Чуть более чем полностью состоит: из срача по поводу любых оценок фото, отличающихся от 5, из попыток выходцев бывших стран Советского Союза Юмор и приколы из «Одноклассников» (21 фото).

Новые смешные картинки из социальной сети одноклассники, люди делятся в ленте прикольными фотографиями членами своей семьи и статьями с юмором. Группа в одноклассниках юмор развлечения. Юмор развлечения в одноклассниках ГРУППЫ В СОЦСЕТЯХ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ РАЗВЛЕЧЕНИЕ. Живи с Юмором Живи с Юмором! Как показали исследования, чувством юмора обладают лишь 26% учителей, пишет Юрий Тамберг в книге «Как развить чувство юмора». Приколы, фотки, видео приколы, фото приколы, картинки, фото девушек, прикольные истории. Приколы Одноклассники из раздела Позитив на Кроте.

Юмор веселые картинки в ок

Весь юмор и прочие посты, не носят оскорбительного характера, а публикуется с целью поднятия настроения и саморазвития! Плох тот юморист, который не может посмеяться над собой. Все материалы взяты из открытых источников и социальных сетей, принадлежат их авторам. О проекте.

Интеллектуальный юмор Надоели плоские шуточки и приколы «ниже пояса»? Группа «Интелектуальный юмор» с удовольствием примет вас в число своих читателей, и вылечит ваше израненное сердце настоящим смехом! Именно для таких людей и создана группа в «Одноклассниках» бородатые анекдоты! Открывайте и веселитесь! Прикольные картинки, фото, мемы А вот и паблик для любителей смешных фото и картинок! Если вам вдруг взгрустнулось, не теряйтесь — найдите «Прикольные картинки, фото, мемы»! Приколы про животных Любите картинки и смешные истории про котиков, собак и прочую живность?

Станьте членом этого сообщества и навсегда позабудьте, что такое грусть! Свежие приколы для «Одноклассников» В качестве бонуса мы приведём здесь несколько шуток и анекдотов, которые поднимут ваше настроение! Я возвращалась с дальнего скита поздно вечером одна и в лесу за мной погнался мужчина с явным намерением совершить грех. В скором времени я поняла, что не смогу от него убежать — он был очень силён, а до монастыря было ещё слишком далеко. Мужчина явно обрадовался и поскорее спустил штаны.

И будьте осторожны. Месяц назад подмосковное Одинцово потрясло страшное известие. Молодая семья, едва въехав в только что купленную в микрорайоне Дубки квартиру, обнаружила на балконе жуткую находку: разрубленное на несколько частей человеческое тело. Ею оказалась хозяйка жилья. Но новые жильцы с жаром убеждали: буквально накануне они разговаривали с милой улыбчивой женщиной, продавшей им квартиру! Проверили все документы, опросили соседей — все сходилось: это 46-летняя Светлана Соколова, хозяйка квартиры. Она же продала ее несколько дней назад, она же накануне прощалась с новыми хозяевами, отдала им ключи... Впору было начать верить в полтергейст!

Первый пытается завязать разговор: - Что дорогой, господь волос не дал, да? Рыжие давал, да я отказался. Стоит пойти на работе в туалет, взяв с собой мобильник, обязательно кто-нибудь позвонит и поинтересуется, удобно ли тебе сейчас говорить... Немедленно иди и извинись!

Свежие анекдоты и шутки

Несмотря на всю свою популярность социальная сеть «Одноклассники» является местом, где царит свой особый колорит. Просмотрите доску «Доброе » в Pinterest пользователя Наталия Николаева, на которую подписаны 1 071 человек. Приколы из одноклассников. А чувство юмора нашего народа легко воплощает эти события в виде прикольных картинок для краткости и емкости. Социальная сеть «Одноклассники» отличается от большинства других сетей своей странностью, которую нельзя не заметить. Посмотрите больше идей на темы «юмор, смешно, шутки».

Одноклассники фото приколы

Одноклассники юмор в сети лучшее Популярное 30/06/2023 Эпичная попытка что-то украсть из автомобиля 28/06/2023 Лиса пытается перехитрить кота 30/06/2023. Одноклассники. ВКонтакте. Новости. Странный юмор из «Одноклассников» (44 скриншота). Смешные одноклассники и одноклассницы с одноклассников. Смешные люди и очень прикольные фото из социальной сети

Видео приколы

Смотрите самое смешное и самое интересное видео в Одноклассниках. Одноклассники юмор приколы анекдоты. Анекдоты про одноклассников в картинках. Веселые одноклассники картинки (43 фото)» Юмор, позитив и много смешных картинок. Как предложить/разместить новость в ленте в группе в Одноклассниках?

Все темы →

😀 Свежие анекдоты дня за 28 апреля 2024 смешные до слез
фото приколы, прикольные картинки, демотиваторы, котоматрицы
Анекдоты дня от МК
Все темы →
Картинки одноклассники прикольные

Анекдоты из «Одноклассников»

Бесплатно отправить открытки на WhatsApp с сайта Галерея поздравлений. Поздравить друга в Одноклассниках или Viber. В одноклассниках обитают люди с убойным юмором. Смешная фотосессия с одноклассниками.

