t-SVD بی‌سروصدا فرض می‌کند داده در راستای بُعد سوم دور خودش می‌چرخد. اگر به‌جای این فرض مرز آینه‌ای بگذاریم،‏ به ضرب tc و tc-SVD می‌رسیم: محاسبات حقیقی با DCT و زمان اجرای کوتاه‌تر.

آزمون تطبیقی مبتنی بر IRT چطور هر سؤال بعدی را انتخاب می‌کند: مدل‌های یک‌پارامتری تا سه‌پارامتری،‏ برآورد EAP،‏ بیشینهٔ اطلاعات با کنترل مواجهه و توازن محتوایی،‏ و APIای که در اوج آزمون کند نمی‌شود.

تانسورها بیش از یک SVD دارند و هرکدام چیزی را فدا می‌کنند. مروری بر تاکر،‏ CP و ضرب t که پایهٔ t-SVD است،‏ همراه با یک پیاده‌سازی کوتاه با NumPy.

پلیر ویدیو رویدادهای پخش،‏ مکث،‏ جابه‌جایی نشانگر و ضربان می‌فرستد و بعضی از آن‌ها هیچ‌وقت نمی‌رسند. این یادداشت می‌گوید چطور این داده‌های پرنویز را با .NET 10 و SQL Server به زمان تماشای قابل‌اتکا برای هر یادگیرنده تبدیل کردم.

سامانه‌های آزمون هفته‌ها آرام‌اند و بعد همه با هم می‌آیند. فیل‌اوور خودکار با Redis Sentinel،‏ تنظیم StackExchange.Redis،‏ کش بدون هجوم هم‌زمان و تست بار با Locust،‏ از ساختاری که ۴۵٬۰۰۰ تا ۷۰٬۰۰۰ کاربر هم‌زمان را تحمل می‌کرد.

بیشتر روش‌های یادگیری ماشین تصویر و ویدیو را به بردارهای بلند تبدیل می‌کنند و ساختار داده در این مسیر گم می‌شود. معرفی ساده‌ای از تانسورها: مُدها،‏ فیبرها،‏ اسلایس‌ها و این‌که چرا حفظ شکل داده ارزشش را دارد.