@pro.holovne: У ТРЦ, кафе та магазинах хочуть зобов’язати вмикати щонайменше 50% української музики, — СЮГ 📍Відповідну петицію подали до Кабінету Міністрів України. Пропонують посилити вимоги до музики: щонайменше половину музичного контенту має становити українська музика — таким чином хочуть збільшити присутність вітчизняних виконавців у публічному просторі. 📍Окремо депутати просувають жорсткіші обмеження на відтворення музики мовою держави-агресора у сфері обслуговування. Законопроєкт №15430 уже включений до порядку денного Ради, а профільний комітет рекомендував прийняти його за основу. 📍Тобто зміни можуть торкнутися не лише ресторанів і кафе, а й магазинів, торгових центрів та інших закладів, де для відвідувачів вмикають фонову музику. Підтримуєте таку ініціативу? #події #українізація #мова #новини #сьогодні

𝐏𝐑𝐎.𝐇𝐎𝐋𝐎𝐕𝐍𝐄
𝐏𝐑𝐎.𝐇𝐎𝐋𝐎𝐕𝐍𝐄
Open In TikTok:
Region: UA
Saturday 03 October 2026 16:08:25 GMT
29422
757
154
40

Music

Download

Comments

userinh69hnky5
romario :
а шо в нас є нормальна музика
2026-10-03 17:08:46
80
user811079835059
Жигули :
це Перемога
2026-10-03 17:30:20
33
bessarabian.siluk
Bessarabian Siluk :
в нас є українська музика нормальна?[Слезы радости]
2026-10-03 17:08:41
33
vladko.alien
Vladko Alien :
дуже добре давно пора🔥
2026-10-03 16:20:53
28
larisadruzenko
Лариса Друзенко :
Нарешті
2026-10-03 16:59:10
5
user9865190814329
тата :
Супер!!!!ДАВНО ПОРА БУЛО ЦЕ ЗРОБИТИ,ДАВНО....
2026-10-03 17:10:13
9
scop1ng777
JustCore :
Я українську взагалі не слухаю 🙉 можете не вмикати
2026-10-03 17:55:20
16
user3991377496273
Анжела :
Тим більше,буду говорити рос.мовою
2026-10-03 17:17:46
33
user1380018761605
masmen :
Всі будут в наушниках ходить😂
2026-10-03 16:52:13
24
_elena_odessa
ELENA_ODESSA :
це вже перемога?
2026-10-03 17:01:42
21
vita87373
Vita Vidana :
В жодній країні такого нема🤣🤣🤣
2026-10-03 16:52:04
36
nina.13.051
Nina 13.05@ :
Дурдом
2026-10-03 17:16:35
14
user8509815303417
user8509815303417 :
Больше нечем заняться????
2026-10-03 16:46:54
56
userr7eqv7z6nr
userr7eqv7z6nr :
ДУУУЖЕ важливо це зараз...
2026-10-03 17:16:10
8
bratkaramazov7
BratKaramazov :
Офіс презика коли перейде на укр мову?
2026-10-03 18:36:46
5
stas07625
Stas :
я перейшов на російську😁
2026-10-03 18:18:24
12
user4185525278196
світлана :
У часи війни дуууууже важливі закони приймають.
2026-10-03 17:54:46
5
wsp_1100
Игорь :
Лучше вообще ничего тогда не включать
2026-10-03 17:49:36
5
user9875126657103
ддд :
В СТРАНЕ СКОРО ЛЮДЕЙ НЕ БУДЕТ КТО ЕЕ БУДЕТ СЛУШАТЬ
2026-10-03 17:33:48
10
maks88156
Maks :
я грав на російській
2026-10-03 16:42:48
12
user530932422613525
user530932422613525 :
якої.. монатіка
2026-10-03 16:56:41
5
user2410827084101
user2410827084101 :
хто буде рахувати пісні,українські😁😅😂
2026-10-03 16:43:24
5
maschala46
maschala :
потужно!!!
2026-10-03 16:12:10
9
olgavikki4127
olgavikki412 :
Підтримую
2026-10-03 16:23:18
9
nikolai.bobenko
Nikolai BOBENKO :
давно пора.....💯💯💯💯💯💯💯💯💯
2026-10-03 16:44:37
5
To see more videos from user @pro.holovne, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

🗂 Remember these 6 algorithms if you want to enter ML ➡️Machine Learning from Scratch, part 23: 6 crucial algorithms 1. Linear regression (part 1): fits the straight line that comes closest to the points. Our 13 lines learned it step by step: error 34.92 -> 0.09 after 1,000 epochs (w 0.80, b 2.00; exact least squares: 0.80 and 2.03). Used to predict numbers, like house prices. 2. Decision tree (part 18): yes or no questions learned from 400 made-up bank customers: income above 3,020? Then: more than one missed payment? 82 of 100 new customers right, and you can read every step. 3. Random forest (part 20): 100 trees, each on its own random sample, then a majority vote. The first new customer got 15 yes and 85 no; 84 of 100 new customers right. A standard tool for table data, like fraud prediction. 4. Gradient boosting (part 22): a first guess of 47%, then 200 small trees, each adding 1% of a fix for what is still wrong: 84 of 100 new customers right. XGBoost is its best known version. 5. K-means (part 17): 600 made-up photos from three trips, no labels. Each photo joins its nearest center, each center moves to the middle of its photos. Try 5 needed 9 rounds and found the trips: city 250, coast 200, mountains 150. 6. Neural network (parts 2 and 3): one neuron draws one line; three neurons learn XOR, which no single line can separate (4 of 4 from epoch 386 on). Bigger networks read images and write text. Our small versions: part 10 reads a test digit as an 8 (90%), part 11 writes
🗂 Remember these 6 algorithms if you want to enter ML ➡️Machine Learning from Scratch, part 23: 6 crucial algorithms 1. Linear regression (part 1): fits the straight line that comes closest to the points. Our 13 lines learned it step by step: error 34.92 -> 0.09 after 1,000 epochs (w 0.80, b 2.00; exact least squares: 0.80 and 2.03). Used to predict numbers, like house prices. 2. Decision tree (part 18): yes or no questions learned from 400 made-up bank customers: income above 3,020? Then: more than one missed payment? 82 of 100 new customers right, and you can read every step. 3. Random forest (part 20): 100 trees, each on its own random sample, then a majority vote. The first new customer got 15 yes and 85 no; 84 of 100 new customers right. A standard tool for table data, like fraud prediction. 4. Gradient boosting (part 22): a first guess of 47%, then 200 small trees, each adding 1% of a fix for what is still wrong: 84 of 100 new customers right. XGBoost is its best known version. 5. K-means (part 17): 600 made-up photos from three trips, no labels. Each photo joins its nearest center, each center moves to the middle of its photos. Try 5 needed 9 rounds and found the trips: city 250, coast 200, mountains 150. 6. Neural network (parts 2 and 3): one neuron draws one line; three neurons learn XOR, which no single line can separate (4 of 4 from epoch 386 on). Bigger networks read images and write text. Our small versions: part 10 reads a test digit as an 8 (90%), part 11 writes "the bird sat on a park." #machinelearning #python #ai #datascience #algorithms

About