статии
Основи на Gradio
Gradio е най-ефективният метод за демонстриране на вашия модел на машинно обучение и разполага с удобен за потребителя онлайн интерфейс, който го прави достъпен от всяко място.
Какво прави Gradio?
Създаването на интерактивно приложение, което позволява на вашите потребители или колеги..
Илюстрация (GIF) за обяснение на дълбоки конволюционни мрежи (DCNN)
В света на компютърното зрение най-основният и често срещан алгоритъм за разпознаване на изображения е конволюционната мрежа. С популярността на рамки като tensorflow и pytorch, стана по-лесно да се използват конволюционни мрежи и вместо да имплементираме назад, можем просто да се съсредоточим..
Python Bootcamp — Data Science Day 165
Python Bootcamp от Giles McMullen-Klein беше абсолютно невероятно. Джайлс има този уникален начин да улови аудиторията си, като същевременно прави съдържанието на курса много интересно.
Да, основното програмиране може да бъде скучно. особено ако сте правили малко програмиране преди..
Сравняване на модели на машинно обучение в R за прогнозиране на смърт поради сърдечна недостатъчност и диабет
Част 1: Използвайте машинно обучение за прогнозиране на смъртно събитие поради сърдечна недостатъчност
Целта на този анализ е да се сравнят методите за машинно обучение при прогнозиране на смъртен случай поради сърдечна недостатъчност. Предикторните променливи на смъртно събитие включват..
Играйте пинг-понг с Lunatic 🦀 UDP
Както наскоро заплаших тук — библиотеката на Lunatic Rust 🦀 вече има std net::UdpSocket -like lunatic::net::UdpSocket, на който final PR беше обединен днес в lunatic-rs main и е готов за игра сега — ако издърпате git main, това е.
jtenner ( GitHub ) ме победи по-рано с Lunatic..
Осигуряване на приходи от генериращ AI: 5 иновативни бизнес модела за печелене на пари
Generative AI е бързо развиваща се област с потенциал да революционизира много индустрии. От създаване на реалистични изображения и видеоклипове до генериране на текст, музика и код, generative AI е в състояние да произвежда висококачествено съдържание, което може да се използва за различни..
Първи стъпки с паралелността в Python: Част II — Deadlocks, моделът производител-потребител & GIL
„Бяха най-добрите времена, бяха най-лошите времена, беше ерата на мъдростта, беше епохата на глупостта, беше епохата на вярата, беше епохата на недоверието, беше сезонът на Светлината, беше сезонът на Мрака, беше пролетта на надеждата, беше зимата на отчаянието, имахме всичко пред себе си,..
Обекти и масиви в JavaScript
Обекти
В JavaScript обектите са основен тип данни, който ви позволява да съхранявате колекции от данни като двойки ключ-стойност. Обектите могат да съдържат произволна комбинация от свойства и методи, което ги прави невероятно гъвкави и мощни.
Създаване на обекти
Има няколко начина за..
Ортогонална матрица
Това е квадратна матрица , състояща се от единични вектори . Обикновено това е само Матрица на идентичността .
Вижте Wiki: Ортогонална матрица. Вижте лекция на Imperial College London: Ортогонални матрици
Orthonormal basis
Ако два вектора са единични вектори И ортогонални..
Докъде стигнахме с безжичните сензорни мрежи част 1 (Машинно обучение)
Съвместно събиране на данни и позициониране на сензори в безжична сензорна мрежа, подпомагана от множество UAV (arXiv)
Автор: Mingyue Zhu , Zhiqing Wei , Chen Qiu , Wangjun Jiang , Huici Wu , Zhiying Feng
Резюме: Благодарение на високата мобилност и лесното разгръщане, безпилотните..
Как да започна да чета всеки ден?
Как да започна да чета всеки ден?
Научете се да създавате навик за ежедневно четене.
Вероятно сте чували, че успешните хора четат много. Някои казват, че четат повече от 100 книги на година! Може да се запитате как мога да прочета толкова много книги? Е, тук ще говоря за това как да..
Разговорен AI: какво представлява и как работи
Селия Сердейра от Talkdesk обяснява как разговорният AI управлява инструменти на контактния център като виртуални агенти и чатботове. Той използва машинно обучение (ML) и обработка на естествен език (NLP), за да помогне на клиентите и да им даде страхотно изживяване с дадена марка.
Това е..
Работа с Hebbian Learning част 2 (машинно обучение)
Моделиране и контрактивност на невронно-синаптичните мрежи с Hebbian Learning (arXiv)
Автор: Вероника Ченторино , Франческо Було , Джовани Русо
Резюме: Този документ се занимава с моделирането и анализа на два от най-често използваните повтарящи се модели на невронни мрежи (т.е...
Как да обедините речници в Python
Три стратегии за консолидиране на речници
Обединяването на данни - често наричано операция за обединение - е често срещана задача в програмирането. Когато става въпрос за обединяване на речници, има множество стратегии, от които можете да избирате.
В тази статия ще опишем подробно три..
Локално разсъждение в Swift
Локално разсъждение в Swift
Swift е невероятно изразителен и мощен език за програмиране. Ще проучим някои от езиковите функции на Swift, които могат да направят вашия код по-лесен за четене.
По-добри бутони
Нека да разгледаме общ модел на iOS, който отпечатва съобщение при натискане..
10 умопомрачителни C# хакове
Здравейте! Като страстен разработчик на C#, аз винаги съм търсил начини да подобря уменията си за кодиране. Вълнувам се да споделя с вас някои умопомрачителни хакове и прозрения, които ми помогнаха да стана по-добър програмист.
Така че, вземете чаша кафе и се присъединете към мен!
1...
Electron с база данни Sqlite3
Electron е рамка за изграждане на междуплатформени настолни приложения с HTML, CSS JavaScript. Electron е написан на C++, Javascript, Objective C, Python и т.н. Днес Electron е супер готин и страхотен. („Официални документи на Electron“)
Защо се нуждаем от база данни?
Уеб приложенията..
Системи за препоръчване в машинното обучение
Какво представляват двигателите за препоръки?
Това е най-мощното и полезно приложение на технологията за машинно обучение в бизнеса. Тези дни. Днес всеки голям гигант като Google, Amazon, Netflix използва двигател за препоръки.
Какво представляват двигателите за препоръки?
Система..
Топ 5 Python IDE / текстови редактори
Какви IDE на Python трябва да гледам?
1. Pycharm
Традиционният пълноценен редактор за Python от JetBrains.
PyCharm предоставя широк набор от основни инструменти, тясно интегрирани за улесняване на развитието на Python, уеб и наука за данни.
Извличане на данни от API — част 2
Научете как можете да филтрирате филми въз основа на различни категории.
Моля, вижте предишния урок (Част 1) : Как да извличам данни от истински API — React / JS
Извличане на данни от реален API — React / JS Научете как можем да извличаме реални данни от реален..
Нови материали
Как да предотвратите влизането на някой от вашата кодова база
// TLDR
TypeScript добавя статично въвеждане към JavaScript, улавяйки грешки като препращане към променливи извън обхвата или извикване на функции с грешни аргументи. Той е несъвършен и има..
Анализ на настроението с помощта на логистична регресия и наивен Бейс
Нека сравним кой алгоритъм е по-добър за класифициране на туитовете въз основа на техните чувства.
Наблюдаван ML
При контролираното машинно обучение обикновено имате вход X, който влиза във..
Нови тенденции в AI и спорта
Изкуственият интелект е авангардна технология, която дава възможност на машините да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект, като вземане на решения, разпознаване на реч и..
Графични теоретични алгоритми
Автори:- Yash Gaherwar , Tanishq Deshpande , Devanshu Dalal , Avinash Dhakne
В тази статия ще обсъдим една от най-важните теми на „ Анализ на дизайна на алгоритми“ , т.е. Графика . Ще..
Samsung и услугата Polyfill
Като разработчик харесвам услугата polyfill. Използвайки го, поправих стари проблеми със съвместимостта на IE, като добавих един маркер за скрипт.
Полифилът е скрипт, внедряващ функция от..
Оцветяване на графика Sudoku с Neo4j
Бях щастлив да видя, че скорошна версия на графичните алгоритми Neo4j съдържа алгоритъма за оцветяване K-1 . Този алгоритъм се опитва да присвои цветове на възлите на графика по такъв начин, че..
Как преподавате физика на модели за машинно обучение?
Хибридни анализи: Комбиниране на най-доброто от два свята
В другите си публикации съм обхванал теми като: Машинно обучение за откриване на аномалии и мониторинг на състоянието , как..