WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'technology'


Питон с нуля
Во-первых, наиболее распространенным или важным веб-сайтом для Python является www.python.org . В основном Python используется в машинном обучении, графическом пользовательском интерфейсе (GUI) и программном обеспечении/веб-разработке. Python — это язык общего назначения. Это также интерпретируемый, объектно-ориентированный язык высокого уровня. Python в основном появился в 1989 году. В основном такие компании, как Google, Yahoo, NASA и продукты Saas, такие как Drop Box и YouTube, также..

Как машинное обучение и глубокое обучение облегчают обнаружение болезни Альцгеймера, часть 2 (нейронаука…
Сеть кодировщиков мозга, встроенная в Behavior Score, для улучшенной классификации болезни Альцгеймера с использованием фМРТ в состоянии покоя (arXiv) Автор: Вань-Тин Се , Джереми Лефорт-Беснард , Хао-Чунь Ян , Ли-Вэй Куо , Чи-Чунь Ли . Резюме: Возможность точного выявления начала деменции имеет важное значение в лечении заболевания. Клинически диагноз пациентов с болезнью Альцгеймера (БА) и легкими когнитивными нарушениями (УКН) основан на комплексной оценке психологических..

ЛУЧШИЕ СРЕДСТВА КОГНИТИВНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ В 2023 ГОДУ
ЛУЧШИЕ СРЕДСТВА КОГНИТИВНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ В 2023 ГОДУ 🚀 «Ожидается, что к 2023 году мировой рынок когнитивных вычислений достигнет 77,5 миллиардов долларов!» 💥 Привет, коллеги-разработчики и технические энтузиасты! 🤓 Мы подготовили познавательную статью, в которой рассматриваются ЛУЧШИЕ инструменты и платформы когнитивных вычислений для разработчиков в 2023 году! 🧠💻 Добро пожаловать в захватывающий мир когнитивных вычислений! Как разработчики, мы всегда ищем..

Джокер рассказал об одном грехе, который ему стыдно совершить
Джокер совершил МНОЖЕСТВО злодеяний как Клоун-принц преступного мира , но он говорит правду и абсолютно не хочет, чтобы его считали лжецом. Джокер известен как один из самых злобных и безжалостных злодеев во вселенной DC, но есть одна вещь, которую он не хочет прослыть лжецом. Во время одной из своих схем Джокер потерпел поражение от Power Girl . Он взорвал лодку, и когда его спросили о других бомбах, Power Girl не поверила, что Джокер заложил их. Во всех American Funnies..

Прогресс с голосовыми помощниками, часть 1 (ИИ)
Анализ восстановления диалогов в виртуальных голосовых помощниках (arXiv) Автор: Мэттью Карсон Гэлбрейт , Мирейя Гомес и Мартинес Аннотация: Носители языка часто используют так называемые инициаторы восстановления, чтобы исправить фундаментальные разногласия, возникающие между ними во время речевого общения. Предыдущие исследования в этой области в основном были сосредоточены на использовании инициатора восстановления от человека к человеку. Мы предложили изучить структуру..

Демистификация квантовых вычислений: смелый выход за рамки классических ограничений на финансовых рынках (часть 2)
Извините, у вас есть минутка? Я хотел бы запутать наши волновые функции и исследовать потенциальную энергию между нами. Мы снова вернулись, чтобы помочь вам не только преодолеть пробел в вашем понимании квантовых вычислений, но и познакомиться…

Как перебрать объект ассоциативного массива JavaScript?
Иногда нам нужно перебрать объект ассоциативного массива JavaScript в нашем коде JavaScript. В этой статье мы рассмотрим, как выполнить цикл по объекту ассоциативного массива JavaScript. Используйте цикл for-in Один из способов перебрать объект ассоциативного массива JavaScript с помощью цикла for-in . Например, мы можем написать: const obj = { a: 1, b: 2, c: 3 } for (const key in obj) { const value = obj[key]; console.log(key, value); } Мы создаем объект obj с..

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]