Публикации по теме 'content'
Пользователи ПК не должны пропустить AirDrop! Обмен файлами без проблем!
Вот несколько альтернатив OneDrop на вашем компьютере с Linux/Windows
да… я понял. Ваш яблочный друг легко может делать фотографии на своем iPhone и редактировать их на Mac, а также публиковать свои фотографии в Insta менее чем за минуту.
Но я должен сказать... ТАКЖЕ проще обмениваться файлами на вашем компьютере. Что еще? Вы также получаете множество других функций, помимо обмена файлами.
Вот несколько альтернатив каждому пользователю, отличному от Mac (даже Linux и Chrome OS)...
Чем машинное обучение отличается от социального слушания и почему оно так важно.
Я получаю много вопросов вроде «Разве машинное обучение (ML) не похоже на социальное слушание?» или «разве это не просто более мощная версия социального слушания?»
Я всегда отвечал да и нет.
Да , потому что машинное обучение делает все, что может делать слушание в социальных сетях, т. е. отслеживать, что упомянуто, кто это упомянул, что люди говорят о вашем бренде, но данные строятся на ключевых словах, которые являются одномерными.
Нет , потому что ML позволяет брендам не только..
Почему ИИ не возьмет на себя управление контент-маркетингом… Пока
На рынке существуют буквально тысячи приложений для контент-маркетинга, и все они обещают помочь вам привлечь влиятельных лиц, привлечь вашу аудиторию, с легкостью писать и организовывать рабочий процесс.
Если вам нравятся ваши инструменты, заманчиво попробовать каждое новое приложение для контент-маркетинга на рынке, чтобы увидеть, что оно может сделать для вас. Однако с этим искушением приходит загадка.
Легко слишком полагаться на приложения и забыть о людях.
Меня беспокоит,..
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..