sam nakayama

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@jjjiijjjiji التعوسي منكوح من
العبري و الإيراني و اليمني و الأمريكاني و الهندي و الباكستاني

والتعوسي النجس يحب ناكحيه ويكره مصر ونيلها ويسميه ترعة لأنه جربوع صحراوي نجس تعس

عشان كدة التعوسي منكوح منكوح منكوح ليوم الدين

[Matt Dancho (Business Science) @mdancho84]

Someone built a free 7-week RAG curriculum on GitHub.

And they're right — it's good.

But, you'll need 1 more thing to get an AI/DS job in 2026:

[Math is Sacred @mathissacred]

Understanding! SARUS rule.

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@mohamedAbo39127 @Asmaaebrahim666 إلي زيك في مصر يا اسمه "خول" يا "علق" وبظن انك إنت نفسك حتختار " منيوك" عشان لايق علي طيزك العريضة يا إبن المومس ونكاح الرهط

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@AlanRMacLeod ganesh wants to shit in the streets as in his native nirvana of fking india

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@Alqudaimi خليجي رهطي، استبضاع أمه من الرهط ،وأبوه يبادل زوجاته زي البهائم! ولذا الخليجي ولد الرهط ،حاقد علي العالم

[Mathematica @mathemetica]

🧵 The singular value decomposition that quietly powers Netflix, Google, and PCA

Geometry of SVD to low-rank approximations to recommender systems and data compression.

SVD is the linear algebra engine most people never see. It takes any matrix and factors it into three pieces that reveal its geometric structure. Once that structure is clear, the reason it powers recommendations, search, dimension reduction, and compression becomes obvious.

This thread builds the idea from the ground up.

[Antonio Lupetti @antoniolupetti]

"Understanding Transformers and Attention Mechanisms" is a very interesting paper that presents the Transformer architecture from the perspective of applied mathematics.

It starts by representing text as vectors and explains mathematically how the attention mechanism processes these vectors to encode contextual information. It then develops Multi-Head Attention and shows how the main components of the Transformer architecture are constructed.

The paper also discusses more recent methods designed to reduce the computational and memory costs of attention, including KV caching, Grouped Query Attention, and Latent Attention. I think it is a useful reference for anyone interested in understanding Transformers beyond their high-level architecture and in seeing the linear algebra behind modern language models.

https://t.co/Rlun9QT7zx

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@alk3aam خليجي رهطي، استبضاع أمه من الرهط ،وأبوه يبادل زوجاته زي البهائم! ولذا الخليجي ولد الرهط ،حاقد علي العالم

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@hsm1081 @alsafi_husien خليجي رهطي، استبضاع أمه من الرهط ،وأبوه يبادل زوجاته زي البهائم! ولذا الخليجي ولد الرهط ،حاقد علي العالم

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@hsm1081 @alsafi_husien أنجاس الخليج     ولد الرهط و-  الاستبضاع  خربوها

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@sameh_asker واحدة أممية وحدوية???????????????

إنت بتهذر يا سكسوك

تقصد الكلب البحريني الصهيوني؟

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@alshagiri خليجي رهطي، استبضاع أمه من الرهط ،وأبوه يبادل زوجاته زي البهائم! ولذا الخليجي ولد الرهط ،حاقد علي العالم

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@mmmje2030 @MrKndel خليجي رهطي، استبضاع أمه من الرهط ،وأبوه يبادل زوجاته زي البهائم! ولذا الخليجي ولد الرهط ،حاقد علي العالم

[Math Cafe @Riazi_Cafe_en]

Caltech's "Undergraduate Game Theory" lecture notes by Omer Tamuz

PDF: https://t.co/mtYUJFegps

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@hamadalbaijan خليجي رهطي، استبضاع أمه من الرهط ،وأبوه يبادل زوجاته زي البهائم! ولذا الخليجي ولد الرهط ،حاقد علي العالم

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@MoatazAFattah طب يا كس أمك

[Kirk Borne @KirkDBorne]

Free 436-page PDF download…

Linear Algebra — Open Textbook: https://t.co/TsQ1g4psRK

#Mathematics

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@hamadalbaijan خليجي رهطي، استبضاع أمه من الرهط ،وأبوه يبادل زوجاته زي البهائم! ولذا الخليجي ولد الرهط ،حاقد علي العالم

[sam nakayama @Nakayama_Sam_]

@EmanNabih لاخوانجي والينارجي وانتي  لبوة المخلة  هههه

 قاعدة يا بنت القحبة ليل نهار تدافعي عن القزم اليهودي  الخاين

[Kirk Borne @KirkDBorne]

Learn about NumPy for Python…

here: https://t.co/omsBnrWVkf

and here: https://t.co/o4B2sIU0Ti

#DataScience #DataScientist