Курсы маляра по дереву

Здравствуйте, друзья, и добро пожаловать на мой второй курс из серии «Как Разобраться в Кофе», который называется «КОФЕЙНАЯ БОТАНИКА».Он предназначен для тех любителей кофе и бариста, которые хотят знать больше о своем любимом напитке, и понимать все его разнообразие и многогранность.Представлюсь для тех, кто еще не знаком с моим первым курсом – «ИСТОРИЯ КОФЕ». Кстати, очень рекомендую Вам его пройти, потому что в паре с «Ботаникой» они составят для Вас полноценную картину базовых кофейных знаний.Меня зовут Сергей Реминный, я кофейный эксперт с 25-летним опытом работы в кофейной индустрии, бизнесмен, писатель и 1-й координатор Европейской Ассоциации Спешиэлити Кофе (SCAE) в Украине (2003-2008 гг.).После нескольких книг о кофе, тысячи статей на моем «Блоге о Кофе» и сотен видео на канале и серии книг о кофе я создал этот онлайн-курс.Его основная задача – максимально просто и интересно рассказать Вам о всех ботанических аспектах кофейного дерева и его плодов – так любимых нами кофейных зерен.Я очень старался не только доступно изложить всю информацию, но и научить Вас ПОНИМАТЬ взаимосвязь разных категорий кофейной ботаники и главное – использовать ее в своей жизни.Причем понимать эту связь на протяжении всей кофейной цепочки – вплоть до попадания кофейных зерен в Вашу чашку кофе.Мне очень важно, чтобы Вы не просто получили новые кофейные знания, а чтобы эти знания имели практическую ценность, и помогли Вам лучше понять тот кофе, который Вы пьете каждый день.Мой курс ботаники состоит из 5 главных блоков:- Раздела «ЦИКЛЫ ЖИЗНИ», где мы разберемся, как устроены зерна кофе и что происходит с кофе в юности, молодости и старости. Мы узнаем, кто такие «солдатики» и «бабочки», сколько у кофе хромосом, и чем грозит ему глобальное потепление.- В блоке «КЛАССИФИКАЦИЯ» мы с Вами изучим основные группы и ботанические виды кофе в мировой торговле, а также разберемся, что такое кофе, выращенный в тени, и как кофейное дерево завоевало нашу планету.В блоке «СОРТА» нас ждет выяснение отношений между Арабикой и Робустой, изучение Либерики и кофейных гибридов и знакомство с такими экзотическими сортами кофе, как Polisperma и Arabusta.В «ПРОЦЕССАХ» будем разбираться в сложных, но невероятно важных нюансах влажности и сушки кофе, секретах ферментации, а также поговорим о медовом и «состаренном» кофе.В разделе «ЗЕРНО» мы проясним все нюансы размеров и плотности кофейных зерен, и разберемся в главном аспекте – содержании кофеина. Также мы детально пройдем дефекты кофейных зерен и узнаем, что такое «Кофейная Икра» и «Кофейная Ржавчина» – трагедия мира кофе.В последнем блоке – «СЕРТИФИКАЦИИ» Вы узнаете, что значки на пачках могут сказать о вкусе кофе. Здесь же Вас ждут уроки о справедливости, птичках и «Чашке Совершенства».А на десерт мы с Вами разберемся в том, что такое настоящий Speciality-кофе.Несмотря на научное звучание термина «Ботаника», курс, на мой взгляд, получился простым, интересным и наглядным – в нем использовано огромное количество красочных иллюстраций и видео.Материалы, изложенные здесь, уникальны – Вы не найдете в Интернете – ВСЕ уроки курса построены на моем многолетнем опыте изучения кофе и моей личной системе компоновки этих знаний. Поверьте, для этого мне понадобились десятилетия работы и тысячи часов детальнейшего изучения огромного количества информации.Уверяю Вас, что после прохождения этого курса уровень Ваших кофейных знаний поднимется на новую высоту.И обещаю, что это будет ИНТЕРЕСНО.

(Minimum spanning tree) 08:45 [Код] Минимальное остовное дерево (Minimum spanning tree) 04:21 Деревья... У цьому курсі зібрана інформація з десятків сайтів та книг, що містить у собі абсолютно всі алгоритми та структури даних, які вам знадобляться протягом вашої кар'єри. Курс постійно оновлюється новою інформацією та доповнюється алгоритмами та структурами даних, запропонованими студентами або просто з плином часу. Цей курс має на меті розвинути вас до рівня досвідчених алгоритмістів та навчити писати код професійно, оптимально та без помилок.

