Публикации по теме 'python'
Более 100 тщательно отобранных статей по программированию на Medium (март 2022 г.)
Лучшие истории, которые мы обнаружили за прошедший месяц
Всем привет,
В мартовском обзоре статей по программированию рассматриваются некоторые способы оптимизации вашего SQL-кода, параллельное сравнение SwiftUI и Jetpack Compose, несколько анализов смарт-контрактов, дополнительные методы разработки программного обеспечения, несколько практических руководств, которые вдохновят вас на создание приложений и игры, с парой доз юмора. Дайте им прочитать, выделить, и некоторые хлопки.
Без..
Это нонсенс.
Это полная чушь.
Я был программистом OO Powerbuilder в конце 1990-х - да, настоящим программистом OO, который действительно знает, как использовать наследование, полиморфизм и т. Д. - и тогда администраторы и руководители знали, что эти старые системы COBOL были помехой, но, как вы можете видите, они ничего не сделали.
Вы хотите работать программистом на COBOL в большой компании или правительстве? Ваши дни будут потрачены впустую, просматривая пачки спагетти-кода, плохо написанного и..
Python для начинающих: оператор соответствия в Python 3.10.2
Представленный в Python 3.10, он эквивалентен оператору switch в других языках программирования.
Если вы знакомы с такими языками программирования, как Java или JavaScript, вы можете знать об операторе switch . Он может заменить if else блоков. Вот пример оператора switch в…
Дерево решений против случайного леса в Python
Введение
В предыдущей статье мы говорили о дереве решений с точки зрения его структуры и параметров, а также на примере набора данных Titanic. Однако дерево решений, по сути, является слабым обучаемым , поскольку точность древовидной модели, как правило, низка (т. е. из-за ограниченной глубины дерева и случайности), в то время как его можно интерпретировать и визуализировать.
В этой статье мы поговорим об сильном обучаемом — алгоритме случайного леса . Кроме того, мы будем..
Оркестрация модели машинного обучения с помощью Kubeflow
Обзор
В предыдущих блогах мы уже видели, как запускать KVM, настраивать кластеры k8s и запускать рабочие нагрузки машинного обучения на кластерах с помощью Flask. Вы можете найти ссылку на эти блоги Развертывание кластера с одним узлом с помощью k3s или RKE и Расширение возможностей приложений машинного обучения на Rancher .
Теперь мы рассмотрим, как организовать модели машинного обучения с помощью Kubeflow .
Предварительное условие
У вас должен быть запущен один кластер..
MLS Fantasy Predictor — Игровая неделя 5
Использование модели линейного программирования для прогнозирования выигрышного состава MLS Fantasy на 5-ю игровую неделю.
Как мы сюда попали?
Неделю назад я решил принять участие в MLS Fantasy, создав алгоритм, который мог предсказать оптимальный состав команды. Перенесемся на несколько дней вперед, и мой элементарный алгоритм превзошел более 96% нации, доказав, что я что-то понял. Более подробную информацию об этапах модели, а также окончательных результатах можно найти в..
Как интерпретировать модель линейной регрессии — наука о данных
Как интерпретировать модель линейной регрессии — наука о данных
Мы можем ожидать, что при каждом увеличении ЧТО-ТО цена будет увеличиваться на XXX, сохраняя при этом все остальные функции.
Все, что мне нужно было знать, это LinearRegression().fit(X,y).coef_ заполнить выше XXX . Вы можете получить коэффициент обученной модели LinearRegression , выполнив следующие шаги, и коэффициент равен XXX .
Резюме
Цель: интерпретировать LinearRegression модель Соберите модель:..
Новые материалы
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..
Практическая пакетная нормализация
История начинается после использования инициализации He вместе с ELU (или любым вариантом ReLU) может значительно снизить опасность проблем с исчезающими/взрывающимися градиентами в начале..
Поэзия онлайн-кодирования: путешествие пикселей и страсти
В мире, наполненном инновациями, онлайн-обучение программированию становится холстом, на котором обретает форму полотно вашей мечты. Это больше, чем просто создание строк кода; это сродни..
Обработка изображений с помощью Python - размытие и повышение резкости для начинающих
Как применить ядра свертки к цветным изображениям?
В этой статье мы обсудим, как применять ядра размытия и повышения резкости к изображениям. Эти базовые ядра составляют основу многих более..
Ограничение скорости в .NET Core 7 Web API
Что такое ограничение скорости?
Ограничение скорости — это процесс, используемый для ограничения количества запросов, разрешенных для определенного ресурса в указанном временном окне. .NET..