Публикации по теме 'tooling'
Демистификация времени сборки JavaScript [.js|.ts] Часть 6: Ландшафт инструментов
Формирование инструментального ландшафта с помощью кривых графиков.
В предыдущей серии статей ( Часть 4: Разрешение модулей и исполнители задач ) мы рассмотрели эволюцию систем разрешения модулей JavaScript за последнее десятилетие и кратко упомянули несколько обработчиков задач. Модули JS превратились из ничего в полностью запеченную встроенную языковую функцию, а средства запуска задач превратились в агрегированные наборы инструментов, которые теперь делают гораздо больше, чем просто..
Команды интерфейса командной строки для обертывания сторонних инструментов с извлекаемой конфигурацией по умолчанию
Один из способов облегчить боль при начале работы с проектом JavaScript - скрыть все нюансы множества сторонних инструментов, которые вам нужно использовать: транспилер, линтер, тестовый фреймворк и т. Д. Как мы можем это сделать? Просто следуя этому простому рецепту:
Предложите несколько команд CLI с сокращенными параметрами. Эти команды будут вызывать сторонний инструмент, передавая набор предопределенных параметров: наиболее распространенных или тех, которые имеют больше смысла в..
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..