Статьи
Что делать с ошибкой сегментации 11
По какой-то причине я решил создать продукт на простом языке C. Если целью была эффективность кода, это было катастрофой. Но как инструмент для личностного роста, я думаю, что узнал гораздо больше о программировании в процессе.
Например, теперь я знаю более точно, почему словарь Python и..
Сенсорные технологии, преобразующие отрасли
Как датчики раскрывают возможности мер по борьбе с загрязнением в промышленности
Развитие технологии детекторов привело к формированию комплексных и интеллектуальных решений, основанных на использовании подключенных чувствительных датчиков для наблюдения, оценки и минимизации воздействия..
Преимущество машинного обучения в электронной коммерции
Что такое электронная коммерция?
Электронная коммерция (электронная коммерция) относится ко всей онлайн-деятельности, связанной с покупкой и продажей товаров и услуг. Другими словами, электронная коммерция — это процесс проведения транзакций в Интернете.
Преимущества электронной..
Распознавание изображений и речи в реальном времени
В минувшие выходные команда DeepThings ( Mez Gebre и I ) выиграла категорию Лучший продукт на Deep Learning Hackathon в Сан-Франциско. Прежде чем приступить к работе над приложением для Android в качестве окончательной заявки, мы разработали доказательство концепции на ноутбуке; в этом..
Рост трансферного обучения, часть 2 (машинное обучение)
На пути к оптимальному для вычислений трансферному обучению (arXiv)
Автор: Массимо Качча , Александр Галашов , Артур Дуйяр , Амаль Раннен-Трики , Душьянт Рао , Микела Паганини , Лоран Чарлен , Марк’Аурелио Ранзато , Разван Паскану .
Аннотация: Область трансферного обучения..
Как использовать хук useState в React
Хотите узнать, как манипулирование состоянием работает в React с помощью хука useState? Узнайте в этой статье.
Управление состоянием означает отслеживание данных по мере их изменения в компоненте. Хуки — это то, что React предоставил разработчикам для управления различными состояниями в..
Я нарисовал логотип Python (плохо), используя Python
# Раскрытие нашей питонически художественной стороны
Это было несложно, но чертовски отняло много времени.
Код
import turtle
turtle.forward(50)
for i in range(10):
turtle.right(18)
turtle.forward(1)
turtle.forward(80)
for i in range(30):
turtle.left(3)..
Задача 4-го дня в #MONEY30: научитесь читать платежную квитанцию
Этот шаг не относился ко мне, но бывают случаи, когда полезно и полезно соблюдать дисциплину движений и выполнять шаг, даже если это кажется пустой тратой времени.
Я самозанятый, впредь квитанцию об оплате не получаю! Но я вытащил одну из своих старых квитанций о зарплате и, наконец, смог ее..
Не заводите детей — предупреждает эксперт по искусственному интеллекту
Чрезвычайная ситуация! Непосредственные опасности ИИ
Я впервые слышу, чтобы выпуск подкаста описывался как "Чрезвычайная ситуация" .
Дневник генерального директора — это подкаст, который ведет предприниматель Стивен Бартлетт. Это один из самых популярных подкастов в Великобритании,..
Внимание, фанатики ИИ: я нашел лучшие курсы ChatGPT/AI, которые не будут стоить вам ни копейки
Измените свою карьеру с помощью этих бесплатных курсов по искусственному интеллекту.
Вы хотите быть более продуктивным в этом году?
Что ж, вы можете этого не знать, но использование инструментов ИИ в вашем рабочем процессе может значительно увеличить производительность как минимум в 10..
Нам нужно 3 или только 2 типа ошибок?
Обработка ошибок сложна, и ее усложняет богатая иерархия ошибок. Программы, которые успешно обрабатывают ошибки, как правило, имеют только пару универсальных обработчиков. Код, который перехватывает определенные типы ошибок во многих местах и пытается дифференцировать их обработку, в..
GNNs — Практические трудности и приложения
Введение
Эта статья была написана мной и моим коллегой Valerio Piccioni .
Использование графиков и ИИ оказалось очень эффективным во многих областях.
Идея этого очень проста: мы можем использовать окрестности узла, чтобы получить больше информации об узле.
Это очень важно в таких..
Приложения символической регрессии, часть 3 (машинное обучение)
Основы символьной регрессии
Символическая регрессия: забытый метод машинного обучения Преобразование данных в формулы может привести к созданию простых, но мощных моделей towardsdatascience.com
Символическая регрессия NP-сложна ( arXiv)..
Анализ исходного кода OkHttp
О принципе фреймворка OkHttp
Анализ процесса
Начнем с простого HTTP-запроса:
Приведенный выше код инициирует два простых HTTP-запроса. Поток запросов показан на следующем рисунке.
На приведенной выше блок-схеме показана только цепочка ответственности. После предыдущего..
Учимся программировать || Мой путь через выгорание
Мой путь в разработку программного обеспечения и обучение программированию были, мягко говоря, нетрадиционными. За последние несколько лет я предпринял множество шагов, чтобы, надеюсь, приблизить меня к карьерному переходу, на который я надеялся, и приобрести навыки, чтобы преуспеть на новой..
Краткий шаг за шагом!
Использование Python для создания, сканирования, запроса и удаления таблицы DynamoDB.
Предпосылки:
Предпочтительная IDE (я буду использовать Cloud9) Знание Python Бото3 знания Учетная запись консоли управления AWS Учетные данные пользователя IAM с правами администратора
Давайте..
Создайте приложение своей мечты за считанные минуты с AppLoadYou
Создание приложения без знания кода может показаться невыполнимой задачей, но с правильными инструментами это может стать реальностью. Одним из таких инструментов является AppLoadYou , конструктор приложений, который позволяет пользователям создавать свои собственные приложения без каких-либо..
Проверка формы с помощью HTML
Проверка формы с помощью HTML
автор Крис Эбубе Роланд
Вы когда-нибудь разочаровывались при заполнении онлайн-формы, и, потратив около 2–3 минут на то, чтобы сделать это и, наконец, отправить, вас отправили обратно, потому что в форме был раздел, который не был заполнен в нужном формате..
Глубокое погружение в модули Java
В этой статье я буду говорить о модулях (системе модулей платформы Java), которые были представлены как часть Java9, когда Java9 была впервые представлена 21 сентября 2017 года, она уже имела множество функций, быть лучшей особенностью Java до сих пор. Мы подробно узнаем о модулях Java..
Путь к SVM: классификатор максимальной маржи и классификатор опорных векторов
Машина опорных векторов - это популярный алгоритм машинного обучения, используемый в задачах классификации, особенно из-за его адаптируемости к нелинейно разделяемым данным (благодаря так называемому трюку с ядром). Однако, прежде чем перейти к тому, что мы используем сегодня, было разработано..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..