Публикации по теме 'automation'
Использование машинного обучения для анализа языка тела и выражения лица
В течение последних недель я работал над системой, которая может помочь анализировать эмоциональное состояние людей, глядя на их позы, выражения лиц и их речевые сигналы. В серии из двух статей я рассмотрю методы и наборы инструментов, которые используются для создания подобной системы. В первом посте серии мы рассмотрим часть компьютерного зрения. Это включает в себя распознавание позы тела и мимики.
Отказ от ответственности: я никоим образом не утверждаю, что эта система безупречна...
Что такое фреймворк Cypress?
Спрос на модернизированные решения для автоматизации резко возрос в связи с необходимостью производить продукцию быстрее для выхода на рынок. Одной из причин является разработка обновленных веб-приложений с использованием таких фреймворков, как React, Angular, Vue и других. Cypress — одно из таких решений, которое пытается решить основные проблемы, с которыми сталкиваются современные онлайн-приложения.
Cypress — это среда сквозного тестирования на основе JavaScript, основанная на..
Python для облачных вычислений и автоматизации инфраструктуры с использованием Boto3 и Terraform
Облачные вычисления изменили то, как мы строим нашу инфраструктуру и управляем ею. Облачные вычисления предлагают предприятиям возможность быстро и легко масштабировать свою инфраструктуру, что делает их популярным выбором для многих компаний.
Python — это популярный язык программирования, который можно использовать для облачных вычислений и автоматизации инфраструктуры. Популярность Python обусловлена его простотой и легкостью использования, что делает его идеальным как для..
Автоматически превращайте изображения в слайд-шоу с помощью Node.js
Автоматически превращайте изображения в слайд-шоу с помощью Node.js
Обычное слайд-шоу представляет собой последовательность неподвижных изображений, которые меняются через равные промежутки времени. С современным программным обеспечением для редактирования видео вы можете выйти за рамки классического определения, добавив эффекты движения и переходы, чтобы заинтересовать вашу аудиторию.
Возможности видео слайд-шоу безграничны. Они идеально подходят для рассказывания историй,..
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) — благо или зло?
AutoML в настоящее время является одной из горячих тем решений на основе ИИ. Автоматизированное машинное обучение — это предлагаемое решение на основе ИИ для решения растущих проблем, связанных с использованием машинного обучения, которое автоматизирует реальные трудоемкие повторяющиеся задачи. Процесс потенциально включает в себя все этапы, начиная с необработанного набора данных и заканчивая созданием модели машинного обучения, готовой к развертыванию.
Это похоже на разработку..
Использование регулярных выражений для извлечения имен из файлов
Есть ли у вас файл данных или набор данных, из которого вы хотите извлечь данные на основе критерия? Что ж, на помощь могут прийти регулярные выражения. В этой статье я выделю список шагов, которые я использовал для создания регулярных выражений для извлечения имен пакетов «KDE» из выходных данных команды поиска по запросу Pacman, которые были сохранены в файле.
KDE — это ключевое слово для поиска, которое я использовал. Он связан со средой рабочего стола Plasma. Pacman — менеджер..
Что я узнал о Cypress за этот месяц (как новичок) 🤖
Недавно на работе у меня была задача автоматизировать процесс выполнения действия в одном домене и проверки результата в другом домене.
Оказывается, это было сложнее, чем я думал раньше.
У меня не так много опыта работы с Cypress, поэтому это дало мне прекрасную возможность погрузиться и узнать о нем больше.
Поэтому в этой статье я хотел поделиться тем, что узнал о Cypress за этот месяц.
Уступка с «тогда»
Итак, вот интересное для начала. Как описано выше, мне нужно было..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..