Публикации по теме 'data-science'
Чтение и редактирование метаданных изображения с помощью Python
Использование библиотеки exif Python для извлечения и изменения метаданных файлов цифровых изображений.
На каждой фотографии есть нечто большее, чем кажется на первый взгляд. Изображения, сделанные цифровыми камерами и смартфонами, содержат обширную информацию (известную как метаданные ) за пределами видимых пикселей.
Эти метаданные могут быть полезны во многих бизнес-кейсах. Например, системы обнаружения мошенничества для страховых претензий анализируют метаданные..
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ
Машинное обучение — это современная технология, которая может быть применена в любой области в наши дни с современными достижениями и современными потребностями. машинное обучение в сельском хозяйстве — одна из самых быстрорастущих областей. Алгоритмы машинного обучения используются в сельском хозяйстве для поиска наиболее оптимальных решений проблем, связанных с сельским хозяйством, и повышения точности и, следовательно, эффективности существующих сельскохозяйственных методологий...
Работа с языковыми моделями, часть 3 (машинное обучение)
Надежное понимание естественного языка с помощью больших языковых моделей и программирования наборов ответов (arXiv)
Автор: Абхирамон Раджасекаран , Янкай Зенг , Партх Падалкар , Гопал Гупта .
Аннотация: Люди понимают язык, извлекая информацию (смысл) из предложений, комбинируя ее с существующими знаниями здравого смысла, а затем выполняя рассуждения, чтобы делать выводы. В то время как большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3 и ChatGPT, могут использовать шаблоны в тексте..
Delta Lake: супергерой оптимизации больших данных
Delta Lake: супергерой оптимизации больших данных
Delta Lake — это популярная технология для управления озерами данных и конвейерами данных. Он построен на основе Apache Spark и предоставляет набор инструментов и API для оптимизации производительности, надежности и масштабируемости приложений Spark. В этой статье мы рассмотрим некоторые способы оптимизации Delta Lake, используя примеры кода в PySpark.
Одним из ключевых преимуществ Delta Lake является его способность автоматически..
Классификация спутниковых изображений с помощью глубокого обучения
В этом руководстве вы узнаете, как создать классификатор спутниковых изображений с помощью Python и Tensorflow. Классификация спутниковых изображений является важной задачей, когда речь идет о сельском хозяйстве, мониторинге урожая/леса или даже в городских сценариях с задачи планирования.
Мы собираемся использовать набор данных EuroSAT, который состоит из спутниковых снимков Sentinel-2, покрывающих…
Функция диапазона в Python
Подробный обзор функции range() в Python.
Метод range() в Python обычно используется для возврата фиксированного набора чисел между заданным начальным целым числом и концом целого числа. У нас могут быть такие числа, как 0, 1, 2, 3 и 4, что очень полезно, поскольку числа можно использовать для индексации коллекций, таких как строки.
Синтаксис функции диапазона
Функция range() принимает три аргумента (начало, шаг и остановка), при этом два из этих аргументов являются..
Введение в кэширование — Учебник по проектированию системы: Часть 1
Изучение того, как и когда использовать Кэширование в ваших системах.
Системный дизайн — важнейший аспект разработки программного обеспечения, но он может быть сложным из-за сложной терминологии, используемой в ресурсах по проектированию систем, которые вы обычно получаете в Интернете.
Для разработки эффективных систем важно понимать инструменты и термины, используемые для решения конкретных задач.
Ознакомившись с основами концепций проектирования систем и терминологией, вы..
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..