Публикации по теме 'dogs'
Рефакторинг моего предыдущего кода CLI
Из-за недавних событий, которые произошли в моей жизни во время программирования, я застрял в петле, где я пишу гораздо меньше кода, чем хотел. Наконец-то я преодолел множество проблем и сел думать, как сделать мой исходный код CLI намного лучше. Я получил несколько идей о времени загрузки и написании более чистого кода. Мой исходный код под названием «cli.rb» выглядел примерно так:
Как вы уже можете заметить, он кажется очень загроможденным, более 97 строк кода только для нескольких..
Dog-Breed-Classifier: сверточные нейронные сети и трансферное обучение для классификации изображений
Dog-Breed-Classifier: сверточные нейронные сети и трансферное обучение для классификации изображений
Обзор проекта
В этом посте я буду обсуждать процесс создания конвейера для обработки реальных изображений, предоставленных пользователями. Учитывая изображение собаки, алгоритм определит оценку породы собаки. При наличии изображения человека код идентифицирует похожую породу собаки.
Сверточная нейронная сеть (CNN) — это особый класс нейронной сети, который может просматривать и..
Как платить людям в Ruby!
Пошаговое руководство по вопросам кодирования.
Как и большинство молодых разработчиков, я ищу работу, и поиск работы включает в себя множество проблем с кодом. Теперь, технически, после того, как я высмеял последний вызов кода, который я сделал , это действительно всплыло на собеседовании для компании FAANG. Так что я могу сглазить себя.
Но этот вызов кода был довольно практическим примером. Кроме того, меня специально попросили использовать Ruby, так как это будет стек компании...
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..