работы системы; Создание новой информационной базы; В режиме Конфигуратор; Знакомство с конфигуратором; Дерево... Курсы программирования 1С Предприятия 8.3

Присоединяйтесь к моему курсу как можно быстрее, ведь тот, кто сегодня сидит в тени, давным давно посадил дерево... Курс максимально доступно раскрывает широкий спектр вопросов, которые возникают у начинающих инвесторов. Вы научитесь фундаментальному анализу, поймете как работает фондовый рынок, стоит ли иметь 10 или 500 акций, поймете когда продавать и покупать акции, узнаете частые ошибки и как их избежать. Курс состоит из 11 глав, которые включают 40 лекций по инвестированию в акции.

векторов 05:44 Решения для проверочных упражнений по методу опорных векторов 21:26 Обзор раздела про деревья... Цей курс призначений для початківців розробників Python, які цікавляться машинним навчанням та Data Science. Це російськомовна версія курсу, який Хосе та його команда готували більше року. Курс містить в собі весь необхідний матеріал для того, щоб стати експертом в галузі Data Science та машинного навчання з використанням Python. Курс може замінити цілий набір інших курсів, які можуть коштувати в десятки разів більше. На курсі ви навчитеся: побудові моделей машинного навчання з учителем (Supervised Learning), використанню NumPy для роботи з числами в Python, використанню Seaborn для створення красивих графіків візуалізації даних, використанню Pandas для маніпуляції з даними в Python, використанню Matplotlib для детальної настройки візуалізацій даних в Python, конструюванні ознак (Feature Engineering) на реалістичних прикладах, алгоритмах регресії для передбачення неперервних змінних, навичках підготовки даних до машинного навчання, алгоритмах класифікації для передбачення категоріальних змінних, створенні портфоліо проектів машинного навчання та Data Science, роботі з Scikit-Learn для застосування різних алгоритмів машинного навчання, швидкій настройці Anaconda для робіт з машинного навчання та розумінні повного циклу етапів робіт з машинного навчання.

машинного обучения Заполнение пропусков в данных Линейная регрессия и L1/ L2 регуляризация Решающие деревья... Курс розроблений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються методи машинного навчання без учителя на Python. Курс складається з 7 частин, в яких розглядаються наступні теми: робота з даними, лінійна регресія, регуляризація, метод головних компонент, кластеризація, DBSCAN, HDBSCAN, OPTICS, SOM. Курс містить 2 задачі з хакатонів 2020 року: прогнозування тривалості життя в Росії та прогнозування терміну експозиції оголошень на Яндекс.Нерухомість. Курс містить багато практичних завдань та прикладів.

У цьому курсі ви дізнаєтеся основні алгоритми та структури даних на прикладах мови програмування C#. Курс підходить для початківців, які готуються до пошуку роботи, а також для C#-розробників, які хочуть вивчити алгоритми та структури даних на своїй улюбленій мові. Ви дізнаєтеся, як коректно використовувати вбудовані структури даних в BCL, реалізувати основні структури даних, такі як список, стек, черга, дерева, хеш-таблиці та інші. Курс також допоможе вам підготуватися до співбесід, на яких вас будуть тестувати на знання алгоритмів та структур даних.

Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели – линейную и логистическую регрессии.В курсе изучается:Классификация задач машинного обучения.Процесс машинного обучения: ETL, EDA, подготовка данных, обучение модели.Особенности обучения модели: выборки, переобучение и гиперпараметры.Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.Отличия переобученной модели и недообученной, практики оптимального обучения.Работа с форматов хранения данных - HDF5.«Проклятье» большой размерности.Подходы к простым моделям машинного обучения: метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, среднеквадратичная ошибка.Подходы к заполнению пропусков в данных: интерполяция и экстраполяция.Метрики задач регрессии: эвклидово расстояние, расстояние городских квадратов, Чебышева и Минковского.Линейная регрессия с регуляризацией и без.Изотоническая регрессия.Критерии выбора сложности модели: BIC и AIC.Линеаризуемая и полиномиальная регрессия.Логистическая регрессия.После завершения курса вы сможете организовывать процесс разработки моделей машинного обучения и перейти к более глубокому и прикладному изучению тему машинного обучения.Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.Основные задачи машинного обучения:1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.3) Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.

Предпросмотр 07:51 Предпросмотр 15:32 Основное и контекстное меню (Часть 2) 24:03 Окно свойств элемента, дерево... Можна стати програмістом, який не пише код. Для розробки функціональних веб-продуктів не обов'язково мати технічний бекграунд та писати складні текстові команди. Цей курс на платформі Bubble навчить вас візуальному програмуванню та допоможе створити веб-додаток без написання коду. Ви дізнаєтеся, як самостійно розробляти проекти будь-якої складності та виконувати завдання, що потребують оперативної реалізації.

