MARIA BRAZHNIKOVA·Вы сладкоежка? 🍫
О возможной связи тяги к сладкому с ростом грибков (Candida), дефицитом магния, стрессом; советы поддержать микробиоту, печень и питание.
Читать
Каналы
Гороскоп дня для СВОИХ #знаки зодиака#предсказания 2025#астрология#стань своим#загадываем карту#чашка кофе#отвечаем на вопросы#!
Авторские украшения из натурального жемчуга и камней 🪷
House of English | oh.zukhra
Mom'n'baby | Доула Алина Морозова | Роды, ГВ, Сон, Слинг
i-Digital Space
REB8T
🧠 Мышление / Привычки / Рост — три кита саморазвития
TGPages — SEO платформа для Telegram-каналовMARIA BRAZHNIKOVA·MARIA BRAZHNIKOVA·7 сигналов нарушенного баланса микробиоты
7 признаков дисбаланса микробиоты: вздутие, нестабильный стул, частые простуды, тяга к сладкому, ухудшение кожи, усталость и проблемы после антибиотиков.
Читать
MARIA BRAZHNIKOVA·8-й поток курса «ДЕТОКС МОЗГА» и форум в Ульяновске
Закончилось 8-е обучение «ДЕТОКС МОЗГА». Еду в Ульяновск на Форум ресурсов «ЧЕЛОВЕК БУДУЩЕГО» (17 мая) с докладом о древней науке и долголетии.
Читать
MARIA BRAZHNIKOVA·Почему знание не меняет жизнь
Размышления о том, почему люди понимают, но не меняют привычки: скрытые выгоды бездействия, усталость и потребность в заботе.
Читать
MARIA BRAZHNIKOVA·Разговор без фильтров: кремний, Сорбент А и Витамарин
Мнение Марии Бражниковой о «Концепции здоровья» (жидкий кремний, Сорбент А) и о «Современных биотехнологиях» с продуктом Витамарин.
Читать
MARIA BRAZHNIKOVA·Волгоград, встречи и ожидание практикума на Алтае
Отчёт из Волгограда: отчёт о выступлениях в Ульяновске и Самаре, практикуме «Новое тело» и анонс сентябрьского практикума на Алтае; приглашение на живые встречи.
Читать
IT Загрузка..·Навигация и AI-персонажи: NavMesh в Unity
Краткое объяснение NavMesh в Unity: что это, ключевые компоненты (NavMeshAgent, Obstacle), настройки и частые проблемы для AI-персонажей.
Читать
IT Загрузка..·Webhook vs Polling: какой подход выбрать для интеграций
Сравнение webhook и polling для интеграций: скорость, нагрузка, отказоустойчивость и практические сценарии; webhook для событий, polling для простоты, гибрид для надёжности.
Читать
IT Загрузка..·ChatGPT в 2026: полный обзор возможностей и тарифов
Краткий практичный обзор ChatGPT в 2026: функции, сценарии применения, кому подходит и обзор тарифов — от бесплатного до Enterprise.
Читать
IT Загрузка..·Ошибки в промптах: топ-10 и как их исправить
10 частых ошибок в промптах и практичные способы их исправить: роль, аудитория, формат, ограничения и самопроверка ответов.
Читать
IT Загрузка..·LangChain Agents: создание агентов шаг за шагом
Пошаговое руководство по созданию LangChain Agents: выбор модели, инструменты, prompt, Agent Executor, память и логирование для RAG и автоматизации.
Читать
IT Загрузка..·Kaggle: как начать участвовать в ML-соревнованиях
Короткий путеводитель по Kaggle: зачем участвовать, с чего начать новичку, ключевые ошибки и полезные практики для портфолио.
Читать
IT Загрузка..·Sentiment Analysis: определение тональности текста
Обзор Sentiment Analysis: методы (лексический, ML, DL), области применения — анализ отзывов, мониторинг бренда и поддержка клиентов.
Читать
IT Загрузка..·Метрики качества ML-моделей: accuracy, F1, ROC AUC
Разбор accuracy, F1 и ROC AUC: что оценивают, когда важны и примеры применения в ML и Data Science.
Читать
IT Загрузка..·Топ-20 промптов для ChatGPT, которые изменят вашу работу
Сборник из 20 рабочих промптов для ChatGPT: суммаризация, SEO, код, контент-планы и универсальные шаблоны для работы.
Читать
IT Загрузка..·Cross-validation: зачем нужна и как применять
Краткое пояснение, зачем нужна cross-validation в ML: оценка обобщения, снижение переобучения, K‑Fold, Stratified и Time Series Split.
Читать
IT Загрузка..·Загрузка и экспорт данных в Pandas: CSV, Excel, JSON, SQL
Краткое руководство по загрузке и экспорту в Pandas: чтение и запись CSV, Excel, JSON и SQL, полезные параметры и практические советы.
Читать
IT Загрузка..·Few-shot vs Zero-shot промпты: в чём разница?
Краткое сравнение zero-shot и few-shot prompting: когда использовать каждый подход, их плюсы для точности, формата и повторяемости ответов LLM.
Читать
IT Загрузка..·Переобучение модели: что это и как с ним бороться
Краткое объяснение, как распознать и уменьшить переобучение в ML: причины, признаки и методы (регуляризация, кросс-валидация, упрощение модели).
Читать
IT Загрузка..·Аномалии и выбросы в данных: как обнаружить
Обзор методов обнаружения аномалий: визуализация, статистика (Z-score, IQR), ML (Isolation Forest, Autoencoder) и подходы для временных рядов (Prophet, ARIMA).
Читать