Публикации
Vue.js: хорошо, плохо и выбор
Для большинства людей, создающих в настоящее время новое клиентское приложение, выбор фреймворка / библиотеки, по большей части, сводится к Angular или React. Часто люди недостаточно любят Vue.js. Итак, я хочу немного рассказать о Vue.js и моем личном опыте работы с Vue.js для производственного приложения. Вместе мы попытаемся ответить на вопрос: подходит ли вам Vue.js?
Примечание . Я не пытаюсь сказать, что Vue.js лучше React, Angular или даже любых других интерфейсных..
Методы классификации данных об ожидаемой продолжительности жизни
Таксономия континентов
Мы, люди, наделены концепцией классификации. Мы классифицируем все: от нашего шкафа, где все джинсы помещаются под одну стойку, а все рубашки - в другую, предназначенную только для рубашек, до приложений на наших телефонах и файлов на наших компьютерах, где у нас есть отдельные папки для каждого типа файлов. или приложения.
Теперь более «научное» определение классификации заключается в том, что это форма анализа данных, которая извлекает модели, описывающие..
Симпатичное / глупое введение в машинное обучение как для технических, так и для нетехнических специалистов
В Drover работают очень умные люди, которые отлично выявляют проблемы и применяют технологии для их решения. Чтобы заслужить свое место в их рядах, я пытался объяснить часть технологии, которая сейчас очень популярна и пользуется некоторым успехом.
Машинное обучение - это очень модный термин, он будоражит наше воображение из-за внутреннего противоречия. Техника холодная и металлическая, а обучение - это то, чем занимаются школьники с розовыми щеками. Забудьте о самих словах и просто..
Как улучшить запросы с помощью React Query
Руководство по использованию React Query в ваших проектах
В этой статье мы узнаем следующее:
Когда использовать React Query Простые fetch запросы с пакетом React Query Поиск элементов из API по идентификатору Пагинация Мутации
Когда использовать React Query
Традиционный метод fetch() отлично подходит для извлечения данных из API, но вы можете столкнуться с некоторыми трудностями, если ваше приложение разрастется и станет более сложным. Например,
Кеширование: чтобы..
63 курса Tensorflow на Coursera
Все курсы Tensorflow на Coursera
Coursera — самая популярная образовательная платформа (и моя любимая), а Tensorflow — самая популярная среда для экспериментов с машинным обучением.
Вот почему я решил составить список всех (!) курсов Tensorflow на Coursera, доступных на данный момент. Всего их 63, и хотя большинство курсов посвящено только Tensorflow, некоторые из них просто используют Tensorflow в качестве основы для машинного обучения.
Обратите внимание, что есть множество курсов не..
Алгоритм машинного обучения
Мы живем в самый определяющий период человеческой истории. Здесь компьютер переходит от большого мейнфрейма к контейнерам и облаку.
Мы создадим новый мир, в котором будут умные компьютеры и интеллектуальные устройства, способные принимать решения и улучшать свое поведение на основе прошлого опыта, да, мы говорим о машинном обучении.
Используемый язык: R и Python
Существует 3 типа алгоритмов машинного обучения:
Контролируемое обучение Неконтролируемое обучение Обучение с..
Что происходит, когда вы вызываете gcc
Что происходит, когда вы вызываете gcc
Когда вы вызываете gcc в оболочке, он компилирует код .c, на который вы его вызвали, в исполняемый файл. Шаги этого процесса обычно перечислены как предварительная обработка, компиляция, сборка и, наконец, связывание.
В предварительной обработке gcc запускает команду cpp для файла, чтобы расширить макросы и файлы заголовков, результат которых сохраняется во временном файле с суффиксом .i.
При компиляции предварительно обработанный код затем..
Прозрачность в ИИ — SpyFlow
Простой шаг к пониманию причины алгоритмических результатов
Важность прозрачности в ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) больше не является неисследованной областью. Исследователи, студенты, технологи, инженеры и т. д. начали использовать и изучать алгоритмы ИИ в своей повседневной жизни. В то время как большинство из них сталкиваются с трудностями, связанными с тем, почему определенные результаты возникают в процессе обучения некоторых данных, немногие другие знают причину результата...
Как запросить несколько API с помощью DispatchWorkItem и DispatchGroup
Создание простого экрана поиска с помощью «DispatchWorkItem» и «DispatchGroup» для выполнения нескольких вызовов асинхронной службы к нескольким источникам.
Вы можете найти версию этого сообщения для Combine Framework здесь
Https://medium.com/better-programming/how-to-query-multiple-apis-with-the-combine-framework-1c4e0298418e
Иногда вы хотите, чтобы задача выполнялась, когда действие запускается, но вы не можете отличить действие от события завершения.
Другими словами, есть..
4.1 Алгоритмы искусственного интеллекта
Алгоритмы искусственного интеллекта обычно делятся на три категории. Это обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Случай неконтролируемого обучения, целевой результат не указан, и ожидается, что модель сформирует шаблон из заданных входных данных.
Обучение с подкреплением - это особый случай обучения с учителем. В этом учебном случае вам дается рейтинг, который указывает, насколько точным является результат модели.
В методе обучения с учителем в..
GSoC 2018, неделя 3
На этой неделе я работал в основном над автоматическим и ручным монтированием репозиториев CernVM-FS из программы на C/C++.
