Публикации по теме 'data-science'
🌋 5 потрясающих Java-проектов EP2: микросервисы, интернет вещей и многое другое
Сегодня мы настроим кластер микросервисов RPC, будем его мониторить, анализировать странные наборы данных, настраивать инфраструктуру обработки iOT, а также анализировать и модифицировать код. Все благодаря Яве. Давайте углубимся:
🕵️ Apache Dubbo — микросервисы RPC…
Как извлечь органические результаты видео из Brave Search с помощью Python
Как извлечь органические результаты видео из Brave Search с помощью Python
Этот пост в блоге покажет вам, как извлечь результаты видео Brave из органических результатов и вкладки видео.
"Вступление" Что будет соскабливать Что такое смелый поиск Полный код "Подготовка" Пояснение кода Очистить органические видео Очистить вкладку видео Ссылки
вступление
В настоящее время у нас нет API, поддерживающего извлечение данных из Brave Search.
Этот пост в блоге..
Система обнаружения эмоций речи с использованием Python
Речь — это естественный и интуитивный способ общения и выражения эмоций. По мере развития технологий обработки речи и языка обнаружение речевых эмоций становится все более важной областью исследований. Системы обнаружения речевых эмоций могут использоваться в различных приложениях, таких как колл-центры, консультации по психическому здоровью и социальная робототехника.
В этом сообщении блога мы рассмотрим, как создать простую систему обнаружения речевых эмоций с помощью Python. Мы..
Менее известные библиотеки Python для науки о данных
Обновление 2021 года : эта статья была опубликована давно. Некоторые из упомянутых здесь библиотек уже не могут быть менее известными.
Вот еще одна статья, которая могла бы стать отличным дополнением к этой статье:
Стоит попробовать пять библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом Ураганный тур по пяти библиотекам, которые могут стать отличным дополнением к вашему стеку Data Science на datascience.co
Python -..
Лучшее исследование субмодульной максимизации, часть 4 (оптимизация машинного обучения)
Негладкая и гладкая по Гельдеру субмодулярная максимизация (arXiv)
Автор: Дуксан Ли , Нам Хо-Нгуен , Дабин Ли .
Аннотация: Исследуется задача максимизации непрерывной DR-субмодулярной функции, не обязательно гладкой. Мы доказываем, что непрерывный жадный алгоритм обеспечивает [(1−1/e)OPT−ε] гарантию, когда функция является монотонной и гладкой по Гельдеру, что означает, что он допускает непрерывный по Гельдеру градиент. Для функций, которые не являются дифференцируемыми или..
Не означает ли это, что мы должны измерить («коллапсировать») состояние первого иона, прежде чем определить…
Не означает ли это, что мы должны измерить («коллапсировать») состояние первого иона перед определением второго? Как тогда мы можем вернуть его состояние? Спасибо
6 лучших книг для изучения математики для науки о данных и машинного обучения
Создавайте прочные математические основы в качестве специалиста по данным из этих книг
Не секрет, что прочная математическая база имеет решающее значение для успеха в таких областях, как наука о данных и машинное обучение. Эти дисциплины в значительной степени опираются на статистический анализ, теорию вероятностей, линейную алгебру и другие математические концепции.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком, желающим войти в мир науки о данных и машинного обучения, или опытным…
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..