ну, не прям кодят. В основном java . на Scala - мини-подпроекты, под собственную ответственность в основном.

ну это в принципе не сложно реализовать, с учетом то опенсорсности. ну пусть пилят ежа с ужом.

глядишь, они еще через какую-нибудь хитрую задницу сделают поддержку LXC . глядишь докер станет запускаться почти нативно.... глядишь windows станет лучше.

https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie
кто-нибудь проходил?
мне не понравилось, что у них задания жестко привязаны к какому-то питоновскому софту.

но сами лекции интересные

хотя достаточно базовые

объясняет легко и понятно

на юдасити курс проходил

Я проходил похожий курс на курсере, только на английском. ML Foundations тоже привязка к python graphlab, но они там сразу привели примеры альтернатив, которые можно использовать, правда тоже на питоне, потому что можно хорошо визуализировать в ipython notebook. Но вообще я прохожу специализацию и это только первый курс. Дальше будет подробное рассмотрение каждого типа НС с разбором и написанием непосредственно алгоритмов.

Flow > TypeScript, для React во всяком случае))

аргументы?

а есть норм мобильщики тут?

Я нормальный мобильщик...

Буду...

Когда-нибудь. 😄

Ну тут выбор между ES2015/6 или TypeScript, во втором вы сами занимаетесь объявлением типов и в целом это "над-язык", а если ES + Flow, то это более нативно и флоу берет на себя выведение типов, может строгая типизация хороша в сильно больших проектах, но как по мне это лишняя возня, но я только по фронтенду сужу и проект не особо большой пока, сейчас те кто на гребне все на ES с транспайлерами

я вообще перестал любить динамическую типизацию в последнее время

к примеру один и тот же код

который шлет обычный пост

точнее пут