Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Обязательно прочитайте статьи о когнитивных радарах

Ограниченное онлайн-обучение для смягчения эффектов искажения в импульсно-гибком когнитивном радаре ( arXiv ) Автор: Чарльз Э. Торнтон , Р. Майкл Бюрер , Энтони Ф. Мартоне Вывод: Радиолокационные системы с быстрой перестройкой импульса продемонстрировали хорошие характеристики в динамических электромагнитных сценариях. Однако использование неидентичных сигналов в пределах интервала когерентной обработки радара может привести к вредным эффектам искажения при использовании..

Как бэкдор-атаки работают в конвейерах машинного обучения, часть 8

VillanDiffusion: унифицированная структура бэкдор-атак для моделей распространения (arXiv) Автор: Шэн-Йен Чжоу , Пин-Ю Чен , Цун-И Хо . Аннотация: Диффузионные модели (DM) — это современные генеративные модели, которые изучают обратимый процесс искажения путем итеративного добавления шума и шумоподавления. Они являются основой многих генеративных приложений ИИ, таких как условная генерация текста в изображение. Однако недавние исследования показали, что базовые безусловные DM..

Как выбрать комнату AirBNB в Бостоне!

Подход, основанный на данных, с использованием данных AirBNB за 2021 год. Введение AirBnB — это сайт бронирования жилья. Этот веб-сайт позволяет хозяевам размещать список своих квартир/кондоминиумов/домов, а пользователь может бронировать проживание в этих объектах. Многим новым пользователям может быть интересно, как правильно выбрать комнату AirBNB, поэтому мы используем методологию обработки данных, чтобы получить больше информации об аренде жилья для отдыха в Бостоне!..

Введение в R для науки о данных (часть третья)

Это третье введение в R. Здесь будут рассмотрены основы фрейма данных, индексация и выбор фрейма данных, операции и многое другое. *Первоначально опубликовано в моем подстеке. Это лишь часть статьи. PS : пожалуйста, прочтите «Введение в R для науки о данных (часть вторая)», прежде чем читать это. Это продолжение второй части. Часть вторая: Введение в R для науки о данных (часть вторая) Фреймы данных Мы сможем организовывать и смешивать типы данных для создания структур данных..

Изучение функции ISNULL() в SQL Server

Когда (и когда нет) его использовать Работа с данными Я профессионально работаю с данными уже почти десять лет, и первое, что я советую всем новичкам, это начать осваивать реляционные базы данных и язык структурированных запросов (SQL). Понимание того, как запрашивать и манипулировать данными в базах данных, является важным навыком, потому что каждый…

Создайте классификацию раковых клеток с помощью Python — scikit-learn

Я вернулся с еще одним любимым проектом по науке о данных, который может попробовать любой человек, который хочет узнать об алгоритмах классификации или новичок в науке о данных и хочет попрактиковаться в некоторых небольших проектах, прежде чем приступать к большим проектам отраслевого уровня. В этом проекте для домашних животных мы будем классифицировать раковые клетки на основе их характеристик и определять, являются ли они «злокачественными» или «доброкачественными». Мы будем..

Лучший способ обобщить фреймы данных Pandas.

Skimpy позволяет невероятно легко суммировать наборы данных в записных книжках и терминалах. Описать - это первая функция, которую я пробую использовать для любого нового набора данных. Но теперь я нашел лучше. Я заменил его на Skimpy. Это небольшой пакет Python, который показывает некоторые расширенные сводные результаты для набора данных. Вы также можете запустить его в окне терминала, не входя в оболочку Python. Вы можете установить его из PyPI, используя следующую команду...