Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dsproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6480 -
Telegram Group & Telegram Channel
🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Codex от OpenAI — облачный инженерный агент, который пишет код сам
Claude 4 — новая версия от Anthropic, лидер по качеству кода
Google I/O 2025 — анонсы по «разумному» AI: умнее, персональнее, агентнее

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Мысль не словами, а образами — модель от Google и Кембриджа, меняющая подход к мышлению
ML-чемпионы: код, железо, стратегия — как побеждают на соревнованиях
«Что у меня за распределение?» — пошаговый гайд от Tinkoff
Теневая сторона AutoML — когда no-code мешает

📘 Обучение и развитие:
To Docker or not to Docker? — как разворачивать JupyterLab правильно
Scikit-learn 2025 — пайплайны, которые не ломаются
Я не люблю NumPy — честный разбор альтернатив
Когда стоит подключать ML? — чтобы не переплатить за автоматизацию

Библиотека дата-сайентиста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6480
Create:
Last Update:

🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Codex от OpenAI — облачный инженерный агент, который пишет код сам
Claude 4 — новая версия от Anthropic, лидер по качеству кода
Google I/O 2025 — анонсы по «разумному» AI: умнее, персональнее, агентнее

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Мысль не словами, а образами — модель от Google и Кембриджа, меняющая подход к мышлению
ML-чемпионы: код, железо, стратегия — как побеждают на соревнованиях
«Что у меня за распределение?» — пошаговый гайд от Tinkoff
Теневая сторона AutoML — когда no-code мешает

📘 Обучение и развитие:
To Docker or not to Docker? — как разворачивать JupyterLab правильно
Scikit-learn 2025 — пайплайны, которые не ломаются
Я не люблю NumPy — честный разбор альтернатив
Когда стоит подключать ML? — чтобы не переплатить за автоматизацию

Библиотека дата-сайентиста #свежак

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6480

View MORE
Open in Telegram


Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.

Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks

A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year. A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from ar


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA