Публикации по теме 'education'


Как мой друг прошел стажировку в Tesla всего за 8 месяцев программирования
«Эй, ты теперь лучший друг Илона, а?» Я спросил своего друга, который стажировался в Tesla последние 3 месяца. "У тебя нет идей. В течение нескольких часов мой стол находился примерно в пяти метрах от стола Илона ». «Ни хрена», - крикнул я. "Это правда. В первый день они сказали: «Вот твой стол». Я буквально испугался. Думаю, Илон мог бы прочитать мой код, если бы захотел. Однако мне быстро удалось сменить стол ». «Чувак, это безумие. Сколько месяцев тебе осталось? Ты..
Двусвязный список | Javascript | Часть-3.2
Введение в структуру данных. Концепция двухсвязного списка с практическими примерами, примененными к языку Javascript. Вы хотите улучшить свои фундаментальные знания в области информатики, особенно структуры данных и алгоритмов? Тогда вы в правильном месте. Давайте рассмотрим некоторые распространенные структуры данных и реализуем их в JavaScript. Двусвязный список (указывает в двух направлениях) очень идентичен односвязному списку, за исключением того, что он содержит..
Код расшифрован
Вики Батт (2012) подробно рассказывает нам о том, как она заинтересовалась кодированием, как вы можете попробовать и почему жизненно важно разнообразие в этой области. Когда кто-то думает о программисте или «компьютерном гении», в воображении часто возникает образ белого мужчины-хакера, скорее всего, в подвале с непонятным сценарием, охватывающим многочисленные мониторы а-ля Нео в Матрице или, возможно, даже Борис в Goldeney ! Признаюсь, когда я рос в Эссексе, я не думал иначе...
Как выполнить выбор функций с помощью Scikit-Learn
Как выбрать важные функции для вашей модели машинного обучения Выбор функций — это выбор функций, наиболее соответствующих основным проблемам. В прогнозирующем машинном обучении мы выбираем функции, подходящие для улучшения возможностей прогнозирования модели. Существует множество методов выбора признаков, включая статистический анализ, например метод хи-квадрат, или более продвинутый, например, анализ важности признаков модели. Хорошее знание предметной области также является..
Может ли это помочь вам понять ландшафт машинного обучения?
Может ли это помочь вам открыть для себя возможности машинного обучения? Очень краткое объяснение с плохими рисунками Проще говоря, машинное обучение — это процесс создания систем, которые могут использовать данные для прогнозирования. Это действительно хорошо для решения проблем, где: Трудно написать конкретные правила, которым нужно следовать Обнаружение мошенничества Делать прогнозы в изменяющихся условиях и мое любимое — извлечение информации, чтобы..
Изучение альтернатив Streamlit: создание приложений с интерактивными данными
Streamlit покорил сообщество специалистов по обработке данных Python своей простотой и эффективностью создания интерактивных приложений для работы с данными и информационных панелей. Однако это не единственный инструмент в наборе инструментов. В зависимости от ваших конкретных потребностей есть несколько альтернатив, которые стоит изучить. В этом сообщении блога мы подробнее рассмотрим эти альтернативы Streamlit и узнаем, когда стоит рассмотреть возможность их использования. 1. Дэш..
А.И. -Пора научиться жить с ИИ, не опасаясь его как угрозы.
Статья чемпиона мира по шахматам Каспарова. -Журнал "Уолл Стрит- Научиться любить интеллектуальные машины Спустя двадцать лет после знаменитого поражения от Deep Blue чемпион по шахматам Гарри Каспаров говорит, что пришло время принять ИИ и его освободительный потенциал. Гарри Каспаров 14 апреля 2017 г., 8:48 по восточному времени Это было моим благословением и моим проклятием стать чемпионом мира по шахматам, когда компьютеры, наконец, достигли уровня чемпионата мира. Когда..