Видео: Энергетическоецентрирование

Подборка новых видео на тему Энергетическоецентрирование на сегодня 10 October 2025 года

Энергетическоецентрирование - смотрите онлайн

МЕДИТАЦИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА СТРОЙНОСТЬ И ЗДОРОВОЕ ТЕЛО

«Всего 21 день — и ты начнёшь чувствовать себя иначе. Начни сегодня.»❤️❤️❤️ 🙏Обрети стройность не через борьбу, а через осознанность. Эта медитация поможет тебе настроить тело и разум на путь лёгкости, здоровья и внутренней гармонии. Ты не услышишь здесь жёстких диет или изнурительных тренировок. Вместо этого — мягкая практика, которая запускает внутренние процессы трансформации. 🔹 Подходит для начинающих 🔹 Успокаивает ум и снижает уровень стресса 🔹 Помогает сформировать здоровые привычки 🔹 Настраивает на естественное похудение Стройность начинается внутри. Просто закрой глаза и позволь себе измениться. ❤️Приветствую! Меня зовут Ксения Смалько, я основатель Школы Духовного развития «Life impulse». На канале найдете много информации о... Смотреть видео...

II Всероссийская научно-практическая конференция «Практическая неврология". Часть 2.

Для курсантов, аспирантов и ординаторов! Изменился телефон кафедры неврологии ИНОПР РНИМУ им.Н.И. Пирогова Телефон: 8 906 713 85 20! II Всероссийская научно-практическая конференция «Практическая неврология: мастер-классы. Разборы случаев из клинической практики». Научный руководитель: Соловьева Элла Юрьевна – д.м.н., зав. кафедрой неврологии ИНОПР РНИМУ им. Н.И. Пирогова МЗ РФ (Пироговский университет), заведующая НИЛ биомедицинских исследований в неврологии института нейронаук и нейротехнологий РНИМУ им. Н.И. Пирогова МЗ РФ (Пироговский университет) В рамках конференции прозвучали следующие доклады: «Применение наднозологической фармакотерапии в неврологии» Федин А.И. «Шейная радикулопатия: от диагностики к лечению» Самарцев... Смотреть видео...

Нейронные сети для прогнозирования временных рядов Прогнозирование временных рядов машинное обучение

– Курсы Машинное обучение и Анализ данных. – Прогнозирование временных рядов. Машинное обучение Time Series. Наука о данных, Летняя школа Сбера. Прогнозирование временных рядов с помощью нейронных сетей. Анализ временных рядов машинное обучение. Нейронная сеть анализ временных рядов. Вебинар по временным рядам Мы будем разбирать 3 задачи: Прогнозировать цену золота Прогнозировать акции Тесла Прогнозировать энергопотребление жилого дома А также разберем 3 фреймворка Во временных рядах существуют топовые фреймворки, в основном это AutoML фреймворки, сейчас уже мало кто решает задачи по временным рядам, создавая нейронку с нуля, почти всегда используется либо AutoML, либо готовые, предобученные фреймворки. Мы с вами разберёмся... Смотреть видео...

РАСТОВАНИЕ

Я забуду тебя, Очень быстро забуду тебя, Как в конце октября забывается лето в России, Только вспомню — ходили по желтому полю босые — И стихи твои буду читать, но уже не любя. Я забуду тебя, как в июне не помнят метель, Как в цветах забывают весь в белом наряд января. Мне однажды приснится лицо, но не вспомню теперь — То ли это был ты, то ли это был след от тебя. Я забуду тебя, ведь теперь уже рядом не ты. Буду губы кусать, предвкушая безумья экстаз, Ты далекий теперь, и с тобой растворились мечты В искуплении слов, в изумлении снов, в искушении фраз. Я забуду тебя, я мечтаю, чтоб след твой простыл. Я забуду твой голос, твой образ, твой взгляд, наконец, Ведь никто и не знал меня так и никто не любил, И зачем ты придумал такой... Смотреть видео...

