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: |

How to Use Bitcoin?

n the U.S. people generally use Bitcoin as an alternative investment, helping diversify a portfolio apart from stocks and bonds. You can also use Bitcoin to make purchases, but the number of vendors that accept the cryptocurrency is still limited. Big companies that accept Bitcoin include Overstock, AT&T and Twitch. You may also find that some small local retailers or certain websites take Bitcoin, but you’ll have to do some digging. That said, PayPal has announced that it will enable cryptocurrency as a funding source for purchases this year, financing purchases by automatically converting crypto holdings to fiat currency for users. “They have 346 million users and they’re connected to 26 million merchants,” says Spencer Montgomery, founder of Uinta Crypto Consulting. “It’s huge.”

How to Buy Bitcoin?

Most people buy Bitcoin via exchanges, such as Coinbase. Exchanges allow you to buy, sell and hold cryptocurrency, and setting up an account is similar to opening a brokerage account—you’ll need to verify your identity and provide some kind of funding source, such as a bank account or debit card. Major exchanges include Coinbase, Kraken, and Gemini. You can also buy Bitcoin at a broker like Robinhood. Regardless of where you buy your Bitcoin, you’ll need a digital wallet in which to store it. This might be what’s called a hot wallet or a cold wallet. A hot wallet (also called an online wallet) is stored by an exchange or a provider in the cloud. Providers of online wallets include Exodus, Electrum and Mycelium. A cold wallet (or mobile wallet) is an offline device used to store Bitcoin and is not connected to the Internet. Some mobile wallet options include Trezor and Ledger.

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


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