Публикации по теме 'technology'
React Native - доступность
React Native - это мобильная разработка, основанная на React, которую мы можем использовать для разработки мобильных приложений.
В этой статье мы рассмотрим, как использовать его для создания приложения с React Native.
Доступность
Мы можем добавить к нашим компонентам опоры, чтобы сделать их доступными для вспомогательных технологий.
Например, мы можем написать:
import React from 'react';
import { Text, View } from 'react-native';
export default function App() {
return (..
Варианты использования положительной изотропной кривизны, часть 3 (машинное обучение)
Сжимающиеся солитоны Риччи с положительной изотропной кривизной (arXiv)
Автор : Китон Нафф
Аннотация: Мы показываем, что в размерностях n≥12 неплоские полные градиентно сжимающиеся солитоны с равномерно положительной изотропной кривизной (PIC) должны быть частными либо круглой сферы Sn, либо цилиндра Sn−1×R. Мы также наблюдаем, что в размерностях n≥5 полный солитон, сжимающий градиент, который является строго PIC и слабо PIC2, должен быть фактором либо круглой сферы Sn, либо..
Прогресс в обнаружении аномалий, часть 2 (машинное обучение)
Делаем метод на основе реконструкции снова эффективным для обнаружения аномалий видео (arXiv)
Автор: Ичжоу Ван , Цань Цинь , Юэ Бай , И Сюй , Сю Ма , Юнь Фу .
Аннотация: Обнаружение аномалий в видео является серьезной, но сложной проблемой. Предыдущие подходы, основанные на глубоких нейронных сетях, использовали подходы, основанные на реконструкции или прогнозировании. Тем не менее, существующие методы, основанные на реконструкции, 1) полагаются на устаревшие сверточные..
ChatGPT: все, что вам нужно знать❄
Тот факт, что ChatGPT был одной из самых популярных тем в течение нескольких недель, совершенно поразил людей. Сначала я был сбит с толку ChatGPT, когда обнаружил его в популярных темах Twitter. Затем я провел небольшое исследование и узнал, что такое ChatGPT на самом деле.
ChatGPT также бьет рекорды: менее чем за неделю зарегистрировалось более 1 миллиона пользователей. Это огромное число, и это число намного больше, чем на других платформах, таких как Netflix, Instagram и т. д.
В..
Как работает сокращение параметров, часть 1 (машинное обучение)
Преодоление катастрофического забывания с помощью мягкого сокращения параметров (arXiv)
Автор: Цзянь Пэн , Цзян Хао , Чжо Ли , Энцян Го , Сяохун Ван , Дэн Минь , Цин Чжу , Хайфэн Ли .
Аннотация: Катастрофическое забывание — это проблема непрерывного обучения, когда глубокая нейронная сеть забывает знания, полученные в предыдущей задаче, после обучения на последующих задачах. Однако существующие методы пытаются найти совместное распределение параметров, общее для всех задач...
**Раскрытие искусства подсказок ИИ: часть 9 — Использование инструкций**
В современную цифровую эпоху общение с ИИ становится все более распространенным: от получения информации до помощи в сложных задачах. Однако не все взаимодействия с ИИ одинаковы. Чтобы сделать ваши разговоры более структурированными, интересными и продуктивными, неоценимое значение имеет искусство использования четких и кратких инструкций в подсказках. В этом блоге мы углубимся в возможности инструкций по подсказкам и приведем практический пример создания редактора кода с использованием..
Я не мог перестать писать программы. Я никогда не думал об уходе
И я думаю, что никогда не буду.
Прошло много времени с тех пор, как я начал заниматься программированием. В то время я занимал различные должности в организациях, в которых работал, но постоянно писал код для программ.
Многие друзья и знакомые того же поколения, которые начинали так же, похоже, больше не пишут программный код.
Некоторые говорят: «Я уже закончил. Я хочу перейти к следующему шагу». Некоторые говорят: «Я не могу идти в ногу, потому что у меня больше нет физических..
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..