От контроля к удержанию: как изменить управленческие установки и сохранить ценные кадры

Программа вебинара: 1. Эволюция подхода к персоналу • Почему философия «выжимания результата» стала неэффективной • Как изменить установки руководителей, мешающие удержанию talent 2. Расстановка приоритетов в удержании • Определения сотрудников, которых стоит удерживать в первую очередь • Разделение зон ответственности: какие решения принимает руководитель, а какие должна обеспечить компания 3. Проактивное удержание: работа на опережение • Технология STAY-интервью и другие инструменты профилактики текучки • Что может сделать руководитель до момента принятия сотрудником решения об уходе 4. Эффективные процедуры удержания • Алгоритм беседы с сотрудником, который решил уволиться Спикеры: — Екатерина Молодцова - ведущий эксперт Инсайт... Смотреть видео...

Подготовка к собеседованию по JavaScript: функции, замыкания, каррирование

Нейроперевод JavaScript Interview Prep: Functions, Closures, Currying ⭐️ Содержание ⭐️ ⌨️ (0:00:00) Введение ⌨️ (0:01:48) Объявление функции (Function Declaration) Keyboard (0:02:13) Функциональное выражение (Function Expression) ⌨️ (0:02:34) Анонимная функция (Anonymous Function) ⌨️ (0:03:25) Функции первого класса (First Class Functions) ⌨️ (0:04:54) Что такое IIFE? ⌨️ (0:06:05) IIFE — вопрос на собеседовании ⌨️ (0:06:59) Замыкания (Closures) ⌨️ (0:07:27) Области функций (Function Scopes) ⌨️ (0:09:10) Вопрос на собеседовании: области функций Keyboard (0:10:18) Hoisting во функциях ⌨️ (0:13:40) Hoisting — вопрос на собеседовании ⌨️ (0:15:46) Параметры vs Аргументы ⌨️ (0:16:25) Spread vs Rest операторы ⌨️ (0:17:43) Вопрос: параметры,... Смотреть видео...

Лекция №12 «Сегментация и детектирование»

Двенадцатое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС224. Преподаватель: Александр Пославский Таймкоды: 0:00:00 «Сегментация и детектирование» 0:07 Задачи компьютерного зрения 3:18 Dataset COCO — Common Objects in Context 12:28 Семантическая сегментация (Semantic segmentation) 14:59 Способы предсказания класса для каждого пикселя 21:40 Автокодировщик 24:43 Разжимающий слой 40:59 Пирамида признаков 42:10 U-Net 47:30 IoU - оценка точности 51:40 Loss функции для сегментации 54:09 Fully Convolutional Networks 58:17 Обзор DeepLabv3+(2018) 1:03:32 Детектирование (Object detection) 1:04:52 Детектирование единственного объекта 1:09:01 Детектирование нескольких объектов 1:44:37 Нard Example... Смотреть видео...

Изучение 3D моделирования и прототипирования в процессе технологической подготовки

Тема: Изучение 3D моделирования и прототипирования в процессе технологической подготовки Ведущий: Каменев Роман Владимирович Кандидат педагогических наук, и.о. декана факультета технологии и предпринимательства ФГБОУ ВО "Новосибирский государственный педагогический университет" Серия вебинаров посвящена вопросам изучения графики в процессе технологической подготовки. На данном вебинаре будут рассмотрены методические подходы к изучению компьютерной графики на примере технологий 3D моделирования и прототипирования. Зарегистрируйтесь для участия по ссылке: Рекомендуем к просмотру следующие вебинары: 1. Практическая геометрия и элементы черчения в курсе технологии 2. Системно-деятельностный подход на уроках технологии и во внеурочной... Смотреть видео...

Импортозамещение 6 - Моделирование силовой электроники и прототипирование систем управления на РИТМ

Полная запись вебинара 6 июня 2024 г. «Моделирование силовой электроники и прототипирование систем управления в реальном времени на КПМ РИТМ» На вебинаре показано, как проводить моделирование силовой электроники в реальном времени и как создавать прототипы систем управления на КПМ РИТМ, чтобы быстро и с высокой степенью достоверности проверить разработанный алгоритм управления инвертором. Чтобы доказать эффективность того или иного решения, необходимо проводить натурные испытания, подключая прототип системы управления к настоящему инвертору. Однако такой путь очень опасен. Случайная ошибка в коде системы управления может привести к поломке реального дорогостоящего оборудования. В лаборатории цифрового моделирования ЦИТМ «Экспонента»... Смотреть видео...

