Публикации по теме 'computer-science'
Компьютерное зрение: интуитивное объяснение
Компьютерное зрение: от нуля к герою
Один из основных вопросов на протяжении всей истории человечества и изучения мозга заключается в следующем: как мы воспринимаем мир так, как мы?
Когда дело доходит до наших глаз, это всего лишь датчики, которые помогают нам создать понятное представление об окружающей нас реальности. Например, такие свойства, как цвета, не присущи объектам в физическом мире, а вместо этого представляют нашу ментальную абстракцию восприятия отражений света на..
Стоит ли брать CS50?
Существует распространенное мнение, что ни один курс программирования не стоит тех денег, которые вы за него платите, и никакой бесплатный курс недостаточно хорош, чтобы окупить ваше время, потраченное на его изучение. Хотя вы можете согласиться или не согласиться с этим утверждением, я хочу рассказать вам об одном курсе программирования, который заслуживает внимания.
Harvard CS50 - один из самых популярных курсов по информатике. Этому способствуют многие статьи и дорожные карты по..
Структура данных: связанный список и нотация Big O
Сегодня я расскажу об очень важной структуре данных в компьютерных науках Linked List из моей серии статей о типах структур данных и нотации Big O. Я подробно объясню, какие преимущества и недостатки имеют связанные списки с точки зрения манипулирования данными и нотации Big O .
Прежде чем двигаться дальше, давайте кратко обсудим определение структур данных. Структура данных — это набор значений в своего рода контейнерах, который позволяет нам эффективно хранить, управлять,..
Сила печати: понимание оператора печати Python
Оператор печати — один из наиболее часто используемых операторов языка программирования Python.
Он используется для отображения вывода программы на экран. Это очень простой и понятный способ отображения информации для целей отладки или предоставления обратной связи пользователю.
Синтаксис оператора печати в Python следующий:
print("Hello World")
Текст, который необходимо напечатать, помещается в круглые скобки.
Текст может быть строкой, целым числом, числом с..
Простой наивный байесовский классификатор для поиска поддельных банкнот
Введение
Фальшивые деньги всегда были огромной проблемой и реальной угрозой для экономических систем. Люди разработали несколько способов узнать, фальшивая банкнота или нет. Однако не все эти методы были достаточно надежными. На помощь пришли современные технологии.
В этой статье я покажу вам, как использовать науку о данных, чтобы отличить настоящие банкноты от поддельных.
Набор данных
Внимательный читатель подумает, что набор данных должен состоять из нескольких..
Недооценка силы объекта события
В рамках моей финальной оценки проекта Фазы 1 в школе Flatiron мне нужно было создать простое приложение, сочетающее в себе возможности внешнего интерфейса (HTML, CSS, Javascript). Что еще более важно, мое приложение должно было успешно взаимодействовать с общедоступным API по моему выбору, а затем «переводить» эти данные, используя формат связи JSON. По иронии судьбы, самая большая проблема, с которой я обычно сталкиваюсь при решении такой задачи, связана не с опытом кодирования, а скорее..
Я идеальный разработчик / программист? Как я могу стать идеальным разработчиком / программистом?
Вы когда-нибудь мечтали стать лучшим в мире программистом с большим балансом на банковском счете, работали на высоком уровне в крупных компаниях и вели отличный образ жизни? Если вы никогда не мечтали о таком, пожалуйста, не тратьте время на чтение оставшейся части, и ваша страсть не в программировании или разработке. Так что продолжайте увлеченно и наслаждайтесь жизнью тем, что вам нравится.
Кто такой идеальный разработчик или программист?
Говоря об идеальном разработчике или..
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..