Квест

Раньше я не понимал что не так, а потом я узнал про машинный культ и всё встало на свои места.

Какую- бы чушь человек не говорил, всегда найдется процент людей который в нее поверит.

4 ошибки, и одна из них - не поддерживать свой сайт.

в анче 3 морские уровни просто охуенны, 2013 года игра.

Господи, блять, эта шутка старше вас, ребята...

Тоже мне блять! Сам уроков не делает по языкам программирования, и что-то пиздит

Безкодовый мир победил ИИ оказался сильней Последнюю строчку закрыл Последную скобку убрал А за кодом сидят ГПТ-шки без знаний...

пиздёшь и провокация 3 дня в неделю по 2 часа в день, пока мозг настроиться пока прийдёт понимания условия задачи пока запомниться синтаксис пока появиться насмотреность тут уже кучи часов база и минимум реальный который должен быть это 20 часов в неделю и это минимум что бы реально устроится на работу а не просто для себя ознакомиться с кодом что бы понимать что такое код если у человека 2 часа ввсего то первый час как минимум он настроит мозг на работу и появиться нормальный фокус а второй час уже заканчиваеться в то тмомент когда нужно учить поэтому каждый день вначале по 3-4 часа в день а когда уже базу освоил то по 6 часов в день минимум

Так а что он не так сделал?

Если что кофе в кружках есть, просто отключили ради оптимизации

Да вы там прикалывайтесь со своими курсами и трудоустройством за месяц. Я начал с компьютерной графики (OpenGL на делфи) в ≈2007, потом на кресты перешёл, simd-ассемблер, куду изучил, pytorch и прочее, очень полюбил численные методы и всё что с этим связано. И вот всё это время я работал на условном складе или ещё где уровня продавца. Кое-как пригласили в 2021 разрабатывать беспилотники (но я отказался, как в воду глядел что не стоит связываться), когда я показал какие штуки умею делать. И вот в этом году устроился за 60к разрабатывать под stm32 кое-что по автоматизации каких-то процессов. Тоже взяли, просто потому что я самоделку показал. И всё. За 10 лет, когда я на каждом углу всем рассказываю, что я тащусь от кодинга, и у меня дома куча компьютеров, а в последние два года ещё и в осциллографах и паяльных станциях. А всё что я небольшие игры на 30-60 минут геймплея сделал в разных жанрах за десять лет (которые определённо намного и на порядки сложнее (я не использую юнити, чисто winapi+opengl, иногда sfml, всё остальное, даже рендер текста вручную) самоделки, где кода на 200 строк с сервоприводами уровня ардуино), написал алгоритм+нейронку для сжатия видео в реальном времени + аудиокодер тоже на нейронке - это никому не интересно, хотя это штуки, которыми я сильно больше горжусь. За месяц, вообще охренеть.

удалить её?

Инфоциган надо в список для отстрела

Причем он обучает тех, кто делает игры и идет за мечтой, а не деньгами

Якщо я пройду цей курс і курс с# то ви приймете мене на роботу ?

Чувак с этими жилами на шее будто щаз уже помрет он натуги

То самое чувство, когда на первый раз написал тот же код, но он не запустился, а на второй раз, написал точно такой же код, но уже запустился.

Шутки про If else наше все

Люди собираются обуздать Демона Лапласа, чтобы поиграть в компьютерные игры...

3:29 для себя

Я пока что не посмотрел сам ролик, но, думаю, что суть уловил Вобщем, есть такая штука, как GDevelop, там вообще кодить не надо, можно на изи создать 2D платформер.

Испанский язык не лёгкий. Он лёгкий только по началу, на бытовом уровне. Дальше там дебри начинаются.

Следующее видео: Я Роман Михайлович Сакутин 1980 года рождения...

Классно раскидал! Правильно! Нехер людей обманывать,да ещё и деньги платить за такое обучение!

Про слова о математическом таланте. Если мы родились с математическим талантом, мы будем хорошо знать математику. Я именно так и считаю. Я общалась с мальчишкими, которые были в аспирантуре и учились у Страуструпа, они реально соображают в десятки раз лучше меня. И думаю, что большая часть этих способностей обусловленна генетически.

