Публикации по теме 'data'
8 общих структур данных
8 общих структур данных
Структура данных является основой программирования.
Пожалуйста, поддержите меня, если вы чувствуете, что я приношу вам пользу!
Вы можете прочитать мою статью, чтобы лучше понять.
Введение в структуры данных и алгоритмы (Алгоритм + структуры данных = программы), цитируется Никлаусом Виртом experiencestack. ко
Реклама электронной книги: Здравое руководство по структурам данных и алгоритмам:..
Бессмертие в ИИ
Технологическая компания Somnium Space, по сути, хочет воссоздать эпизод «Черного зеркала» «Скоро вернусь». Для контекста: Скоро вернусь — это эпизод, в котором муж женщины умирает, и она решает воскресить робота-человека, чья личность и подобие создаются с помощью онлайн-присутствия ее мужа. Единственная разница здесь в том, что все в VR, а робота нет.
Вдохновителем (и я не саркастически) этой компании является Артур Сычев. Сычев развил эту мысль не после запойного просмотра сериала..
Обнаружение аномалий: выявление выбросов в данных
В анализе данных обнаружение аномалий — это процесс выявления точек данных, которые значительно отклоняются от большинства данных. Эти точки данных также известны как выбросы и могут дать ценную информацию о данных.
Выбросы могут быть вызваны различными причинами, такими как ошибки ввода данных, неисправности оборудования или естественные изменения данных. Важно выявить эти выбросы и выяснить причину, поскольку они могут повлиять на точность и надежность анализа...
Почему MLOps должны быть ориентированы на данные
Что такое МЛОпс? Почему MLOps должны быть ориентированы на данные
Это начало серии статей о MLOps, ориентированных на данные. Запланированная серия:
Почему MLOps должны быть ориентированы на данные (текущая статья) Шесть этапов датацентричных MLOps Колесо данных
Оглавление
· The Origin · Что такое DevOps? · MLOps по дешевке? · Software 2.0 · Model-Centric vs. Центральные подходы ∘ Модельно-ориентированный подход ∘ Датоцентричный подход · Резюме
Слово..
Применение 📱 и решение вопросов по техническим данным интервью 🔡 Структура 🏛️ и вопросы алгоритма ❓в…
Приложение 📱 и решение технических вопросов интервью 🔡 Структура 🏛️ и вопросы алгоритма ❓на Javascript.
Введение
Это было путешествие по третьей серии структур данных и алгоритмов. Мы выполнили все или почти все основные требования для решения реальных вопросов алгоритмов.
Прочитали мои предыдущие статьи? Давайте достаточно поговорим о кодировании.
Сегодня мы собираемся решать настоящие вопросы технического собеседования в Javascript из вопросов по коду.
1. Использование..
AIDA — Искусственный интеллект для аналитики развития
Новый инструмент ПРООН может помочь экспертам лучше понять свои данные
Может ли такая организация, как Программа развития ООН (ПРООН), иметь слишком много данных? Вероятно, нет, но эксперты из Независимого отдела оценки (НОО) UNP, группы, которой поручено проводить объективную оценку проектов, быстро поняли, что чем больше отчетов они имели доступ, тем труднее было просто извлечь своевременную и актуальную информацию. из-за работы, необходимой для обработки информации.
Их решение?..
Как работает стохастическое сопоставление, часть 1 (расширенная статистика)
Модель стохастического сопоставления на общих графических структурах (arXiv)
Автор: Юссеф Раме
Аннотация: Руководствуясь широким спектром систем сборки на заказ и систем совместной экономики, мы представляем модель стохастического сопоставления на гиперграфах и мультиграфах, расширяя модель, представленную Майрессом и Мойалом, 2016. В этой диссертации модель стохастического сопоставления (S, Φ, μ) на общих структурах графа определяется следующим образом: при заданной общей..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..