Публикации по теме 'software-engineering'
Как создать приложение Ruby CLI (с ActiveRecord)
Вы любитель собак и ищете интересный способ узнать больше о своем любимом пушистом друге? Что ж, обратите внимание на DogFacts, новое приложение интерфейса командной строки (CLI) Ruby! С DogFacts вы можете получать новые факты о собаках каждый раз, когда запускаете эту программу!
В этой статье я проведу вас через процесс создания My ruby application (DogFacts) и объясню, как вы можете использовать те же методы для создания собственных CLI-приложений.
Знакомство с рубашкой…..
Обучение программированию: как найти наставника?
Зачем вам наставники?
Наставник – это человек, обладающий знаниями и опытом в области обучения или работы. Люди не торопятся, чтобы помочь кому-то с меньшим опытом развить свои навыки. Наставник — важная часть любого обучения. В академической среде профессора и преподаватели во многих случаях выступают в качестве наставников для своих студентов. Согласно недавнему исследованию, проведенному Массачусетским технологическим институтом, средний студент с репетиторством показал лучшие..
Декоратор Шаблон декоратора для композиции объекта
Рад снова тебя увидеть! Надеюсь, вы не пропустили два моих предыдущих поста о паттернах Strategy & Observer👻:
Стратегия: https://medium.com/towardsdev/strategy-pattern-for-independent-algorithms-kotlin-70ed24c7bd8b Наблюдатель: https://towardsdev.com/observer-pattern-for-loose-coupling-kotlin-f5ab804609bb
Обязательно прочтите их, чтобы лучше понять, как раскрывается эта серия🤟 Как и прежде, за супер-пупер подробным объяснением покупайте книгу:..
Самоанализ и поток управления в Python — #16
Самоанализ и поток управления в Python — № 16
Добро пожаловать на занятие «Обучение в Lambert Labs» №16. На этой неделе Амелия обсуждает концепцию самоанализа и то, как ее можно применять в Python, а также углубляется в графы потока управления и варианты их использования.
В сегодняшнем учебном занятии:
Что такое интроспекция и рефлексия? Как исследовать код Python во время выполнения Как дизассемблировать код Python Графы потока управления и как их построить в Python..
Самодокументирующийся код (по большей части) ерунда
Ваш код не так понятен, как вы думаете, но есть вещи, которые вы можете сделать, чтобы помочь
Я только что прочитал отличную статью Cindy S Cheung о технической документации и о том, почему разработчикам нужно лучше объяснять свой код, и должен сказать, что полностью согласен.
Pleeeeaase Explain Your Code Важность комментирования и документирования программ. medium.com
Я был в этой ИТ-игре очень долгое время, и, по моему опыту,..
Веселая хрупкость API НЛП
И как я более известный комик, чем Джо Роган
Недавно я работал над функциональностью Follow Reset , которая требует машинного обучения и обработки естественного языка, поэтому я экспериментировал с двумя известными API NLP: AWS Comprehend и Google Natural Language . Хотя мой основной интерес к этим API связан с их возможностями пользовательского моделирования, мне было любопытно посмотреть, какие быстрые результаты я могу получить с помощью их базовых функций распознавания сущностей и..
Асинхронный механизм JS
Принцип асинхронности JavaScript
Для FEer JavaScript является однопоточным, и одновременно может выполняться только одна задача. Преимущество этого режима в том, что его относительно просто реализовать, а среда выполнения относительно проста; недостатком является то, что пока одна задача занимает много времени, все последующие задачи должны ждать в очереди, что приведет к задержке выполнения всей программы. Обычная невосприимчивость браузера (ложная смерть) часто связана с тем, что..
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..