda gend: {"male": 0, "female": 1}.get(gend)), df3.apply(lambda pcl: {1:[1,0,0], 2:[0,1,0], 3:[0,0,1]}.get(pcl))], axis=1) Возвращает понятный датафрейм. Думаю, что это даже не самый рациональный способ преобразований, есть быстрее (scikit-у привет)! Age Sex Pclass 0 0.22 0 [0, 0, 1] 1 0.38 1 [1, 0, 0] 2 0.26 1 [0, 0, 1] 3 0.35 1 [1, 0, 0] 4 0.35 0 [0, 0, 1]

async await створили щоб не блокувати роботу(процесорний час) потоку на операцію очікування, як ось це наприклад читання з диску, в більшості випадків IO операцію. Під капотом ми бачимо що визиваєтся Task.Run().Хіба ця IO операція не буде блокувати процесорний час потоку із ThreadPool?

Смотрел видос по верстке по гриду, не увидел верстки на GRID....

Пацаны, если вам жалко 10 мин потраченных в пустую, то посмотрите хотя бы на скрипт ajax - тайм код 9:10. Как говорят с паршивой овцы хоть шерсти клок.

У меня в Open Server сам composer уже установлен и его не нужно устанавливать дополнительно. Чтобы проверить установлен composer или нет в консоле сервера, надо набрать composer -v, если установлен, значит появится его версия, а если не установлен - напишет что не знает такой команды.

А мне понравилось :)