Смешные картинки из ленты одноклассников (32 фото)

Реализуйте свои желания и создайте свой Конт. Вы помогаете стать нам лучше! Поощряйте авторов, которых вы читаете, поддерживайте их своим голосом, а также стимулируйте континентальными рублями. Знакомьтесь с единомышленниками, общайтесь с ними в удобной системе личных сообщений, обсуждайте новости.

Например, они будут считать похожими две разные публикации, на которые положительно отреагировала одна и та же аудитория.

Универсальных решений для всех задач, с которыми сталкиваются специалисты по машинному обучению, нет. Обычно разработчики используют гибридный подход. Основа рекомендательных систем — это машинное обучение. Чтобы предложить пользователю актуальный контент и возможных друзей, нужна математика.

Самая простая технология, которая используется для этого — матричные разложения. Можно представить матрицу как квадратную таблицу, в которой в каждом столбце хранятся данные об одном пользователе, а в каждой строке — какие-то сущности, items например, темы или единицы контента. В клетках, где пересекаются профиль пользователя и объект, который его заинтересовал, стоит единица, а где нет — ноль. Алгоритмы машинного обучения помогают разложить одну матрицу на две другие с данными о пользователе или item и характеристиками.

С помощью математической функции можно сопоставить, у каких пользователей наиболее схожи интересы. Рекомендательные системы решают, как правильно строить и обрабатывать такие таблицы. Алгоритмы машинного обучения непрерывно обрабатывают информацию — как в реальном времени, так по прошествии некоторого времени. Поведение пользователя может со временем меняться, поэтому рекомендации нужно постоянно подстраивать.

Алгоритмы анализируют историю и подстраиваются под изменения в поведении и интересах прользователей. Со временем алгоритмы перестроятся и начнут предлагать ему больше постов и видео о корги. Современные социальные платформы открыто используют рекомендательные системы. Они заинтересованы в том, чтобы пользователю нравился предложенный контент и он как можно больше времени проводил за его просмотром.

Чтобы настроить алгоритмы под себя, нужно ярко выражать отношение к публикациям в ленте.

Алгоритмы относят пользователя к широкому кластеру людей с одинаковыми предпочтениями. Можно выделить два направления машинного обучения в рекомендательных системах: Контенто-ориентированное. Этот подход связан с предыдущим опытом пользователя на площадке. Рекомендательные системы будут показывать человеку контент, похожий на тот, на который он реагировал ранее. Алгоритмы учитывают неявные предпочтения пользователя. Например, они будут считать похожими две разные публикации, на которые положительно отреагировала одна и та же аудитория. Универсальных решений для всех задач, с которыми сталкиваются специалисты по машинному обучению, нет. Обычно разработчики используют гибридный подход.

Основа рекомендательных систем — это машинное обучение. Чтобы предложить пользователю актуальный контент и возможных друзей, нужна математика. Самая простая технология, которая используется для этого — матричные разложения. Можно представить матрицу как квадратную таблицу, в которой в каждом столбце хранятся данные об одном пользователе, а в каждой строке — какие-то сущности, items например, темы или единицы контента. В клетках, где пересекаются профиль пользователя и объект, который его заинтересовал, стоит единица, а где нет — ноль. Алгоритмы машинного обучения помогают разложить одну матрицу на две другие с данными о пользователе или item и характеристиками. С помощью математической функции можно сопоставить, у каких пользователей наиболее схожи интересы. Рекомендательные системы решают, как правильно строить и обрабатывать такие таблицы. Алгоритмы машинного обучения непрерывно обрабатывают информацию — как в реальном времени, так по прошествии некоторого времени.

Поведение пользователя может со временем меняться, поэтому рекомендации нужно постоянно подстраивать.

Чтобы настроить алгоритмы под себя, нужно ярко выражать отношение к публикациям в ленте. Рекомендательные системы используют два вида обратной связи от пользователей: Явная обратная связь. Пользователь открыто показывает своё отношение контенту — ставит реакции, пишет комментарии или, наоборот, скрывает подобные посты из ленты. Неявная обратная связь. Например, пользователь посмотрел большую часть длинного видео.

Скорее всего, эта тема ему была интересна. Если же пользователь выключил ролик в первые пять минут, больше не строит предлагать ему такой контент. Неявная обратная связь обычно имеет меньшее значение при настройке алгоритмов, потому что мы пока не научились определять, какие эмоции у аудитории вызывает просмотр видео. Возможно, некоторые пользователи просто не выключили его вовремя. Иногда модель машинного обучения могут пытаться взломать.

Это происходит, когда кто-то хочет заставить модель давать неправильные предсказания, чтобы, например, получить финансовую выгоду или нарушить работу системы. В научном сообществе сейчас развивается целая область, которая изучает такие способы взлома и методы борьбы. Главная задача, которую приходится решать разработчикам — это привлечение внимания пользователя. У каждого человека есть определённое количество времени, которое он готов посвятить просмотру контента в соцсетях и в интернете в целом.

Новости юмор в одноклассниках