Занятие №12 «Сегментация и детектирование»

Двенадцатое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС214. Преподаватель: Александр Пославский 0:00 Задачи компьютерного зрения 3:01 Dataset COCO — Common Objects in Context 5:13 Категории в COCO 6:10 Разметка данных 9:41 Семантическая сегментация (Semantic segmentation) 11:23 Способы предсказания класса для каждого пикселя 16:14 Автокодировщик 18:14 Интерполяция при увеличении разрешения 23:02 Upsample в Pytorch 25:21 MaxUnpooling 26:56 Transpose convolution 29:19 Пирамида признаков 30:28 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 34:52 IoU - оценка точности 39:49 Loss функции для сегментации 40:48 DiceLoss 41:18 Мультиклассовая сегментация 41:50 Обзор Fully... Смотреть видео...

Введение в кооперативное программирование: персональная ответственность — коллективный результат

Введение в кооперативное программирование: персональная ответственность — коллективный результат (Никита Бесшапошников, SECR-2018) * Никита Бесшапошников ------------- В современном мире широко распространены сетевые технологии в образовательных учреждениях. Данный факт позволяет перейти от единоличного выполнения заданий по программированию к коллективному. В данном докладе рассмотрены некоторые методические и технические подробности составления и выполнения кооперативных заданий и задач для олимпиад. В докладе будет изложен новый, оригинальный, уже опробованный на практике подход к проведению практикумов по программированию, особенно эффективный во вводных курсах для начинающих. Доклад рассчитан на слушателей, разрабатывающих... Смотреть видео...

Программирование/тестирование для новичков // 5 урок

26 июля стартует новая группа QA Automation (поток QA25): ? Готовим с нуля к техническому интервью и к первой работе; ? Изучаете с самого начала два языка программирования JavaScript и Java; ? Предоставляем практику на реальном коммерческом проекте; ? Все уроки ведёт преподаватель в живом формате (он с вами на связи, это не записанные видео уроки); ? При этом мы записываем все ваши занятия, записи вам доступны к просмотру во время курса и после; ? Общение в чате slack и ответы на вопросы ежедневно; ? Курс длится пять месяцев. У нас самая качественная, полная и профессиональная программа обучения. Вы будете технически готовы к работе QA Automation уже во время курса. ??♀️ Если у вас остались вопросов, или вы готовы подключиться и начать... Смотреть видео...

Языково-ориентированное программирование

Языково-ориентированное программирование Языково-ориентированное программирование , также Расходящаяся разработка , также метаязыковая абстракция, также Разработка, опирающаяся на предметно-специфичный язык — парадигма программирования, заключающаяся в разбиении процесса разработки программного обеспечения на стадии разработки предметно-ориентированных языков и описания собственно решения задачи с их использованием.Стадии могут вестись последовательно или параллельно, однократно или рекурсивно; DSL могут быть реализованы зависимо или независимо от базового языка и иметь одну или множество реализаций. Вы можете поддержать нас, покупая игры через эти ссылки, спасибо :) G2A: Instant Gaming: ❂видео ориентированы на слепых... Смотреть видео...

Настройка аналоговых каналов: Преобразование значений с помощью масштабирования!

В нашем новом видео мы демонстрируем процесс настройки каналов модуля ввода аналоговых сигналов в среде разработки ТУРБО ПЛК в программном модуле AT300 и показываем два эффективных способа преобразования значений АЦП (аналогово-цифрового преобразователя) в физические величины. Первый способ — создание пользовательского функционального блока, который позволяет гибко адаптировать систему под конкретные задачи. Второй способ — использование встроенного библиотечного функционального блока HEX_TO_ENGINE, специально разработанного для упрощения преобразования значений АЦП. Применение этого функционального блока значительно экономит время разработчика, позволяя быстро объявлять переменные и интегрировать его в проект благодаря встроенной... Смотреть видео...