В Linux монтирование репозиториев cvmfs выполняется автоматически с помощью autofs; когда процесс пытается получить доступ к записи репозитория под /cvmfs/{repo_name} , autofs позаботится о ее монтировании.
Аналогично для клиента JavaScript, чтобы запускать немодифицированные программы C/C++, которые могут иметь жестко запрограммированный доступ к..
Отзывы клиентов и машинное обучение
Я являюсь хозяином Airbnb и, просматривая моего последнего гостя на Airbnb, Джеймса из Австралии, я снова увидел раздел, в котором говорилось: Что бы вы хотели сказать Airbnb? Это будет конфиденциально ... , и это заставило меня задуматься о том, что происходит за кулисами в любой компании, которая получает отзывы клиентов.
Лично я использовал этот раздел только для крайностей. ›90 и‹ 10. «ЛУЧШИЕ ГОСТИ КОГДА-ЛИБО» и «Он заставил меня чувствовать себя противно». Я имею в виду,..
RPA + машинное обучение = интеллектуальная автоматизация
Роботизированная автоматизация процессов вызвала много шума во многих различных отраслях. Поскольку предприятия сосредотачиваются на цифровых инновациях, автоматизация повторяющихся задач для повышения эффективности и уменьшения человеческих ошибок является привлекательным предложением. Роботы не будут уставать, не будут скучать и будут выполнять задачи точно, чтобы помочь своим коллегам-людям повысить производительность и освободить их, чтобы сосредоточиться на задачах более высокого..
№1. Начать работу с JavaScript
Итак, мы начинаем изучение удивительного, мощного, повсеместно используемого языка программирования JavaScript!
JavaScript развивается экспоненциально, и каждый день к нему добавляются новые вещи, вокруг него строится множество фреймворков. Чтобы не отставать от такой технологии, требуется постоянное отслеживание и сканирование множества ресурсов. В моем учебном путешествии единственным ресурсом, который я нашел, была официальная документация MDN. Он отлично объясняет основы, но..
Угрожающее будущее искусственного интеллекта
Вы когда-нибудь боялись технологических усовершенствований? Задумывались ли вы когда-нибудь о том, что в будущем вашу работу займут машины или роботы?
Или у вас все в порядке, потому что вы работаете непосредственно с машинами (производство/программирование)?
Очень вероятно, что вы уже участвовали в каком-то разговоре о замене человеческого труда машинами в будущем, верно?
Всякий раз, когда эта тема становится частью классной комнаты, она становится огромной дискуссией, несколько..
Мои цели для программы стажировки HNGi8
Стажировки призваны расширить для вас глубину и широту академического обучения в конкретных областях вашего обучения. Это также может повысить вашу осведомленность о проблемах сообщества, побудить вас создавать возможности, принять свежие идеи и дать вам направление для позитивных изменений через стажировку.
Стажировка в HNG проводится уже много лет и представляет собой масштабную виртуальную стажировку для людей, которые учатся программировать и проектировать в целом. В отличие от любых..
Ключ интеграции Adobe Creative Cloud для новой клавиатуры Logitech
Когда команда Logitech впервые приступила к созданию усовершенствованной клавиатуры для творческих дизайнеров, ее приоритетом была тесная интеграция с набором продуктов Adobe Creative Cloud. Не зная, как этого добиться, они обратились к богатому набору услуг SDK и API, предлагаемых платформой Adobe Creative Cloud. Вскоре после этого родилась Усовершенствованная клавиатура Logitech CRAFT .
Их первым шагом было чтение доступной онлайн-документации на Adobe I/O и принятие решения о..
Как я удвоил зарплату за пять месяцев и получил потрясающую работу
Шесть месяцев назад я уволился с работы младшим разработчиком JavaScript и пять месяцев путешествовал по Юго-Восточной Азии. В течение недели после возвращения в Великобританию я получил три предложения о работе и принял предложение о почти двойной моей предыдущей зарплате. Это было нелегко, но оно того стоило. Вот как я это сделал.
Цель * Задача
Я планировал путешествовать по Юго-Восточной Азии на 3–6 месяцев и знал, что хочу найти лучшую работу, когда вернусь. Моя младшая работа..
Стратегии обнаружения аномалий с помощью Sentrollers от Braingrid Pt. 2
Помещения для выращивания в закрытом грунте представляют собой сложную систему взаимодействующих физических (температура, влажность, СО2) и биологических (растения, почва, микроорганизмы) систем. В этих системах всегда будет некоторая непредсказуемость, и наша цель, как производителей, состоит в том, чтобы предвидеть и предотвращать потенциальные проблемы до того, как они обострятся. Один из способов смягчить непостоянные климатические условия в вашем гроубоксе — использовать мониторинг..
Сгруппируйте похожие изображения с помощью модели смеси Гаусса (алгоритм EM)
Внедрить GMM с нуля для решения проблемы кластеризации изображений
Кластеризация - одна из самых популярных задач машинного обучения без учителя. Мы уже знакомы с алгоритмом кластеризации k-средних, но подождите, в этом есть проблема:
Сильно зависит от начального значения центроидов : если мы изменим его инициализацию, а затем положение кластера, то весьма вероятно, что последний кластер изменит свое положение. Кластеры разного размера и плотности : кластеры, имеющие различную..
