Публикации по теме 'design-thinking'
[OOPS] Класс: присматриваюсь
Класс
Класс, о котором мы обычно знаем, имеет частные переменные и общедоступные методы, которые манипулируют этими переменными.
Взгляд извне у класса нет переменных. Следовательно, если смотреть снаружи внутрь, класс и, следовательно, его объекты не имеют «наблюдаемого» состояния. А как насчет получателей этих переменных?
Рассмотрим класс с кучей переменных, которые, конечно, являются частными, и вы предоставляете их внешнему миру через их геттеры и сеттеры. во-первых? Вам не..
Думать с точки зрения намерений — лучший друг разработчика программного обеспечения
Еще один взгляд на чистый код
Прежде всего, давайте начнем с ответов на некоторые из основных вопросов о программном обеспечении.
Зачем мы создаем программное обеспечение?
Мы создаем его, потому что где-то есть проблема, которую может решить наше приложение. Неважно, если это потребность в социальных взаимодействиях или легкий доступ к банковскому счету. Всегда есть проблема, которую нужно решить.
Для кого мы пишем код?
Мы пишем код для людей. Это означает, что мы..
Человеческие проблемы, которые могут создать или затормозить ИИ (предыстория проблемы из дипломной работы)
Эта статья является частью серии, основанной на обновлении дипломной работы 2018 года об автоматизации, искусственном интеллекте, человеческом факторе и о том, как компании делают или могут подойти к этому.
Искусственный интеллект и машинное обучение — это две области, которые в последние годы вызвали большой интерес со стороны промышленности, СМИ и политических организаций (Pan, 2016).
Эти новые технологии являются результатом достижений как в программном, так и в аппаратном..
Преимущества использования служб моделирования событий и действий Firefly Semantics для быстрого…
Анализ
В этой статье:
Полученное состояние реактивного снимка с помощью Slice OStore Сценарий medium.com
Мы моделируем реакцию на выбор варианта без пользовательского интерфейса (Angular, React, Vue и т. Д.).
Мы используем:
@ fireflysemantics / slice Упрощенное управление состоянием веб-приложения www.npmjs.com
И только Машинопись .
Резюме
Получаем простой вид всех..
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..