Публикации по теме 'technology'
3 вещи, которые ChatGPT может сделать, и 2, которые он не может
Как бы умно это ни звучало, ChatGPT не человек
Недавний запуск OpenAI ChatGPT вызвал ажиотаж в мире технологий и Интернета. Чат-бот на основе искусственного интеллекта продемонстрировал способность понимать общие языковые вопросы и подсказки и отвечать на них, казалось бы, на естественном языке. ChatGPT — это искусственный интеллект…
Измените свое восприятие времени.
Поддержите любопытство! ! №1.
Изменяется ваше восприятие времени относительно других, а не само время или ваше собственное восприятие времени.
Тем не менее, давайте разберемся:
Если мы предположим, что реальность — это наблюдатель и то, как вы воспринимаете время, мы знаем, что другие виды на Земле воспринимают время иначе, чем мы.
Такие виды, как кошки и собаки, имеют совершенно разное восприятие времени, и у каждого вида оно свое, основанное на эффектах. Обмен веществ у..
Как создать ETL с MongoDB и Postgres (часть 2)
Часть 2, Дизайн и настройка среды
Вступление
Двумя наиболее важными компонентами любого здания являются его чертежи и фундамент. Результатом отсутствия хорошо продуманного плана является несогласованное строительство, несвоевременные сроки, перерасход средств и здание, которое не отвечает потребностям своих владельцев и жителей. Еще хуже риски для безопасности, связанные с плохим планированием и некачественно построенным фундаментом.
То же самое и с веб-приложениями - успех..
Лучшие варианты использования границ возмущения, часть 2 (машинное обучение)
Оценка смешанных членств более высокого порядка с помощью границы ℓ2,∞ тензорного возмущения (arXiv)
Автор: Джошуа Агтерберг , Анру Чжан .
Аннотация: Многосторонние данные более высокого порядка повсеместно используются в машинном обучении и статистике и часто демонстрируют структуры, подобные сообществу, где каждый компонент (узел) в каждом отдельном режиме имеет связанное с ним членство в сообществе. В этой статье мы предлагаем тензорную блочную модель со смешанным членством,..
Инновационные идеи обучения с самостоятельным обучением, часть 4 (машинное обучение)
Карты высоты купола с субметровым разрешением с использованием самоконтролируемого обучения и преобразователя зрения, обученного на Aerial и GEDI Lidar (arXiv)
Автор: Джейми Толан , Хунг-и Ян , Бен Носаржевски , Гийом Куэрон , Хюи Во , Джон Брандт , Жюстин Споре , Саянтан Маджумдар , Даниэль Хазиза , Джанаки Вамараджу , Тео Мутаканни , Пётр Бояновски , Трейси Джонс , Брайан Уайт , Тобиас Тике , Камилль Купри
Аннотация: Картирование структуры растительности имеет..
Как работают встраивания графов, часть 2 (машинное обучение)
Неприводимость полинома Тутта вложенного графа (arXiv)
Автор: Джоанна А. Эллис-Монаган , Эндрю Дж. Гудолл , Иэн Моффат , Стивен Ноубл , Луис Вена .
Аннотация: мы доказываем, что полином ленточного графа графа, вложенного в ориентируемую поверхность, неприводим тогда и только тогда, когда вложенный граф не является ни дизъюнктным объединением, ни соединением вложенных графов. Этот результат аналогичен тому факту, что многочлен Тутте графа неприводим тогда и только тогда,..
Машинное обучение состязательных атак: это все развлечения и игры, пока кто-то не пострадает
Машинное обучение, и, в частности, так называемое «глубокое обучение», является бесспорно мощным инструментом, который произвел революцию в определенных типах задач классификации, в частности, в распознавании изображений/объектов, распознавании и синтезе речи, а также в автоматическом языковом переводе. Непрофессиональные термины, используемые в связи с областью, такие как «нейронный», «интеллект», «глубокий» и «обучение», вызывают мысленные образы чего-то похожего на мозг или разум,..
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..