Статьи
Машинное обучение с помощью Python (проект MySkill Data Science)
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая занимается созданием алгоритмов и моделей, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или решения на основе этого обучения.
На высоком уровне процесс машинного обучения можно разбить на три основных этапа:
Сбор и..
Быстрый совет — деструктор контроллера AngularJS
Одна из вещей, которую вам может понадобиться сделать, это очистить ресурсы, когда деактивируется контроллер в AngularJS. Чтобы очистить используемые ресурсы, нужно прослушивать событие $destroy в $scope и когда оно срабатывает для очистки. В жизненном цикле контроллера AngularJS..
React — финансовый крах для разработки проекта
React — это в основном решение для просмотра для facebook от facebook.
Людям это показалось крутым, и это стало тенденцией. Год за годом мы добавляем функции, новые методы для решения большой проблемы React: управления состоянием. Поскольку React — это библиотека с открытым исходным кодом, у..
Вы заинтересованы в бесплатном изучении Data Science и Machine Learning?
Университет WorldQuant подготовил для вас курс Applied Data Science Lab. Этот курс для самостоятельного обучения предназначен для того, чтобы помочь людям развить свои навыки в области науки о данных и машинного обучения с помощью восьми различных проектов, которые варьируются от изучения..
Сделать Kaggle домом открытых данных
Опубликуйте свои данные на Kaggle, чтобы поделиться ими с более чем 600 000 специалистов по данным
Kaggle наиболее известен проведением соревнований по машинному обучению. Эти соревнования помогли классифицировать китов в океанах и галактиках в небе; они помогли диагностировать..
Использование Cypress для тестирования вашего HTML
Глубокое погружение в действенные команды Cypress
Cypress — действительно интересный инструмент для тестирования. Как разработчик программного обеспечения, я хотел бы убедиться, что мой код делает то, для чего он предназначен. Тестирование — это целый набор навыков сам по себе, и..
Абстракция данных в React с использованием контекстного API
Если вы работали над React, то могли сталкиваться с ситуациями, когда вам приходилось передавать реквизиты из компонента прародителя в компонент внуков. Ну, это обычное дело в React, и отношения могут быть еще глубже. React сам по себе является беспристрастным фреймворком, который дает нам..
Что, черт возьми, такое API? Как это может мне помочь? И как, черт возьми, я могу это использовать?
Так что, черт возьми, такое API?
Приложение П программирование I интерфейсов (API) в целом обозначает любой вычислительный интерфейс, который определяет взаимодействие между несколькими (часто несопоставимыми) фрагментами. программного обеспечения.
Эти фрагменты программного..
Методы адаптивных параметров для машинного обучения
Давайте рассмотрим некоторые методы адаптации ваших параметров с течением времени.
В этом посте я расскажу об идеях, лежащих в основе методов адаптивных параметров для машинного обучения, а также о том, почему и когда их реализовывать, в качестве некоторых практических примеров с..
Как отключить звонок терминала Windows 🔕
Выпуски Microsoft Подсистема Windows для Linux (WSL) и Windows Terminal вызвали большой ажиотаж, поскольку они свидетельствовали о стремлении Microsoft улучшить взаимодействие с разработчиками в Windows. От обоих продуктов по-прежнему есть чего ожидать, но они уже значительно улучшили..
Atari Jaguar: консоль, которую многие любят ненавидеть, которую я ненавижу любить
Мальчик, я могу их выбрать. Все консоли, которые я когда-либо покупал, заканчивались проигрышами, и во многих случаях я выбирал те, которые уже проиграли. Может, у меня просто подсознательная тяга к аутсайдерам? Назовите неисправную консоль, и она у меня есть. Sega Saturn, Turbo GrafX 16,..
Улучшите производительность веб-API с помощью разбиения на страницы
Пагинация и фильтрация по API
Привет, ребята, сегодня, продолжая серию веб-API ASP NET Core, мы рассмотрим захватывающую тему, а именно разбиение на страницы . Я думаю, что никто из нас не забывает о разбивке на страницы, поскольку почти на любом веб-сайте есть реализация эта..
Наивный байесовский анализ. Обзор
Наивный байесовский метод, основанный на статистике и теории вероятностей, является, пожалуй, одним из наиболее широко используемых методов машинного обучения в науке о данных. Это метод классификации, который предсказывает правильную метку для данного входа на основе расчета вероятностей..
5 увлекательных примеров использования науки о данных в продажах
Отрасли не могут позволить себе игнорировать данные в то время, когда они имеют такое большое значение. Поиск инновационных методов использования данных в своих интересах — единственный вариант, который имеет для них смысл.
Вместе с другими отраслями сектор продаж принял эти фразы в качестве..
LeetCode: учебный план LeetCode 75 / День 2
«Учебный план LeetCode 75 для лучших интервью» — это учебный план, который предлагает график выполнения набора из 75 задач по программированию на LeetCode в течение нескольких недель с целью подготовки навыков для технических собеседований и улучшения кодирования.
205. Изоморфные струны...
Автоматизация обратной связи с пользовательским интерфейсом и визуальное тестирование в веб-приложениях
Визуальное регрессионное тестирование с Chromatic, Storybook и Mock Service Workers
В этой статье вы узнаете, как настроить Chromatic и организовать визуальное регрессионное тестирование в вашем приложении. Вот итоговая база кода на GitHub .
Chromatic — это облачный набор..
Сложение моделей машинного обучения для многомерных временных рядов
Практические руководства , пробираясь через Dataland
Сложение моделей машинного обучения для многомерных временных рядов
Прогнозирование загрязнения воздуха PM 2.5 с использованием ансамбля стека
Анализ временных рядов слишком часто рассматривается как эзотерическая область науки о..
Утилита оператора распространения в JavaScript
Оператор распространения - одна из самых крутых функций, представленных в рамках выпуска ES2015, мы рассмотрим некоторые его полезные приложения.
Вы когда-нибудь наблюдали, как намазывают тосты маслом, как они оставляют следы? Точно так же оператор JavaScript Spread представлен тремя..
Данные глубокого обучения и биржевых временных рядов
Данные временных рядов чрезвычайно распространены в современной практике науки о данных. Одним из наиболее ярких примеров этого являются биржевые данные, временные ряды, которые определяют большую часть современной экономической жизни. В этом посте мы попытаемся обучить одномерную модель..
Как принимать аргументы командной строки в сценариях Node.js?
В этом коротком сообщении в блоге мы увидим, как мы можем написать сценарий Node.js, который принимает аргументы командной строки и именованные аргументы.
Как мы знаем, в любом скрипте Node.js у нас есть объект с именем process , который содержит много информации о текущем запущенном..
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..