Я, когда выполнил одну задачу из списка дел⁠⁠

#memes #ithumor #itcomedy #humor

Сборник CSS анимаций

Максимально классный сайт с различными анимациями на CSS3. Прямо там можно посмотреть весь список анимаций и сразу же опробовать их.

Всё, что вам нужно сделать, это добавить заготовленные стили на свой сайт и применить готовые классы к элементам, которые вы хотите анимировать.

#css #cheatsheet #css3 #html

http://www.justinaguilar.com/animations/index.html

ТОП 5 Языков Программирования в 2022

В видео вы узнаете про самые крутые языки программирования в 2022 году: JavaScript, Python, Go, Java, C++
Вы узнаете за что отвечают лучшие языки программирования, что на них можно создавать и где они применяются.

#programminglanguages #vladilenminin

#22 Front-end. Вопросы на собеседовании

#yauhenk #webdev #interview #js #javascript #html #css #frontend #git #github #html #techinterview

Базы данных SQL уроки для начинающих. SELECT, JOINS, GROUP BY, INSERT, UPDATE, WHERE

В этом ролике мы кратко пройдемся по теории реляционных баз данных и рассмотрим язык запросов SQL на примере СУБД MySQL. Рассмотрим основные конструкции языка и научимся создать\изменять таблицы и получать с них данные.
Базы данных для начинающих. Базы данных уроки. SQL уроки. SQL основные конструкции.

#mysql #phpmyadmin #ulbitv #database

MySQL в phpMyAdmin полный курс по базам данных

В этом видео курсе мы будем изучать базы данных на примере системы управления базами данных phpMyAdmin, так же немного затронем язык SQL, а графическая оболочка phpMyAdmin поможет нам очень просто и удобно управлять базами данных. Мы установим локальный сервер Open Server для того чтобы работать с MySQL и будем: создавать, удалять, редактировать базы данных, добавлять новые таблицы, создавать структуру и связи между ними, частично затронем язык SQL и изучим основы данного языка. Этот курс создан для того чтобы научить вас создавать базы данных на MySQL в phpMyAdmin. Уроки подойдут как самым начинающих, которые хотят с нуля разобраться в базах данных, так и тем кто уже попробовал себя в разработке.

Сначала мы рассмотрим основные понятия из теории баз данных, установим локальный сервер Open Server. И начнем свою работу в phpMyAdmin у себя на компьютере локально. Нам не потребуется хостинг для работы с базами данных.

После этого мы на практике научимся работать с таблицами и записями, узнаем как можно создать индекс и первичный ключ и для чего они нужны, научимся создавать связи между таблицами, экспортировать и импортировать таблицы и базы данных, а так же познакомимся с некоторыми простыми конструкциями языка SQL. После прохождения этого курса вы будите отчетливо понимать как работать с базами данных, что такое SQL и phpMyAdmin, в чем отличие между ними. Научитесь создавать базы данных и таблицы со связями, импортировать и экспортировать базы данных и таблицы.

Зная всё это вы в любой момент сможете быстрой и без особых сложностей изучить другую СУБД и начать ей пользоваться, так как отличия будут минимальны.

#mysql #phpmyadmin #itdoctor #database

Love is...

#memes #ithumor #itcomedy #humor

CI CD наглядные примеры

Ролик легкий и ненапряжный, для тех кто не знаком с концепцией, думаю самое то. Есть как наглядная теория так и практика на реальном примере.

В этом ролике мы рассмотрим cicd. Разберем теорию, которая связана с CI CD, а также на реальных примерах рассмотрим CI/CD pipeline. Ролик по cicd особенно будет полезен начинающим разработчикам, которые ранее с этой концепцией не сталкивались.

#ulbitv #learn #cicd #devops

Машинное обучение. Многомерная линейная регрессия. А.Ю. Фонарев, Школа анализа данных, Яндекс.

Классический способ обучения линейной модели регрессии – это метод наименьших квадратов. Сингулярное разложение матрицы признаковых описаний объектов позволяет изящно записать классическое решение МНК. Мультиколлинеарность или скрытые линейные зависимости между признаками приводит к неустойчивости решения и переобучению. Гребневая регрессия с помощью L2-регуляризации делает решение немного смещённым, но намного более устойчивым. Сингулярное разложение и в этом случае позволяет записать решение. Более того, оно позволяет эффективно оптимизировать параметр регуляризации. Метод LASSO или L1-регуляризация решает проблему мультиколлинеарности по-другому – отбрасывая лишние признаки. Третье решение – линейный переход от большого числа исходных признаков к малому числу новых признаков, но так, чтобы исходные по новым можно было восстановить как можно точнее. Это приводит к методу главных компонент, который оказывается обобщением всё того же сингулярного разложения.

#datascience #deeplearning #machinelearning #learn