WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'sports'


ИЗМЕНА НЕ ДОЛЖНА БЫТЬ ФИЗИЧЕСКОЙ.
ИЗМЕНА НЕ ДОЛЖНА БЫТЬ ФИЗИЧЕСКОЙ. Измена — это не только секс с другим человеком, который не является вашей женой/мужем. Если вы делаете что-либо из перечисленного ниже, вы мошенник и вор. Получение денег от мужчины без ведома мужа. 2. Давать деньги женщине без ведома жены. 3. Делитесь сексуальными шутками с человеком, который не является вашим супругом. 4. Удаление сообщений, которые вы не хотите, чтобы ваш супруг читал. 5. Старайтесь не отвечать на некоторые звонки в..

мой первый пост
1/21/2022 Так что я новичок в этом. Я не писатель, хотя у меня есть основания полагать, что когда-нибудь писательство может стать важной частью моей жизни. Может быть, это тот день. Все, что я знаю, это то, что сейчас мне нужно место, чтобы поделиться своими мыслями. *Предшественник: эти мысли не отредактированы, не экранированы и не отфильтрованы. Прежде всего, я признаю, что я дочь Всевышнего Бога. Иисус Христос — мой Господь, Мессия и Спаситель. Он спас меня на кресте, Он шел..

Может ли машинное обучение помочь улучшить ваш проект в фэнтези-футбол?
Сравнение результатов драфта в фэнтези-футболе, подготовленных моделями Fantasy Outliers за 2017 год, с рейтингами ESPN и Expert Consensus Наши прогнозы сезона фэнтези-футбола на 2018 год теперь доступны БЕСПЛАТНО в этой Великолепной таблице Google и в этой Интерактивной диаграмме . На прошлой неделе мы публикуем три статьи, в которых рассказывается, как наши еженедельные прогнозы во многих отношениях превосходят прошлогодний ESPN. (Если вам интересно, хорошей отправной точкой..

Беспроблемный подход к быстрой доставке программного обеспечения
Черпая вдохновение из американского футбола, чтобы двигаться со скоростью Последние несколько лет я специализировался на быстром исследовании и разработке новых программных решений. Один из многих подходов, которые я использую, я назвал Подход без суеты из-за сходства, которое я Видел с подходом в американском футболе. Типичный наступательный подход в НФЛ В американском футболе цель состоит в том, чтобы забить тачдаун на другом конце поля. У команды, пытающейся забить гол..

Использование ИИ Чтобы предсказать движения спортсменов и возможные травмы
Сегодня я был на новостном сайте Карнеги-Меллона, чтобы найти действительно интересную статью о достижениях в области ИИ и о том, как он может быть связан со спортом. Со спортсменами, такими как футболисты или баскетболисты, бегающие вверх и вниз по корту, всегда есть шанс на сезон, если не на травму, заканчивающую карьеру. Но, прочитав исследования других университетов, они используют искусственную кожу с синаптическими транзисторами, которые могут ощущаться так же, как обычная кожа...

Развенчание мифа о «беспозиционном баскетболе» с помощью кластеризации K-средних
Беспозиционный баскетбол — неправильное название. Неудивительно, что стандарты, созданные более полувека назад, уже не применимы к сегодняшней игре, да и не стоит от них ожидать. Большие игроки могут бросать тройки, разыгрывающие делают больше, чем просто пасы, а некоторые семифутовые пасуют как по волшебству . Пришло время изменить то, как мы определяем позиции в НБА — введите K-Means. K-Means — это неконтролируемый алгоритм машинного обучения, который группирует или кластеризует..

Данные и искусственный интеллект объединяются, чтобы предсказать чемпиона по гимнастике
Гимнастика — это вид спорта, который требует высокого уровня атлетизма и преданности делу, и прогнозирование чемпионов может дать тренерам, судьям и спортсменам ценную информацию для оптимизации их выступлений и достижения лучших результатов. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) прогнозирование чемпионов становится все более точным и надежным. Приложение Blinx AI Gymnasts Champion Predictor использует ИИ для анализа имени, общего..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]