Публикации по теме 'coronavirus'
Правда о контрольном списке {SOAP vs REST vs GRPC vs GraphQL}
Введение
По мере продолжения сравнения это кажется немного странным. В то время как первые два являются (являются) общими конкурирующими «стандартами», два разных стандарта имеют несколько уникальную сферу применения. Их объединяет часто встречающаяся концепция статистических манипуляций. Каждый из них позволяет внешнему объекту получать доступ к вашей информации в определенных пределах.
SOAP
«Простой протокол доступа к объектам» (хотя о его значении обычно забывают,..
Использование ИИ для обнаружения нарушений социального дистанцирования
Делайте крутые вещи с данными!
Вступление
Многие города в США и Европе сейчас осторожно открываются. Людей проинструктировали следовать правилам социального дистанцирования, когда они выходят на улицу. Но следят ли за ними люди? Для городов может быть важно оценить это и принять соответствующие меры. Если большинство людей последуют им, то можно будет безопасно открыть больше мест. Однако, если нарушений много, может быть безопаснее закрыть. Именно это и произошло в..
Документы по исследованию данных о коронавирусе, которые стоит прочитать прямо сейчас
По мере того, как новые события становятся в центре внимания новостей, они становятся объектом внимания многих исследователей. Начиная от автоматического обнаружения и заканчивая новыми способами прогнозирования сценариев потенциальных вспышек, это некоторые популярные научные исследования данных о COVID-19, также известном как Коронавирус.
Быстрый цикл разработки искусственного интеллекта в связи с пандемией коронавируса (COVID-19): первые результаты для автоматического обнаружения..
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..