Публикации по теме 'electronics'
Видео: Оцифровка запаха с помощью биотехнологии
Спасибо за просмотр! Вот ссылки:
Конику разработал устройство, которое имитирует способность собак, вынюхивающих бомбы, обнаруживать опасные химические вещества и взрывчатые вещества. Команда генетически модифицировала клетки мозга, чтобы у них были обонятельные рецепторы собак. Эти ячейки помещаются в чип, где они контактируют с частицами воздуха. Затем электрические сигналы, генерируемые клетками, регистрируются чипом, который определяет наличие того или иного запаха...
Создание банка регистров в Verilog (без использования «reg»)
Один из фундаментальных строительных блоков любой вычислительной системы, регистр представляет собой не что иное, как объединение нескольких триггеров, что позволяет хранить в памяти множество битов. В то время как отдельный триггер может хранить только один бит информации, регистр позволяет хранить n битов. В свою очередь, банк регистров может быть создан из объединения нескольких регистров, что позволяет еще больше увеличить объем памяти.
Наша цель здесь — использовать язык..
Действительно ли случайны случайные числа из функции генератора случайных чисел?
Да и нет!
Случайные числа, сгенерированные с помощью rand() или любых подобных функций, в основном не являются случайными, поскольку вычислительная система состоит из микропроцессора, а микропроцессор работает с систематическими командами (байт-кодами), выполняемыми одна за другой, поэтому нет никаких шансов на то, что случайность. Таким образом, случайные числа — это числа в повторяющейся последовательности. Но количество итераций, после которых они повторяются, очень велико, поэтому..
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..