Статьи
ООП в JavaScript
В прошлой лекции мы говорили о классической модели объектно-ориентированного программирования с классами и экземплярами, созданными из этих классов. И помните, класс подобен чертежу, который представляет собой теоретический план, который мы используем для строительства многих домов в..
Машинное обучение для начинающих
Популярные библиотеки Python, которые мы используем в проектах машинного обучения:
1. Numpy 2. Pandas 3. Matplotlib 4. Scikit Learn
Проект машинного обучения включает в себя нет. из шагов: 1. Импорт данных 2. Очистка данных 3. Определение функций и целей 4. Создание модели 5. Обучение..
Создание алгоритмического искусства с помощью Python
Исследуйте свое творчество, создавая что-то красивое
Алгоритмически определенные изображения прекрасны. Примеров масса, даже созданных без компьютера. Ключевым моментом является то, что у вас есть четкое формальное определение того, как создается образ. Прочитав эту статью, вы будете..
Установка MySQL CLI на экземпляр EC2
15 апреля 2021 г.
Томас
На днях я развернул кластер RDS в VPC и хотел подключиться к нему, чтобы убедиться, что все выглядит правильно. Однако, поскольку я поместил кластер в частную подсеть и разрешил подключения только из VPC, я не смог подключиться со своего рабочего стола. Решение,..
Как работают устройства NISQ часть 2
Quantum Volume на практике: что пользователи могут ожидать от устройств NISQ (arXiv)
Автор: Элайджа Пелофске , Андреас Берчи , Стефан Эйденбенц
Аннотация: Квантовый объем (QV) стал де-факто стандартным эталоном для количественной оценки возможностей шумных промежуточных..
Инновационные приложения нейронного машинного перевода, часть 3 (машинное обучение)
Полууправляемый нейронный машинный перевод с регуляризацией согласованности для языков с низким уровнем ресурсов (arXiv)
Автор: Вьет Х. Фам , Тханг М. Фам , Джианг Нгуен , Лонг Нгуен , Дьен Динь .
Аннотация: Появление глубокого обучения привело к значительному прогрессу в машинном..
Алгоритмы на основе деревьев 1: деревья решений
В этой статье вы получите общее представление о деревьях решений, строительном блоке современных алгоритмов машинного обучения, таких как XGBoost и LightGBM. Сначала мы подробно рассмотрим принцип работы, а затем реализуем его с помощью Scikit-Learn.
Алгоритмы машинного обучения на основе..
Уведомления в расширении Chrome
Уведомления отличные. Когда приложение хочет привлечь внимание пользователя, обычно когда был выполнен (долгий) процесс и, возможно, пользователь перешел на другую вкладку или даже в другое приложение, уведомление позволит пользователю узнать о процессе и, возможно, сможет вернуть их. в..
Ежедневный совет по анализу данных - № 7
Ежедневный совет по анализу данных - № 7
Краткое введение в переоснащение машинного обучения и нейронных сетей.
Переобучение происходит, когда обученная модель обобщает обучающие данные и не может точно предсказать невидимые данные. Это происходит потому, что модель слишком внимательно..
Алгоритмы планирования в облаке для различных сценариев
Алгоритмы планирования в облаке для различных сценариев
В последние годы решающее значение приобрела оптимизация использования ресурсов в реальных системах. Традиционные алгоритмы планирования широко использовались на протяжении десятилетий, такие как «первым пришел — первым обслужен»..
Создание сводного чат-бота с использованием Cohere и Telegram
Создание сводного чат-бота с использованием Cohere и Telegram
Узнайте, как интегрировать Cohere Large Language Models с Telegram самым простым способом. Создайте чат-бота Telegram, который суммирует входящие текстовые сообщения и возвращает сводку пользователю.
Введение
В..
КАК ОТПРАВИТЬ 10000 ПИСЕМ, ИСПОЛЬЗУЯ NODE.JS, SENDGRID API И ОЧЕРЕДЬ
const sgMail = require('@sendgrid/mail');
const kue = require('kue');
// set API key
sgMail.setApiKey(process.env.SENDGRID_API_KEY);
// create a queue
const queue = kue.createQueue();
// process emails in the queue
queue.process('email', (job, done) => {
const { to, from, subject, text,..
Как развивается телемедицина в 2022 году, часть 1 (биоинформатика)
1. Внедрение шифрования на телемедицину( arXiv)
Автор: Улкар Ахмадова , Ламан Мамедова , Бехнам Киани Каледжахи
Аннотация: В эпоху технологий безопасность данных является одной из самых важных вещей, в которых нуждаются как отдельные лица, так и компании. Информация играет..
Исследовательские работы по сетям Кохонена (искусственный интеллект)
Карты Кохонена, расслабляющие победителя и усиливающие победителя: максимальная взаимная информация от усиления победителя ( arXiv )
Автор: Йенс Кристиан Клауссен
Аннотация: поведение увеличения обобщенного семейства самоорганизующихся карт признаков, алгоритмов Winner Relaxing и..
Membuat Светофор menggunakan Javascript CSS HTML
Всем привет! Судах тау белум? Кара membuat светофор menggunakan javascript? юк simak bagaimana cara membuat светофор! Eitsss tapi setelah melihat ини kalian jangan lupa pelajari lagi lebih dalam agar kalian bisa paham lebih banyak javascript! будаяканские литераторы
1.ПАПКА..
Точная настройка MPT-7B на Amazon SageMaker
Точная настройка MPT-7B на Amazon SageMaker
Узнайте, как подготовить набор данных и создать обучающее задание для точной настройки MPT-7B в Amazon SageMaker.
Каждую неделю объявляются новые большие языковые модели (LLM), каждая из которых пытается превзойти свою предшественницу и занять..
ByteTrack : модель отслеживания, в которой также учитываются ограничивающие рамки с низкой точностью.
Это введение в「ByteTrack」, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS .
Обзор
ByteTrack — это модель отслеживания..
Лучшие языки программирования, которые должен знать начинающий разработчик программного обеспечения
Начинающие разработчики программного обеспечения часто спрашивают меня: «На каких языках программирования мне следует сосредоточиться?». На этот вопрос чрезвычайно сложно ответить, поскольку ландшафт постоянно меняется, и я могу говорить только о своей личной точке зрения.
Чтобы дать более..
Новое преимущество в графах знаний
Как карьерный технический менеджер по продуктам, специализирующийся на AI/ML и поисковых системах, я часто использовал мощь графов знаний и их способность представлять информацию в виде семантической сети сущностей и отношений. Графы знаний нашли широкое применение в таких приложениях, как..
Создание бота Reddit, который будет делать ваши ставки 🤖
(Или ползать по Reddit в поисках блокнотов Colab)
Reddit — золотая жила знаний. Вы можете найти информацию буквально обо всем, если наткнетесь на нужный саб Reddit. Но наличие такого большого количества информации также означает, что много раз вы ищете иголку в стоге сена.
Трудно найти..
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..