Публикации по теме 'coding'
Ежедневный дайджест BP № 21 — «полезные фрагменты кода и сила философии»
Вот что мы сегодня читаем
Добро пожаловать в 21-й выпуск Coffee Bytes, ежедневный дайджест Better Programming.
В этом выпуске у нас есть несколько руководств размером в байт для любителей Python, JavaScript и Gopher, а также философская часть, дающая пищу для размышлений.
Без дальнейших церемоний, давайте начнем.
3 причины, по которым философия может сделать вас лучшим программистом
Автор Матильда Алиффи
Философия и программирование — две разные дисциплины. Тем не менее,..
Языки программирования, которые вы должны выучить в 2022 году
Вы обдумываете правильный технологический стек, чтобы ваше программное приложение мгновенно произвело фурор? Нам не терпится увидеть, какие новинки этого года принесут в первую неделю года.
Итак, давайте перейдем к делу и перейдем к лучшим языкам программирования , которые вы не должны пропустить в 2022 году.
Питон
Мало кто знает, что Python — несколько более старый язык программирования. Тем не менее, мы уверены, что нет ни одного технически подкованного человека, который не..
5 способов вывести список файлов каталога в Python
Python дает вам максимальную гибкость
Операции, связанные с файлами и каталогами, являются базовыми навыками инженеров-программистов.
Я не говорю о копировании одного файла в другую папку в проводнике Windows. 😄
Я имею в виду автоматические пакетные операции с использованием функций вашего программного обеспечения. 😎
Несколько слов о обходах матриц
Обход матрицы также распространен в обработке изображений, машинном обучении и конкурентном программировании.
В таких языках, как C и C++, обход матрицы построчно выполняется значительно быстрее, чем по столбцу за столбцом.
Поиск такого предельного выигрыша приводит к повышению общей производительности системы. Вот почему так важны небольшие успехи и концептуальная информация.
Вот ловушка, в которую люди невольно попадают.
Обход матрицы строка за строкой или столбец за столбцом может..
Пакет «Думай как программист»
Набор Think Like A Programmer Bundle (партнерская программа)
Тренируйте свой мозг, чтобы думать как программист с проверенными и интересными экспертами No Starch Press! Начните понимать машинный разум из серии книг Рэндалла Хайда «Напиши отличный код», состоящей из трех частей. Узнайте об архитектуре системы, структурах данных, рекурсии, алгоритмическом мышлении и многом другом.
Изучите основополагающие принципы, которые помогут улучшить ваши навыки работы практически с любым..
Как создавать синтетические изображения с помощью OpenCV (Python)
Разделение изображений переднего и заднего плана для создания различных синтетических изображений. Субъективный анализ изображения для проверки реалистичности.
Вступление
Из эволюции архитектур глубокого обучения очевидно, что объект переднего плана или человека можно легко отделить от заднего плана. После того, как объект переднего плана сегментирован, его можно наложить на другое изображение. Но это требует времени и сложностей. Я говорю о подготовке набора данных, сетевой..
От нуля до героя на Python за 30 дней: день 7: управление потоком, часть II
Python - поистине замечательный язык. Когда кому-то приходит в голову хорошая идея, требуется около 1 минуты и пяти строк, чтобы запрограммировать что-то, что почти делает то, что вы хотите. Затем требуется всего час, чтобы расширить сценарий до 300 строк, после чего он все еще будет делать почти то, что вы хотите. - Джек Янсен
Перед чтением этой статьи убедитесь, что вы прочитали все мои предыдущие статьи из серии Zero to Hero in Python за 30 дней:..
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..