Решаете и зазубривайте 20 задачек с литкода. С 90% вероятностью задачка на собеседовании будет модификацией этих задач.

Ну мне кажется, что о 500К это сказки, которые могут озвучивать только инфоцигане. Я думаю, что в среднем получают 150 - 250. Причем в зависимость не от скилз, а от умения проходить собеседования и умения нравится людям. Это в провинции.

Совершенно не понимаю, как может нравиться разраборка игр. Вот если бы был шанс пойти в разработку микроконтроллеров, это было бы круто. Но в финтехе скорее всего значительно больше зарплаты и больше стабильности. То есть теплое, уютное болото с пузырьками болотного газа.

Научится программировать, это довольно лёгкая задача по сравнению с проблемой нахождения первой нормально оплачиваемый работы, а затем скорее всего через год её придётся менять, так как по рынку за ваши скилзы можно найти работу с зарплатой в 2 раза больше и редко её вам могут поднять до этого уровня на первой работе.

7:57 что это за игра? 🙏

Материальная база - имеется в виду, кто вас будет содержать, когда вы в течении 3+ месяцев будите учится по 10 часов в день. Если работать, плюс 2 часа в день учится, а по субботам 12 часов, и это 5 месяцев, то такой подход может привести к состоянию: Тихо шифером шурша крыша едет неспеша.

Мой код тоже разнеси , verbose=1) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping], verbose=1) history_list.append(history) return history_list def plot_training_history(history_list): plt.figure(figsize=(12, 6)) for history in history_list: plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.title('Training and Validation Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() def predict_with_model(model, X): return model.predict(X) def save_model(model, filename): model.save(filename) def load_model(filename): from keras.models import load_model return load_model(filename) def automated_training_and_prediction(X, y, n_splits=5, epochs=100, batch_size=32, model_filename='best_model.h5'): # Предобработка данных X_scaled, scaler = preprocess_data(X) # Обучение модели history_list = train_model_with_cv(X_scaled, y, n_splits=n_splits, epochs=epochs, batch_size=batch_size) # Сохранение модели best_model = create_model(X_scaled.shape[1]) best_model.fit(X_scaled, y, epochs=epochs, batch_size=batch_size) save_model(best_model, model_filename) # Визуализация истории обучения plot_training_history(history_list) # Прогнозирование на новых данных predictions = predict_with_model(best_model, X_scaled) return predictions, scaler # Пример использования # Загружаем данные # X, y = load_your_data_function() # predictions, scaler = automated_training_and_prediction(X, y) ``` ## Описание добавленных функций 1. **`automated_training_and_prediction`**: - Эта функция обрабатывает весь процесс: от предобработки данных до обучения, визуализации результатов и прогнозирования. - Она принимает на вход данные \(X\) и \(y\), количество разбиений для кросс-валидации, количество эпох, размер пакета и имя файла для сохранения модели. - Возвращает прогнозы и используемый скейлер для дальнейших преобразований. 2. **Функции для работы с моделью**: - **`save_model`** и **`load_model`**: Эти функции помогают сохранять и загружать модели, что обеспечивает удобное использование модели в будущем. 3. **Визуализация**: - **`plot_training_history`**: Визуализируют процесс обучения и валидации, чтобы можно было отследить, как меняется функция потерь. ### Примеры использования Предположим, что у вас уже есть функция для загрузки данных, такая как **`load_your_data_function`**. Используйте её, чтобы получить данные и затем вызвать функцию автомата: ```python # Загружаем данные X, y = load_your_data_function() # Выполняем автоматическую тренировку и предсказание predictions, scaler = automated_training_and_prediction(X, y) ``` Таким образом, вы создаете систему, которая может автоматизировать процесс обучения модели, в том числе предобработку данных, сохранение лучшей модели и получение прогноза.

If Код = false then Print("Блять да как так") end If Код = true then Print("Блять да как так") end

По-моему идеальная технология для генерации побочных квестов. Сделать так, чтобы у побочек был вменяемый (ну почти :) ) сюжет и цепочка заданий - это даст солидный бонус игре.

на 5:30 ты используешь StringBuilder, так в чем проблема тогда его метод использовать "new StringBuilder(inputText).reverse().toString()".

Нихуя непонятно, но очень интересно