Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Разбор JSON в C++ с помощью RapidJSON

Ранее в этом году, выполняя консультационную работу, мне потребовалось проанализировать файлы JSON, загруженные с URL-адреса в C++. Эту задачу легко выполнить на большинстве языков, многие из которых имеют встроенные библиотеки для чтения и записи файлов JSON (например, пакет json в Python). Однако в случае с C++, как и в большинстве случаев в C++, нет встроенных функций для работы с файлами JSON или строками в формате JSON. Существует одна популярная библиотека , которую используют..

Прогресс в методах визуализации мозга, часть 1 (нейронаука)

Оптическая визуализация мозга и ее применение в нейробиоуправлении (Pubmed) Автор: Сурджо Р. Соекадар 1 , Саймон Х. Коль 2 , Масахито Михара 3 , Александр фон Люман 4 . Аннотация: Помимо пассивной регистрации электрической или магнитной активности мозга, для визуализации мозга в режиме реального времени можно использовать также неионизирующее электромагнитное или оптическое излучение. Здесь изменения в поглощении или рассеянии излучения позволяют проводить непрерывную..

Сила встраивания в машинном обучении

Как раскрыть весь потенциал ваших данных За последние годы машинное обучение прошло долгий путь, и одним из ключевых методов, который помог продвинуться в этой области, является использование вложений. В этом сообщении блога мы рассмотрим, что такое встраивания, как они работают и почему они так важны для машинного обучения. Надеюсь, к концу этого поста вы поймете, что такое встраивания и как их можно использовать для повышения производительности ваших моделей машинного обучения...

Использование алгоритма регрессии леса решений для прогнозирования рабочего времени персонала

Здравствуйте, в этой статье мы рассмотрим модель регрессии, которую я применил на платформе Azure ML Studio. Цель состоит в том, чтобы разработать модель машинного обучения для прогнозирования рабочего времени на соответствующей должности на основе статуса увольнения сотрудников. Метод, использованный в статье, представляет собой алгоритм регрессии леса решений. Объясняются такие шаги, как подготовка данных, маркировка категориальных переменных, выбор важных функций, разделение набора..

Ключевые слова Python

В Python зарезервированные слова называются «ключевыми словами». Они определяют синтаксис и структуру Python. Ключевые слова в Python чувствительны к регистру. Все ключевые слова написаны строчными буквами, кроме True, False и None. ● Python 3.10.1 содержит 35 ключевых слов. «False», «None», «True», «and», «as», «assert», «async», «wait», «break», «class», «continue», «def», «del». ', 'elif', 'иначе', 'кроме', 'наконец', 'для', 'от', 'глобальный', 'если', 'импорт', 'в', 'есть',..

ОСНОВЫ ТРУБОПРОВОДА НАУКИ ДАННЫХ

(УДАЛЕНИЕ НЕВЕДУЩЕЙ ИНФОРМАЦИИ) ЧТО ТАКОЕ НАУКА О ДАННЫХ? Наука о данных - это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из множества структурированных и неструктурированных данных. ОСНОВНЫЕ ШАГИ НАУКИ ДАННЫХ: Сбор данных Предварительная обработка данных Исследовательский анализ данных Выбор функции Функциональная инженерия Моделирование данных Анализ показателей производительности..

4 современных интерактивных курса для изучения и улучшения навыков программирования на Python.

Вот тщательно подобранный список бесплатных ресурсов, которые помогут вам в процессе обучения. Интернет переполнен учебными ресурсами. Я восхищаюсь ими всеми, но не могу не думать, что новичку легко заблудиться и никогда не вернуться. Я программист-самоучка на Python. И я видел, как так много успешных людей делали то же самое. Python интуитивно понятен для понимания и настолько эффективен в своих приложениях. Я рад, что выбрал Python. Впервые я изучил Python на сайте..