Публикации по теме 'technology'
🔥9 вопросов для интервью, которые должен знать каждый старший веб-разработчик
Подготовьтесь к следующему собеседованию по веб-разработке, ответив на эти основные вопросы
Когда вы готовитесь к собеседованию в качестве старшего веб-разработчика, вы должны быть готовы к широкому кругу вопросов. Эти вопросы могут охватывать такие темы, как языки программирования, фреймворки и инструменты, а также навыки решения проблем и общения.
В этой статье мы представляем 9 обязательных вопросов для собеседования, которые помогут вам продемонстрировать свой опыт и получить..
Разработки в области численного анализа, часть 2 (2022 г.)
1.Числовой ранг сингулярных ядерных функций ( arXiv )
Автор: Ритеш Хан , В. А. Кандаппан , Шиварам Амбикасаран
Аннотация: мы изучаем ранг подматриц, возникающих из ядерных функций, F (x, y) : Rd × Rd ⏰→ R, где x, y ∈ Rd, которые имеют особенность вдоль диагональ х = у. Такие функции ядра часто встречаются в широком диапазоне приложений, таких как задачи N тел, функции Грина, интегральные уравнения, геостатистика, кригинг, гауссовские процессы и т. д. Одна из проблем при..
Работа с кросс-энтропийной потерей, часть 3 (машинное обучение)
1. Смешение условий перекрестной энтропии и ожидаемых потерь (arXiv)
Автор: Барак Батташ , Лиор Вольф , Тамир Хазан
Аннотация: потеря перекрестной энтропии широко используется из-за ее эффективности и надежного теоретического обоснования. Однако по мере обучения потеря имеет тенденцию сосредотачиваться на трудноклассифицируемых образцах, что может помешать сети получить прирост производительности. В то время как большинство работ в этой области предлагают способы..
Как условная энтропия используется в информационной геометрии, часть 1 (будущее машинного обучения)
Элементарное доказательство неравенства χ≤χ∗ для условной свободной энтропии (arXiv)
Автор: Дэвид Джекел , Дженнифер Пи .
Аннотация: Изучая теорию больших уклонений для матричного броуновского движения, Биан-Капитан-Гионне доказала неравенство χ(X)≤χ∗(X), связывающее два аналога энтропии в свободной вероятности, определенные Войкулеску. Мы даем новое доказательство χ≤χ∗, элементарное в том смысле, что оно не опирается на стохастические дифференциальные уравнения и теорию больших..
Работа с непрерывностью Липшица, часть 2 (машинное обучение)
Варианты SGD для липшицевых функций с непрерывными потерями в средах с низкой точностью (arXiv)
Автор : Майкл Р. Метел
Аннотация: В этой работе, основанной на обучении нейронной сети в низкобитовых средах с плавающей и фиксированной запятой, изучается сходимость вариантов SGD с вычислительной ошибкой. Рассматривая общую стохастическую непрерывную функцию потерь Липшица, представлен новый результат сходимости к стационарной точке Кларка, предполагающий, что можно вычислить только..
Провал одного технического интервью научил меня больше, чем взломать три
«Все, что может пойти не так, пойдет не так» - закон Мерфи
Я начал работать разработчиком программного обеспечения шесть лет назад. Я работал над различными технологиями для разработки мобильных приложений и серверных сервисов. Я хорошо разбираюсь в микросервисах и событийной архитектуре. Моя работа включает в себя решение проблем путем написания кода, с небольшим количеством встреч и согласований каждый день.
Несколько месяцев назад я подал заявку на должность старшего..
Новые методы с радиальными базисными функциями, часть 2 (машинное обучение)
Масштабирование функций радиального базиса (arXiv)
Автор: Элизабет Ларссон , Роберт Шабак .
Аннотация: В этой статье изучается влияние масштабирования на поведение интерполяции радиальной базисной функции. Он фокусируется на некоторых центральных аспектах, но не пытается быть исчерпывающим. Наиболее важные вопросы таковы: как ошибка интерполянта на основе ядра зависит от масштаба выбранного ядра? Как изменяется граница стандартной ошибки? А поскольку фиксированные функции могут..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..