Публикации по теме 'tech'
То, что вы будете делать после окончания учебы, имеет гораздо большее значение, чем то, где вы ходили в школу. Вот данные.
Первый опубликованный мною пост в блоге, привлекший к себе внимание, назывался Уроки из данных о найме за год . Это была моя попытка понять, какие атрибуты чьего-либо резюме действительно имеют значение для получения работы по разработке программного обеспечения. Как выяснилось, место в школе не имело значения. Безусловно, самым сильным сигналом стало количество опечаток и грамматических ошибок в их резюме.
С тех пор я обнаружил (и написал), насколько бесполезны резюме . Но с тех..
Зачем вашим сторонним проектам нужна карта
Это сообщение изначально появилось на моем веб-сайте.
Где-то в прошлом году у меня появилась идея для приложения: клон Google Docs, в котором документы будут сохраняться в виде простых текстовых файлов организационного режима. Взволнованный, я сразу же бросился в глушь, написав сложный API, который будет анализировать файлы организационного режима и использовать операционное преобразование для поддержки редактирования в реальном времени несколькими пользователями.
В начале у меня был..
Почему роботы должны форматировать наш код за нас
После прочтения Камня программиста я долго ставил такие скобки:
if (food === 'pizza')
{
alert('Pizza ;-)');
}
else
{
alert('Not pizza ;-(');
}
Но потом я понял, что, возможно, я единственный, кто сделал это таким образом во фронтенд-сообществе. Все остальные используют этот стиль:
if (food === 'pizza') {
alert('Pizza ;-)');
} else {
alert('Not pizza ;-(');
}
Или это:
if (food === 'pizza') {
alert('Pizza ;-)');
}
else {
alert('Not pizza..
День 53: 60 дней серии «Наука о данных и машинное обучение»
Yellowbrick объединяет scikit-learn с matplotlib и предоставляет scikit-learn API для создания визуализаций рабочего процесса машинного обучения. Хороший ориентир, чтобы понять необъятность Йеллоубрика и как его использовать —
Спасибо тебе за это .
Спасибо тебе за это . Я также присоединюсь к вам на сто дней кода . Если хотите , вы можете использовать wakatime для записи фактического времени, потраченного на кодирование в редакторе кода.
День 2 из 30 дней операций машинного обучения
С примерами и проектами…
С возвращением, участники второго дня из 30 дней MLOps. Вы можете найти День 1 ниже —
Признания выпускника учебного лагеря за 20 тысяч долларов. (Взломать реактор)
Напоминаем: Hack Reactor был создан в конце 2012 года выпускниками DevBootcamp.
В этой статье я расскажу об учебной программе учебного лагеря и о реальных условиях, с которыми сталкиваются выпускники.
Учебный план.
~ 45 на класс 90 на этаж. 180 в любой момент времени. Программа «Элит» приносит 3,56 миллиона долларов каждые 3 месяца.
Первая неделя здесь, чтобы определить ваши ожидания, у них есть часы лекций, в частности, о том, чего ожидать в следующие 11 недель. Они..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..