Статьи
Можем ли мы предсказать цитируемость препринтов?… И должны ли?
Интересно сравнить препринты с журналами. Давайте посмотрим на все статьи, опубликованные на ArXiv в 2010 году, используя данные API ArXiv OAI-PMH . Затем мы можем сопоставить их с журнальными версиями тех же статей, используя API CrossRef .
Почему мы смотрим на 2010 год? 2010 год может..
Введение в компьютерное зрение
Основная идея компьютерного зрения такова: что, если компьютеры могут «видеть» и интерпретировать окружающий их мир, или просто вы можете сказать, что у компьютеров есть глаза, они могут видеть и различать объекты, как это делает человек.
Оглавление
1.Что такое компьютерное зрение?
2.Как..
Однослойная нейронная сеть с использованием Tensorflow.
В первом посте https://medium.com/@gautam.karmakar/logistic-regression-using-tensorflow-f7220e067477 я создал простую логистическую регрессию для классификации данных персонажей. В этом посте мы будем использовать тот же набор данных, но вместо логистической регрессии мы будем использовать..
Раскрытие возможностей SQL: комплексное руководство по языку структурированных запросов и базам данных…
Продолжая тему моей предыдущей статьи об SQL, я приглашаю вас изучить предыдущий этап нашего обсуждения, который можно найти по следующей ссылке:
Раскрытие возможностей SQL: полное руководство по языку структурированных запросов и базам данных… Продолжая тему..
Основные понятия тензоров
Основные понятия тензоров
Глубокое обучение
Предисловие
Базовая структура данных всех современных систем машинного обучения использует тензоры , что свидетельствует о ее важности для области глубокого обучения. Давайте представим это подробно.
Подобно спискам и кортежам, тензоры..
Дайджест React Frontend (30 января — 5 февраля 2023 г.)
JavaScript
Получение ответов об ошибках от Axios
Полное руководство по обработке ошибок JavaScript
Асинхронное программирование в JavaScript — руководство для начинающих
Как использовать ключевое слово this в JavaScript
Лучший способ работы с вводом чисел и дат в JavaScript..
Общий контекст в архитектуре микроинтерфейсов
Выводы из реального кейса
Краеугольным камнем почти каждого веб-приложения средней и крупной компании будет архитектура микрофронтенда . Это особенно актуально для распределенной структуры команды НИОКР, где у каждой команды есть своя область, задача или часть всего веб-приложения...
Akkio + Zapier — Блог Akkio
Наша интеграция с Zapier уже запущена, что позволяет невероятно легко добавлять ИИ в любой Zap. Akkio + Zapier — это новый мощный способ воспользоваться преимуществами машинного обучения. Вот пример подсчета новых потенциальных клиентов на лету, когда они заносятся в Google Таблицы, а затем..
Контрольный список для написания инструментов командной строки
Разница между раздражающим инструментом CLI и отличным инструментом часто может быть достигнута несколькими простыми изменениями.
За эти годы я построил множество инструментов командной строки, в том числе pipx , у которого почти полмиллиона загрузок. Здесь я пытаюсь зафиксировать важные..
Разработка проверки контактной формы на JavaScript
Контактные формы являются важным компонентом веб-сайтов, позволяющим посетителям легко связываться с вами, задавать вопросы или оставлять отзывы. Однако без надлежащей проверки эти формы могут стать уязвимыми для спама, вредоносных атак и ошибок пользователей. Разработка системы проверки..
иди к черту;
Введение
Многие программисты считают, что операторы goto — лучший способ обработки ошибок в языке программирования C. Я даже видел, как это чувство выражается в виде мема. Я категорически не согласен. Почему меня это должно волновать, если я нахожусь в отпуске в пределах видимости..
Логистическая регрессия — День 28
50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Автор: Круио
Добро пожаловать на 28-й день вашего путешествия по науке о данных! На наших предыдущих сессиях мы рассмотрели широкий спектр тем: от статистики и Python до библиотек линейной регрессии и машинного обучения...
Обещания JavaScript проще, чем вы думаете
Когда я сталкиваюсь с новым абстрактным понятием в программировании, я всегда пытаюсь связать его с чем-то простым и вполне понятным, например с едой 😋 Я ОБОЖАЮ еду! и почти все, кого я встречал, делают. Вот почему сегодня мы будем думать об обещаниях и выполнении асинхронного кода в..
Как убедиться, что ваш веб-сайт не отстает после обновления Google Core Vitals
Остановите то, что вы делаете, откройте Chrome и перейдите к инструменту Lighthouse - он вам понадобится
Еще в мае 2020 года Google объявил, что «основные жизненно важные показатели» скоро станут сигналом ранжирования в поисковых системах. Это означает, что веб-сайты с хорошими основными..
Введение в прикладную линейную алгебру: векторы
Цель: эта статья представляет собой введение в векторы, векторные операции и их приложения в области науки о данных.
Почему вам следует его изучить. Это основа почти всех методов машинного обучения, позволяющих учиться на данных, будь то прогнозирование, классификация или кластеризация...
Выбросы-аномалии в данных.
Что такое выбросы?
По сути, выбросы — это точки данных, отклоняющиеся от тренда, шаблона или где-либо еще, где висят другие точки данных.
Проще говоря, выброс — это чрезвычайно высокая или чрезвычайно низкая точка данных по отношению к ближайшей точке данных и остальным соседним..
Создайте RESTful API, используя hapijs и mongoose
Эта статья посвящена созданию RESTful API с использованием хапиджей и мангуста .
API будет обрабатывать CRUD для объекта [ Волк ], используя HTTP-глаголы - GET, PUT, POST и DELETE.
Ладно, приступим
Убедитесь, что на вашем компьютере установлен узел и пряжа как глобальный пакет...
Пусть Vs Const Vs Var
Вот что прекрасно в языке программирования javascript, он полон сюрпризов
Позволить:
«Let» — это блочная, а не глобальная локальная переменная, используемая для инициализации оператора, давайте разберемся на примере:
если вы видите пример, что переменная «fname» недоступна вне..
Неявные классы, т.е. расширения
Серия, часть 2, из «Scala и имплициты дерева»
В первой статье этой серии из трех частей мы узнали, что в Scala 2.x использовалось это ключевое слово неявный , которое использовалось тремя разными (и немного запутанными) способами. Для тех, кто хочет сразу перейти к Scala 3, слово..
TL; DR Резюме объявлений по машинному обучению от AWS re: Invent 2019 Keynote # 1
Сегодня на Keynote Энди Ясси в re: Invent Amazon представила несколько очень интересных возможностей ML / AI (большинство из которых доступно с сегодняшнего дня, а некоторые будут выпущены в начале этого года).
Во время этих мероприятий стало традицией, что, хотя анонсы являются отличной..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..