Статьи
Начало работы с монорепозиторием с помощью Nx Nrwl
Единый репозиторий Git содержит исходный код нескольких приложений и библиотек.
Зачем использовать монорепо?
Monorepo в организации поможет вам получить следующие преимущества:
Общий код . Повторно используйте проверку кода, код инструментов и код библиотек в приложениях в одном..
Какие языки программирования ВЫ должны выучить в 2022 году
Выводы из опроса StackOverflow, чтобы выяснить, какой язык программирования вам стоит выучить в 2022 году.
Введение
Многие точки зрения могут быть разделены, когда речь идет о проникновении в одну из самых горячих технологических отраслей, таких как искусственный интеллект, блокчейн или..
Отображение даты и времени на экране с помощью Python
В этом уроке я покажу вам, как создать программу Python, которая отображает текущую дату и время на экране.
Первое, что мы хотим сделать, это импортировать модуль datetime .
Модуль datetime предоставляет нам классы, которые позволяют нам управлять датой и временем.
После этого мы..
Как шаг за шагом вывести математическое свойство кольца all-reduce
Автор: Цзиньхуэй Юань; Перевод Цзяли Шен, Юшань Чжан
В нашем предыдущем блоге: Борьба со сложностью программной системы: соответствующий уровень абстракции мы упомянули, что общение в распределенной среде глубокого обучения сильно зависит от регулярных операций коллективного..
Отладка приложений React Native: распространенные проблемы и решения
React Native стал популярным фреймворком для создания кроссплатформенных мобильных приложений. Однако, как и в любой среде разработки, в приложениях React Native могут возникать ошибки и проблемы, требующие отладки. В этом блоге мы рассмотрим некоторые распространенные проблемы, с которыми..
Жесткая ссылка против символической ссылки
Содержание:
Что такое жесткие и символические ссылки в Linux? Как создавать жесткие и символические ссылки. В чем разница между ними, используя пример для иллюстрации?
Важные команды:
ls -li:
ls: список файлов и каталогов в текущем каталоге. -l: Список в большом формате (с..
Последние разработки по завершению сети знаний, часть 1 (интеллектуальный анализ данных)
Изучение и использование структуры графа высокого порядка для завершения графа разреженных знаний (arXiv)
Автор: Тао Хэ , Мин Лю , Исинь Цао , Зэкун Ван , Цзыхао Чжэн , Чжэн Чу , Бин Цинь .
Аннотация: Сценарии с разреженным графом знаний (KG) создают проблему для предыдущих методов..
Руководство по генеративно-состязательным сетям (GAN)
Введение в генеративно-состязательные сетевые архитектуры и их приложения
Генеративное моделирование — это неконтролируемый метод машинного обучения, целью которого является автоматическое обнаружение закономерностей или шаблонов в данных для создания новых данных, аналогичных исходному..
Как технологии могут повысить безопасность на рабочем месте?
Как искусственный интеллект и машинное обучение помогают компаниям создавать безопасную и защищенную среду для сотрудников.
Технологические достижения на рабочем месте не ограничиваются обеспечением производительности труда, внедрением инноваций и увеличением прибыли. Помимо прочего, это..
Создание машинного обучения с помощью серверного Swift - идеально
Самый распространенный способ создания модели Core ML - использовать Playground. Но что, если вы хотите иметь возможность добавлять больше данных из своего приложения и переобучать свою модель? Вы не сможете этого сделать, если добавите свою модель в приложение для iOS, поэтому вам придется..
Интеграция с Strava API
Когда я кодировал свой личный веб-сайт, я искал способы персонализировать проект. Я не хотел, чтобы это было просто место для постов в блогах и пошаговых инструкций по проектам. Я хотел поделиться частичкой себя там также.
Имея это в виду, я интегрировал RSS-канал Goodreads, так как книги..
Spring Boot против Spring MVC в Java: использование возможностей Spring Boot
В постоянно развивающемся мире разработки Java Spring Framework уже давно стал надежным помощником. Он предоставил разработчикам инструменты и функции, необходимые для создания надежных, масштабируемых и удобных в обслуживании приложений. Со временем Spring рос и расширялся, порождая различные..
Сила методов фильтрации при выборе признаков для машинного обучения
Выбор подходящих функций для включения в модель — один из самых важных этапов, которые специалист по данным может предпринять для создания успешной модели машинного обучения. Процедура поиска и выбора наиболее подходящих и информативных функций из набора данных для реализации при создании..
5 развлекательных способов использования ChatGPT
Как большая языковая модель, обученная OpenAI, ChatGPT способна генерировать человеческий текст в разговорном стиле. Это делает его мощным инструментом для широкого спектра приложений, включая чат-ботов, цифровых помощников и многое другое. Однако ChatGPT можно использовать и для более..
Стоит ли бояться искусственного интеллекта?
Есть много людей, которые боятся, что обучение машин думать как люди в конечном итоге приведет к тому, что машины, которые мы создаем и разрабатываем, обгонят людей. Они спрашивают себя, будем ли мы в безопасности в мире, полном роботов, которых обучают преодолевать человеческий интеллект...
Преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения и их влияние на будущее в биологии
ИИ и машинное обучение внесли значительный вклад в различные области, включая биологию. Биология — это изучение сложных биологических систем на разных уровнях организации, включая молекулы, клетки, ткани и организмы. Это сложная область, требующая глубокого понимания сложных биологических..
Нейронные сети с нуля с Numpy - Часть 2: Линейная регрессия
В этом руководстве вы подробно узнаете, как реализовать линейную регрессию для прогнозирования с помощью Numpy, а также визуализировать, как алгоритм учится эпоху за эпохой. В дополнение к этому вы изучите двухслойные нейронные сети.
В предыдущем уроке вы получили очень краткий обзор..
Как далеко мы продвинулись? Методы распознавания лиц, часть 2 (компьютерное зрение + машинное обучение)
Улучшение анализа цветных изображений с использованием нового гибридного алгоритма распознавания лиц на основе дискретных вейвлетов и полиномов Чебышева (arXiv)
Автор: Хасан Мохамед Мухи-Алдин , Маха Аммар Мустафа , Асма А. Абдулрахман , Джаббар Абед Элейви , Фуад С. Тахир , Юрий..
Рейва, Юникод, Вложения слов
Новая эра, новый персонаж
Примерно через неделю Император Японии собирается отречься от престола, и название японской эпохи изменится с Хэйсэй (平 成) на Рэйва (令 和). Это мой последний пост в эпоху Хэйсэй!
Использование названия эпохи очень распространено в Японии. Чтобы это понять,..
Как развернуть модель Pytorch: Scaleway Cloud VS VPS
Все готово, и ваша модель сияет, но теперь вы хотите поделиться ею.
В этой статье вы узнаете, как:
создать API, используя структуру FastAPI для вашей модели контейнеризируйте свой API с помощью Docker разверните свой контейнерный API на облачном провайдере или VPS
Давайте..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..