2. CS50 на русском: Лекция #2 [Гарвард, Основы программирования, осень 2015 год]

Linux

Доп. материалы и задачи к лекции — javarush.ru/s/level_0
Весь курс CS50 — javarush.ru/s/course_cs50

//Перезалили 2-ю лекцию. Теперь ее можно смотреть с мобильных устройств.

Краткое описание второй лекции (Week 0, continued):

В этот раз @David Malan и его помощники отправились в (не такой уж) далекий Коннектикут, в Йельский университет.

Студенты этого представителя «Лиги плюща» с энтузиазмом приняли гарвардскую команду, и узнали много нового из лекции, а именно:

• Что такое алгоритмы. Казалось бы, такое простое понятие, но на самом деле алгоритмизовать даже столь элементарный процесс, как намазывание арахисового масла на тост совсем не просто. Ребята вам это покажут на практике=).

• Как эффективно посчитать количество людей в аудитории? У нас есть такой алгоритм.

• Есть такое английское выражение “From Scratch”. Переводится оно как «С самого начала». Но можно также перевести как «Начиная со Scratch», если слово Scratch понимать как специальный учебный язык программирования. Так вот, вас познакомят со Scratch — замечательной разработкой Массачусетского технологического университета и покажут, как писать с её помощью программки.

А еще вы увидите, какие шедевры на Scratch написали студенты CS50 прошлых годов=).

Введение в Машинное Обучение (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 1)

Linux

Машинное обучение представляет собой новую парадигму программирования, где вместо явного задания правил на таком языке программирования как Java или C, вы создаете систему, которая сама выводит эти правила, обучаясь на данных. Но как это выглядит на самом деле? В первой части серии «Машинное Обучение: Zero to Hero» Макс Горбунов показывает простой пример создания модели машинного обучения, объясняя идеи, которые мы применим в последующих эпизодах к более интересной проблеме – машинному зрению.

Попробуйте сами запустить этот аналог Hello World для Машинного Обучения → goo.gle/2Zp2ZF3

Плейлист Coding TensorFlow → goo.gle/2Y43cN4
Подписаться на канал TensorFlow → goo.gle/2WtM7Ak

Text Mining, кластеризация текста в RapidMiner

Linux

psystatistica.ru
Внимание: вы можете помочь проекту
ЯндексДеньги 4100145059554
киви 79095835699
Друзья, мы хотим расширять область своей деятельности. Мы хотим преподавать мат.статистику не только в рамках этого курса, но и всеобъемлюще. Мы хотим рассказать про все методы мат.статистики, которые есть в программах SPSS, Statistica, но также и в других программах, типа SAS, Eviews, Stata, r-statistics и так далее. Если такое сделать, этому курсу не будет аналогов в мире. Будут сотни подробных видеоуроков о разных методах статистики в разных программных средах. Однако, без финансовой помощи нам не справиться. Каждый может внести свой любой вклад в развитие этого полезного для всех дела.

Анализ данных — Борис Миркин

Linux

Источник — postnauka.ru/video/49443
В чем заключаются сильные и слабые стороны анализа данных? Как проверить наблюдаемые паттерны? Как методы анализа данных помогают формировать новые концепции? На эти и другие вопросы отвечает доктор технических наук Борис Миркин.

Meine Top 5 OSINT Tools

Linux

Im heutigen Video möchte ich meine persönlichen Top 5 der Online OSINT Tools vorstellen. Dabei handelt es sich um die Webseiten, die ich in Penetrationstests am meisten verwende. Wer sich für automatisierte OSINT Programme interessiert, kann auch einen Blick auf unser Video von letzter Woche werfen. Darin habe ich das Programm SpiderFoot vorgestellt.

-= Links =-
www.googleguide.com/print/adv_op_ref.pdf
www.exploit-db.com/google-hacking-database
hunter.io/search
transparencyreport.google.com/https/certificates
crt.sh/?a=1
censys.io/certificates
www.shodan.io
wigle.net/
haveibeenpwned.com/

-= Newsletter =-
Abonniere unseren Newsletter für monatliche Updates zu Videos, Trainings, Blog Posts und mehr.
lastbreach.us12.list-manage.com/subscribe?u=f9e18dd06480686b1abb16f6d