Спасибо за чёткое объяснение. Я многих программистов посмотрел, но как Вы объяснили , никто так не смог. Мне стало всё понятно со второго просмотра)). Спасибо ещё раз. Всех благ .

Сергей, два свёрточных слоя подряд идут ещё и потому, что свёртка - это линейная операция. Между слоями в VGG - вносящая нелинейность функция активации ReLU.

Спасибо! На 2:34 опечатка в дисперсии - квадрат забыли у сигмы.

теперь мы можем поженить Джулию Робертс с Томом Акерли🥶

Так и не поняла почему current так и остался с нулем , а не превратился в единицу

И почему %02d?

Мне страшно

Спасибо

Спасибо, было полезно

Сергей, большое вам спасибо!

Сергей, большое вам спасибо, ваш труд очень ценен!

Сергей, подскажите, пожалуйста, какие фильтры и как выбираются в созданных свёрточных слоях? Вы указали размеры фильтров, но какие в этих фильтрах коэффициенты? Эти фильтры должны быть различными, так ведь? Вот Вы выбрали на первом слое 32 фильтра, какие они? И какими были бы следующие 32 фильтра, если бы Вы выбрали не 32, а 64 фильтра?

Здравствуйте, не совсем понял, зачем прописывать 2 поля public в одном классе? Это для удобства чтения?

Сергей, спасибо за твою работу. Все понятно и приятно изложено.

Сергей, выражаю огромную благодарность!)

def upload_file(file): file_name = uuid.uuid4() content_type = file.content_type.split('/')[-1] with open(f'test_dir/{file_name}.{content_type}', 'wb+') as destination: for chunk in file.chunks(): destination.write(chunk)

А почему %llu , если она предназначена для unsigned long long?

Не ожидал, что решу последнюю задачу. Пришлось вычитать что вообще делает сигма в математике) Решил минут за 10-15. Отлично рассказываете, не перестану повторять:)

спасибо вам огромное!!!

Если вдруг кому будет интересно - так запросто под линуксом NumPy у меня не установился. Потребовалось создать виртуальное окружение, активировать его, и только потом уже устанавливать этот фреймворк. У меня AntiX Linux 23.2, Python v 3.11 С одной стороны - это выкручивание рук, а с другой - дисциплинирует )

Сергей, здравствуйте! Недавно прошел ваш курс по машинному обучению, первую часть. Очень доволен и безмерно благодарен Вам Сколько планируете частей курса по машинному обучению? Кроме второй части по PyTorch будет ли что-то ещё? Или пока не загадываете?

а как мы можем использовать new если мы удалили конструктор? new же должен его вызывать?

лее че за курсор такой

Благодарю за такой блестящий разбор! Вы - спасение! Очень редко где уделяется качественное внимание матчасти.

Пока я 10 минут не уделил прочтению про фласк на хабре и на пайтонру, не понимал че тут происходит. теперь видео пересмотрел и все очень доступно. Разумеется тут хоть для новичков, но не разжевывают, надо самому параллельно искать информацию, потом уже то, что дал автор станет ясно и понятно)

Спасибо конечно. Я понял как это все работает но я не понял для чего она нужна?

так и не понял, что делает цикл while((c=getchar())!=' '&& c!=EOF) {};

Спасибо за видео!

Дуже хороша подача матеріалу ! Ви молодець, так тримати, я маю надію що ви будете ще більше відомі і знімати ще більше відео які допоможуть вам як по житті так і в кар'єрі, а також величезний вклад в програмування! Дякую !

3:55 ыыыыы мозг (нейронная сеть) ТП (большенства баб) 7:47 не "в" квартире, а "с" квартирой, логическая ошибка 8:02 так слушает или любит вы уж определитесь

аоаоаоа как же интересно язык си учить, сплошной кайф. Автор очень понятно объясняет)

У меня есть вопрос, данные с нейронов рекурентного слоя сначала проходят функцию активации, а затем отправляются в (Z-1), или отправляются туда не проходя функцию активации? потому что если функция активации не линейная то это важно. и второй вопрос, из (Z-1) на новой итерации данные идут от каждого к каждому (и эти связи также имеют свои веса которые обучаются?), или нет?

На новую строку можно переводить с помощью спецификатора %n.

Правда, что за конкатенацию строк должны выгоднять из професиии за профнепригодность?

Спасибо большое за видео. Без вас бы было очень тяжело

крутятские уроки. иногда со скрипом, иногда полегче, - но идет!

добрый день Сергей, я уже давно ваш подписчик и смотрю большинство ваших роликов. Сейчас столкнулся с проблемой, связанной с НС - Теорема Колмогорова - Арнольда. Очень прошу вас, сделайте на нее разбор 🙏

Каждый раз когда я натыкаюсь на видео этого автора, каждый раз я ухожу с еще большим непониманием. Слишком подробно, чрезмерно усложненно, недоступно для масс.

Автор, а вы следите еще за комментами на этом видео? Выхватил супер странный баг. Точка очевидно лежит на прямой, но после перемножения матрицы и функции активации, должно выходить 0, но при одной конкретной точке выходит что-то 5.257532754823. Проверил на листочке, выходит 0, проверил другие точки на прямой, выходит 0. Но при двух конкретных значениях получается что-то странное. Уже не знаю что думать. Могу пример этот описать подробнее, если отреагируете. Речь про 6 строчек кода, если что

А ещё очень очень жду курса по Fast Api

вот так бы было понятнее 6:30 : w = np.array([-0.3, 0.3]) f = [0, -w[0]/w[1]]

Спасибо огромное за оба курса по django, подача на высшем уровне.

как fgets понимает какие строки отдельные? в файле ведь все одной строкой (ну, с как разделителем), каким образом оно делит по строкам? если по , то зачем оно еще один добавляет? Или оно в файл записывает невидимые '\0'?

Все вроде прописал в settings.json, но при компиляции выводит такую ошибку: c:/mingw/bin/../lib/gcc/mingw32/6.3.0/../../../libmingw32.a(main.o):(.text.startup+0xa0): undefined reference to `WinMain@16' collect2.exe: error: ld returned 1 exit status При этом сама программа выполняется и выполняются методы класса, которые определены в дополнительном файле .cpp

я не понимаю что хорошего в том, что в словарь теперь не положить два объекта при переопределении методов) Получилось положить только {obj:2} , а то что мы туда засунули еще другой объект со значением 1 и его нет, что в этом полезного

Не зная как вычисляется Hash, мне ничего не понятно..

Я так и не понял что нам это дает, но спасибо)

Спасибо за труд!

Образование ЦЕНИТСЯ, не надо этого бреда.

большое спасибо за урок!