Telegram Web Link
Awesome Math Books

📚 Books

@datascienceiot
Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling:

📚 Read

@datascienceiot
Build the web for agents, not agents for the web

📚 Read

@datascienceiot
Почему одни аналитики решают задачи за минуты, а другие тратят часы?

Секрет эффективности сеньоров кроется не в знании синтаксиса и скорости печати кода, а в подходе к анализу данных. Джуны/мидлы часто увязают в деталях, тогда как опытные специалисты сразу видят оптимальное решение — потому что уже набили шишек на аналогичных кейсах.

25 июня Анатолий Карпов проведет вебинар «Частые ошибки аналитиков: как решать задачи в Data Science быстрее и эффективнее».
Вы узнаете о типичных ошибках новичков, познакомитесь с реальными рабочими процессами аналитиков и подготовитесь к вызовам 2025 года, включая интеграцию AI в аналитику и необходимые навыки будущего.

Присоединяйтесь к бесплатному онлайн-вебинару: https://clc.to/erid_2W5zFJVpkdN

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJVpkdN
Google Cloud donates A2A to Linux Foundation

📚 Read

@datascienceiot
LeVERB: Humanoid Whole-Body Control with Latent Vision-Language Instruction

📚 Читать

@datascienceiot
Align Your Flow: Scaling Continuous-Time Flow Map Distillation

📚 Читать

@datascienceiot
🖥 Создание Telegram‑бота‑репетитора на Python для подготовки к сертификациям 🎓

В этом гайде мы создадим Telegram-бота-репетитора на Python, который проводит адаптивные мини-экзамены по темам Python, Data Science, AI и ML.

Бот сохраняет результаты в SQLite и даёт рекомендации по обучению.

Развернём его в облаке immers.cloud сервисе с GPU-серверами для задач от 3D и гейминга до машинного обучения и генерации контента.

Почему мы выбрали immers.cloud:
- Быстрый старт: нужный сервер поднимается за пару минут.
- Посекундная тарификация — платишь только за время работы сервера
- Большой ассортимент GPU: 11 моделей NVIDIA RTX и Tesla, включая высокопроизводительные модели, H100 (мой фаворит) и A100 с 80 ГБ видеопамяти с поддержкой GPUDirect и NVLink технологий.
- Образы с предустановленным окружением для ML задач, чтобы не тратить время на настройку.
- Поддержка 24/7 и стабильная производительность

🔍 Что делает бот:
- Проводит адаптивные мини‑экзамены по темам: Python, Data Science, AI, ML.
- Подстраивает уровень сложности вопросов под уровень пользователя.
- Сохраняет и анализирует результаты обучения.

🛠️ Технологии и подход:
- Написано на Python с использованием библиотеки для Telegram‑ботов.
- Используется БД для хранения прогресса и статистики.
- Простой архитектурный шаблон: команда → вопрос → ответ → оценка.

🚀 Цели проекта:
- Практическая подготовка к IT‑сертификациям.
- Обратная связь и отслеживание прогресса.
- Возможность добавить новые темы и адаптивную логику.

📌 Кому будет полезен:
- Тем, кто готовится к сертификациям (например, Python, ML).
- Тем, кто хочет автоматизировать обучение через чат.
- Программистам, желающим усилить навыки работы с Telegram‑ботами.

📌 Подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
MoSiC: Optimal-Transport Motion Trajectory for Dense Self-Supervised Learning

📚 Read

@datascienceiot
💡 77% ИТ-руководителей уже знают, что такое Data Lakehouse. А вы?

🚀 TAdviser и DIS Group выпустили первое трендвотчинг-исследование рынка Data Lakehouse в России.

💧Data Lakehouse (озеро-хранилище данных) - это современная архитектура данных, объединяющая преимущества Data Lake (гибкость хранения любых типов данных) и Data Warehouse (высокая производительность и управляемость)

Вот ключевые цифры:
77% ИТ-руководителей знакомы с концепцией Data Lakehouse
41% компаний уже мигрировали с классического Data Warehouse на Lakehouse
85% используют Data Lakehouse как основу для проектов ИИ

🔍 В исследовании: 
– Как меняется подход к данным в России
– Зачем компаниям Lakehouse, а не просто DWH
– Как Data Lakehouse становится базой для AI-проектов
– Что говорят CIO крупнейших организаций

📈 Почему это важно?Data Lakehouse — это не просто тренд, а ответ на вызовы хранения, скорости доступа и масштабирования данных в бизнесе.

👉🏻 Скачать полное исследование по ссылке

#реклама
О рекламодателе
Machine Learning Q and AI

📚 Book

@datascienceiot
technical_report.pdf
22.7 MB
Zero-shot antibody design in a 24-well plate

@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Generative AI Project Template

Project
Интелион Облако запускает розыгрыш 🎉

Главный приз – 3 сервера с А10 или А5000. Также разыгрываются приятные скидки.

Запусти нейросеть, рендер, LLM или сложные вычисления на топовом GPU за 1 рубль!

Как принять участие:
1. Зарегистрироваться на Intelion.cloud
2. Заполнить форму розыгрыша
3. Подписаться на ТГ канал

Итоги подведем 5 июля в прямом эфире в канале Artificial Intelion.
Не забудь поделиться с другом!
🧠 Generative AI Project Template

📚 Research

@datascienceiot
Performance Prediction for Large Systems via Text-to-Text Regression

📚 Paper

@datascienceiot
⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?

Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.

ИИ: www.tg-me.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tg-me.com/pythonl
Linux: www.tg-me.com/linuxacademiya
Мл собес www.tg-me.com/machinelearning_interview
C++ www.tg-me.com/cpluspluc
Docker: www.tg-me.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tg-me.com/linuxkalii
МЛ: www.tg-me.com/machinelearning_ru
Devops: www.tg-me.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tg-me.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tg-me.com/javascriptv
C#: www.tg-me.com/csharp_ci
Java: www.tg-me.com/java_library
Базы данных: www.tg-me.com/sqlhub
Python собеседования: www.tg-me.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tg-me.com/mobdevelop
Golang: www.tg-me.com/Golang_google
React: www.tg-me.com/react_tg
Rust: www.tg-me.com/rust_code
ИИ: www.tg-me.com/vistehno
PHP: www.tg-me.com/phpshka
Android: www.tg-me.com/android_its
Frontend: www.tg-me.com/front
Big Data: www.tg-me.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tg-me.com/data_math
Kubernets: www.tg-me.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tg-me.com/gamedev
Физика: www.tg-me.com/fizmat
SQL: www.tg-me.com/databases_tg

Папка Go разработчика: www.tg-me.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tg-me.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tg-me.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tg-me.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: www.tg-me.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tg-me.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tg-me.com/vistehno

🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot

📕Ит-книги: https://www.tg-me.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии www.tg-me.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi

Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research

📚 Paper

@datascienceiot
2025/07/07 06:52:06
Back to Top
HTML Embed Code: