LLLit: Изучение и практика программирования

Публикации по теме 'data-science'


OSCAFest 2023: машинное обучение с открытым исходным кодом в Африке
Фестиваль открытого исходного кода — это ежегодное мероприятие в Лагосе, Нигерия, посвященное сообществу открытого исходного кода из региона. В 2023 году он собрал более 2000 участников, любителей открытого исходного кода, энтузиастов, сторонников и экспертов по всей Африке. Мероприятие направлено на увеличение вклада африканских разработчиков программного обеспечения, дизайнеров, писателей и всех, кто связан с технологиями, в проекты с открытым исходным кодом как на местном, так и на..

Фронтенд vs Бэкенд мемы разработчиков.
Привет Dev’s👋🏻, Сегодня воскресенье📅 Так что Ничто не устоит против натиска смеха 😁. Когда Frontend Developer — твой Junior😂 Когда Backend Developer решает ошибку во Frontend😒 Когда Frontend Dev пишет Backend😍 Ну, это большая часть моего младшего разработчика😢 Оставайтесь с нами, и увидимся в следующем 👋🏻. Спасибо за подписку и аплодисменты 👍!

Статистика для генеративного ИИ — KL Divergence
« Квартал года можно с уверенностью сказать, что 2023 год — это год, когда искусственный интеллект или ИИ сделал свой первый крупный эволюционный шаг в форме генеративного ИИ на пути к тому, что некоторые считают конечной целью самосознания. . Технологическая индустрия в течение нескольких лет стремилась к тому, чтобы ИИ мог создавать новый контент из обучающих данных. Особенно в последние пять лет, благодаря достижениям в области обработки, обучения, логического вывода и базовых..

Как машинное обучение революционизирует разработку видеоигр
Введение: Видеоигры прошли долгий путь с первых дней Pong и Space Invaders. Сегодня разработчики игр используют передовые технологии, такие как машинное обучение, чтобы создавать более захватывающие и увлекательные игровые возможности, чем когда-либо прежде. В этой записи блога мы рассмотрим, как машинное обучение меняет индустрию видеоигр, и дадим несколько практических советов разработчикам игр, которые хотят внедрить эти технологии в свои проекты. Анализ поведения игроков Одним..

5 стартапов, решающих задачи ML Serverless GPU Inferencing
Разверните API генерации текста недорого! Как вы развертываете большие API-интерфейсы ML (например, генерация текста) для быстрого вывода с помощью графических процессоров, но без больших затрат? Ответ: Бессерверный вывод графического процессора. Вот 5 стартапов новой эры, занимающихся бессерверным выводом графических процессоров:

Аналитическая дифференциация с использованием Sympy в Python
Как выполнить символьную дифференциацию в Python с помощью SymPy Введение Дифференциальное исчисление изучает скорость , с которой количества изменяются . В этой статье показано, как вычислять символические производные n-го порядка в Python с помощью библиотеки SymPy . Прочтите эту статью , чтобы понять основы дифференцирования, числового дифференцирования и базовой реализации метода Эйлера в Python с использованием NumPy, прежде чем работать со следующим содержанием...

Три лучших пакета Python для сбора финансовых данных (бесплатно)
Получение финансовых данных так же важно, как и разработка алгоритма в количественном финансовом проекте. Без данных мы не сможем реализовать и протестировать нашу торговую стратегию или алгоритмы на исторических данных. В этой статье я собираюсь представить три пакета Python , которые позволяют нам легко получать финансовые данные без каких-либо затрат. Они есть: yFinance Alpha Vantage Pandas-DataReader Помимо открытого исходного кода, три вышеуказанных пакета Python..

Новые материалы

Обзор кода — Миссия невыполнима?
Обзор кода — миссия невыполнима? 3 расширения VsCode, которые помогут вам ориентироваться в коде! Как новый пользователь Visual Studio Code, мне иногда трудно перемещаться по открывающему и..

BrightFuture (реализация интерфейса Java Future на Golang)
Отказ от ответственности: это моя первая статья на medium.com. Я постарался сделать это по-настоящему простым, и люди, находящиеся на любом этапе своей учебной лестницы, могут извлечь..

Серия блогов по ускорению вывода на основе глубокого обучения — Часть 2 — Аппаратное обеспечение
Глубокие нейронные сети стали обычной практикой во многих приложениях машинного обучения. Их способность достигать человеческой и даже сверхчеловеческой точности сделала их важной вехой в истории..

Технологии для нетехнологов 6: Простое объяснение языков программирования
Одним словом, программирование — это автоматизация, но в более широком смысле — это способ «поручить компьютеру выполнять различные задачи». Инструкции отправляются кодом, и этот код может быть..

CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек Неделя 1: 4 июня — 10 июня Что вы делали на прошлой неделе? Занятия начались на этой неделе, поэтому большую часть времени я потратил на..

Как развивается смешанно-целочисленное программирование, часть 7
Унифицированная техника раннего завершения для первично-двойственных алгоритмов в смешанно-целочисленном коническом программировании (arXiv) Автор : Ювэнь Чэнь , Кэтрин Нин , Поль Гулар..

Как научить модель Keras распознавать текст переменной длины
Я некоторое время играл с официальным примером Keras image_ocr.py и хочу поделиться своими выводами в этом посте. В официальном примере выполняется только обучение модели, но отсутствует..