У рамках даного курсу будуть розглянуті всі існуючі колекції значень в 1С, включаючи масиви, списки значень, структури, відповідності, фіксовані масиви, фіксовані структури, фіксовані відповідності, таблиці значень та дерева значень. Курс розрахований як на новачків в програмуванні на 1С, так і на розробників, які вже почали вивчати 1С, і навіть досить досвідченим фахівцям він також може бути корисним. Після проходження курсу студенти зможуть працювати з різними колекціями значень та матимуть знання, які будуть корисні для подальшої розробки як на 1С, так і в будь-якій іншій мові програмування. Курс містить 18 уроків, тривалість яких становить від 10 до 40 хвилин.

гиперпараметров 12:40 Латинский квадрат (гиперкуб) 07:20 Оптимизация гиперпараметров через Парзеновские деревья... Більшість аналітиків даних та програмістів великих даних мають бажання вивчити машинне навчання. Цей курс надає можливість вивчити всі аспекти машинного навчання на Python та вирішувати задачі змагання Kaggle. Курс складається з 4 частин, в яких ви дізнаєтеся про види задач та їх постановку, роботу з моделями машинного навчання, фундаментальні основи постороєння моделей, базові метрики та багато іншого.

Модели Дерева решений, Случайного леса и Бэггинга 14:34 Нейронные сети.... Цей курс буде корисним для всіх, хто цікавиться новітніми технологіями та хоче бути в курсі того, куди рухається наша цивілізація. Він буде корисним тим, хто хоче зрозуміти, як можна впроваджувати технології машинного навчання. Якщо ви хочете навчитися основам програмування на Python, то курс буде корисним для вас. Цей курс буде корисним для всіх, хто хоче зрозуміти, як працюють нейронні мережі та алгоритми машинного навчання. Цей курс може стати своєрідним трампліном для розвитку вашої кар'єри в галузі Інтелектуального інтелекту, машинного навчання та великих даних. На його основі ви зможете в майбутньому вибрати вже ту конкретну галузь, в якій ви б хотіли розвиватися та працювати далі. Ви зможете розрізняти між Машинним та Глибинним навчанням та Нейронними мережами. Дізнаєтеся, в яких галузях застосовуються технології Інтелектуального інтелекту та машинного навчання, і що чекає ІІ в майбутньому. Ви зможете вирішувати прості реальні задачі з використанням алгоритмів машинного навчання в Excel та Python. Навчитеся основам програмування на Python. Дізнаєтеся, де знаходити дані та датасети. Побудуєте нейронні мережі для передбачення зображень та аналізу текстів. Створите свої моделі машинного навчання для вирішення задач.

Чему вы научитесь Программирование на C++ под Unreal Engine Архитектура Unreal Engine AI: деревья поведений... У курсі ви навчитеся програмувати на C++ під Unreal Engine. Почнемо з основ С++ в Unreal Engine та розглянемо архітектуру фреймворка. Розглянемо всю базу, необхідну для втілення ваших ідей в життя в Unreal Engine. Основний проект курсу — шутер від третьої особи ShootThemUp, який ми послідовно будемо розробляти, поглиблюючись в різні підсистеми та деталі движка. В кінці курсу у нас буде повноцінна гра, багаж знань поповниться всім необхідним для комфортного використання C++ в Unreal Engine, а розуміння роботи движка буде зовсім на іншому рівні.

Warper- Коррекции с применением ротоскопинга ( Magic Mask)- Два больших урока по работе с нодовым деревом... Курс націлений на глибоке вивчення технології та інструментарію Davinci Resolve для професійної колірної корекції з нуля. Курс повністю розкриває потенціал програми та містить багато практичних прикладів, що дозволяє зрозуміти процес колірної корекції як комплексний процес. Курс поділений на три блоки: Первинна, вторинна та жанрова колірна корекція. Курс підходить для видеомейкерів, дизайнерів, блогерів, режисерів монтажу, новачків та ретушерів. Після проходження курсу студенти зможуть володіти інструментами та техніками первинної, вторинної та художньої колірної корекції, а також зможуть оптимізувати та експортувати свої проекти.

Как сочетать различные цвета с деревом и металлом?... Курс подойдет всем желающим создать гармоничный и законченный интерьер у себя дома, но также поможет и начинающим дизайнерам взглянуть на интерьер с новой стороны. Мы разложим с вами интерьер на 7 простых и понятных блоков, научимся с ними работать и обсудим, как каждый из них влияет на остальные. Курс "7 граней интерьера" это законченная и поэтапная система, описывающая элементы дизайна и объясняющая взаимосвязи между ними. Учимся не только создавать, но и чувствовать интерьер.