Публикации по теме 'jetbrains'
7 полезных плагинов для IDE JetBrains, которые сделают вашу жизнь прощеーЧасть 2
Усильте свою IDE
Оружие разработчика — IDE. Очень важно иметь надежную IDE. Вы можете повысить свою производительность, используя хорошую IDE и несколько отличных плагинов.
Интеллектуальные инструменты разработки, такие как IntelliJ IDEA, PyCharm, Android Studio и т. д., созданы JetBrains, поставщиком передового программного обеспечения. Вот 7…
Популярные драгоценные камни в моде
Не так много, чтобы сообщить сегодня. Я провел время, работая над некоторыми лабораторными работами, которые были о популярных Ruby Gems и о том, как найти хорошие. Были представлены и пройдены Скрепка , Каминари и Активный админ . Я также узнал, что RubyMine будет моей IDE в основном до конца учебного плана. Это потому, что я пишу серверную часть Rails и интерфейсную часть JS. WebStorm — это 100% JS IDE, поэтому у него будут серьезные проблемы с Rails-частью приложений, которые..
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..