WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]