ORM переводится, как object relational mapping (объектно-реляционное отображение). Это означает, что мы работаем с базой не на уровне SQL запросов, а на уровне объектов. Давайте я покажу пример, а потом мы посмотрим, как это будет работать в итоге.

Антон Баранов рассказал нам про свой преподавательский опыт в ОТУС и не только.

"В ОТУСе я преподаю с ноября 2020 года. Почему я решил преподавать? Мне очень нравится преподавательская деятельность: активность и сам процесс. Преподавательскую деятельность начал еще в университете, там я преподавал почти 4 года, позже разрабатывал онлайн-курсы и записывал видеокурс. Как я уже говорил, мне интересен процесс, и я очень рад, что он у меня хорошо получается - эту часть подтверждают отзывы студентов.

Сейчас я являюсь руководителем курса Unity Game Developer. Basic. Когда я пришел на курс, мы вместе с продюсером пересмотрели нагрузку преподавателей и перераспределили темы (постарались оставить преподавателям те темы, которые им интересны).

Как известно, запускать Spark в Kubernetes можно уже, начиная с версии 2.3, которая была выпущена в 2018 году. При этом до недавнего времени эта возможность была, скажем так, универсальной. Теперь все изменилось.

Прямой отбор в машинном обучении представляет собой технику, которая заключается в использовании пошаговой регрессии. При этом построение модели в данном случае начинается с полного нуля, то есть речь идет о пустой модели, к которой каждая последующая итерация добавляет переменную, вносящую улучшение в создаваемую модель.

Recursive Feature Elimination (RFE) — широко известная и популярная техника, предназначенная для выбора точного количества значимых признаков. Давайте уделим ей немного своего внимания.

В языке программирования Swift существует специальный паттерн, обеспечивающий определение анонимной функции и ее вызов. Давайте посмотрим, как это выглядит на практике.

В одной из предыдущих статей мы разбирались с ключевыми структурными различиями баз данных SQL и NoSQL. Но будет лучше, если мы рассмотрим функциональные возможности БД на примере таких изв

Регуляризация используется в машинном обучении в целях контроля баланса между bias (предвзятостью) и variance (отклонением). Предвзятость нужна, чтобы показать, насколько модель переобучилась на тренировочном наборе данных, а отклонение — насколько предсказания между тренировочным датасетами и тестовым датасетами отличались. Давайте посмотрим, какие существуют техники регуляризации.

Использование точек остановки — прекрасный и эффективный подход к поиску и исправлению ошибок в Xcode. Благодаря ему, отладчик Xcode остановит выполнение вашего кода почти в любой момент, показав точное состояние приложения. Чтобы это реализовать, надо добавить точку остановки в строку кода. Но давайте обо всем по порядку.

Что делать, если при попытке работы с Yandex cloud PostgreSQL вы постоянно получаете ошибку "Too many connections for role" или "The connection pool has been exhausted"? Именно с такой проблемой я и столкнулся однажды.