Публикации по теме 'science'
Прогресс в обнаружении аномалий, часть 2 (машинное обучение)
Делаем метод на основе реконструкции снова эффективным для обнаружения аномалий видео (arXiv)
Автор: Ичжоу Ван , Цань Цинь , Юэ Бай , И Сюй , Сю Ма , Юнь Фу .
Аннотация: Обнаружение аномалий в видео является серьезной, но сложной проблемой. Предыдущие подходы, основанные на глубоких нейронных сетях, использовали подходы, основанные на реконструкции или прогнозировании. Тем не менее, существующие методы, основанные на реконструкции, 1) полагаются на устаревшие сверточные..
Программный минимализм — научный поиск ценности
Сегодня я напишу о том, как минимализм применяется в вашей личной жизни, а затем о том, как он может применяться в вашей практике разработки программного обеспечения. Я также представлю принцип Парето, граф эмпирического минимализма и принципы проектирования программного обеспечения.
Это, наверное, самая важная статья, которую я написал за последний год. Для меня это годы обучения и множество моментов «эврики», когда разные дисциплины объединились, что привело к грандиозному..
Создание и экспорт среды WSL (подсистема Windows для Linux)
Установите дистрибутив Linux
По умолчанию, если вы запустили wsl --install , Ubuntu будет установлен в качестве дистрибутива по умолчанию (вы можете изменить установленный дистрибутив, используя вместо этого wsl --install -d <distribution name> ).
Вы также можете установить дополнительные дистрибутивы либо из Магазина Windows, либо с помощью wsl --install -d <distribution name> (используйте wsl --list --online для просмотра доступных дистрибутивов, например Debian или..
Понимание концепции рабочей памяти в человеческом мозге, часть 1 (нейронаука)
Рабочая память 2.0 (arXiv)
Автор: Эрл К. Миллер , Микаэль Лундквист , Андре М. Бастос
Вывод: Рабочая память — это фундаментальная функция, с помощью которой мы освобождаемся от рефлекторных реакций ввода-вывода, чтобы получить контроль над своими собственными мыслями. Он имеет два типа механизмов: онлайн-поддержание информации и ее волевой или исполнительный контроль. Классические модели предлагали постоянное всплеск для поддержания, но явно не рассматривали исполнительный..
«Недостаточно памяти» в MATLAB? С помощью этого совета легко сократить использование памяти вдвое
Я покажу, как простое изменение точности ваших числовых данных может сократить использование памяти наполовину или даже больше.
Вы когда-нибудь сталкивались с проблемой памяти в MATLAB и искали ее в Интернете?
Оказывается, № 7 во многих случаях является самым простым решением и может сократить использование памяти до 90%. Этот метод имеет дополнительное преимущество: если вы сохраните свои переменные, они также будут занимать меньше места на жестком диске и загружаться гораздо..
Что такое компьютерное программирование? ЭЛИ5
Если вы учитесь в школе, колледже, университете или даже работаете и задаетесь вопросом: «Что такое программирование? Я слышу это везде, это звучит круто, но фильмы и все делают это таким сложным, я бы хотел, чтобы кто-нибудь объяснил мне это простым языком…:/». Если вы тот человек, позвольте мне сказать вам, что вы находитесь в правильном месте.
Давайте сначала проясним эту часть, что компьютерное программирование может означать МНОГО вещей, но его общая идея состоит в том, чтобы создать..
Работа с языковыми моделями, часть 3 (машинное обучение)
Надежное понимание естественного языка с помощью больших языковых моделей и программирования наборов ответов (arXiv)
Автор: Абхирамон Раджасекаран , Янкай Зенг , Партх Падалкар , Гопал Гупта .
Аннотация: Люди понимают язык, извлекая информацию (смысл) из предложений, комбинируя ее с существующими знаниями здравого смысла, а затем выполняя рассуждения, чтобы делать выводы. В то время как большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3 и ChatGPT, могут использовать шаблоны в тексте..
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..