Когда посмотрел список требований к своей специальности =)

#memes #ithumor #itcomedy #humor

Создаем VUE стриминговый сервис за 12 часов (Часть 7) - Работа с внешним API

Седьмое видео из цикла уроков по созданию своего стримингового сервиса на Vue 3.

- Подключаемся к IMDB API
- Создаем условия для наполнения базы данных фильмами

В этом уроке мы с помощью axios и вспомогательного сервиса подключимся к внешнему API и будем получать полную информацию по фильму.

#vue #nodejs #typescript #vue3

АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК ДО АВТОМАТИЗМА - УРОК 3 ГРАММАТИКА АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА УРОКИ АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА

#learn #english

Создаем VUE стриминговый сервис за 12 часов (Часть 6) - База данных MongoDB

Шестое видео из цикла уроков по созданию своего стримингового сервиса на Vue 3.

- Создаем Docker Container
- Создаем endpoint для фильмов
- Создаем схему и интерфейс для фильма и подключаемся к MongoDB

#vue #nodejs #typescript #vue3 #pinia

WebStorm – Полный Курс

#vladilen #webstorm #jetbrains

Подборка вакансий с 01 по 07 ноября

Свежая подборка вакансий для джунов:

Junior Frontend разработчик: https://ulnk.su/3dgik9oinu

Junior React разработчик: https://ulnk.su/ozxl14jnaa

Vue разработчик: https://ulnk.su/w5ctry3ryd

Junior Python разработчик: https://ulnk.su/5urqyl8sjp

Junior Web разработчик: https://ulnk.su/esr0jvg1ga

Junior Salesforce разработчик: https://ulnk.su/bfoizojeis

Junior QA Engineer: https://ulnk.su/fw3nybqfam

Junior DevOps engineer: https://ulnk.su/ybrccbwxjb

#job #findjob #jobopportunity #careers

Создаем VUE стриминговый сервис за 12 часов (Часть 5) - Источник контента

Пятое из цикла уроков по созданию своего стримингового сервиса на Vue 3.

- Пишем скраппер для поиска на cheerio
- Создаем endpoint для получения результатов
- Подключаем поиск к тестовой странице

#vue #nodejs #typescript #vue3 #pinia

Бгггг=)
#memes #ithumor #itcomedy #humor

Машинное обучение. Обучение ранжированию. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Задача ранжирования отличается от классификации и регрессии тем, что вместо правильных ответов на объектах обучающей выборке задаётся отношение частичного порядка. Модель ранжирования – это функция от объекта (как и в задаче регрессии), с помощью которой можно отранжировать произвольное множество объектов. Задачи ранжирования решаются в информационно-поисковых, рекламных и рекомендательных системах. Критерии качества ранжирования весьма разнообразны, наиболее важные из них рассматриваются в лекции. Методы обучения ранжированию делятся на три большие группы: поточеченые, попарные и списочные. Поточечные являются незначительными модификациями методов классификации или регрессии. Попарные оптимизируют критерии, представляющие собой сумму по парам объектов, а не по отдельным объектам. Для оптимизации часто используется метод стохастического градиента. Списочные методы приближённо оптимизируют качество ранжирования в списках поисковой выдачи.

#datascience #deeplearning #machinelearning #learn

[4-4] Школа DevOps: Teamcity, Bitbucket и JIRA feat Тимур Батыршин

#devops #learn #deusops