Добро пожаловать в будущее разработки программного обеспечения, где строки кода заменяются нажатием кнопки и перетаскиванием мыши. В мире, где технологии развиваются с головокружительной скоростью, спрос на инновационные приложения и решения никогда не был таким высоким. Но вот в чем загвоздка: не каждый, кто мечтает создавать программное обеспечение, является мастером программирования. Вот тут-то и вступает в игру магия разработки с минимальным кодированием и без него. В этом блоге..

Мы рассмотрим, как организовать наш код three.js, используя классы внутри Webflow. Codepen: https://codesandbox.io/s/three-js-in-webflow-part-3-1pvc9e Присоединяйтесь к Discord: https://discord.gg/WWfVjMhSjx Плейлист: https://www.youtube.com/playlist?list=PLlufJ1b4uSqWrBr6ShGhEcb5TcAAnmnVw Несколько недель назад мы рассмотрели, как использовать three.js в проектах Webflow. Мы начали с создания простого проекта и изложили базовую структуру сцены three.js в том, как мы..

Если вы не программист, вам может быть сложно работать со стеками ИИ, требующими навыков кодирования. Однако существует несколько платформ и инструментов ИИ, которые предлагают подход с минимальным кодом или без кода для создания решений ИИ. Вот несколько вариантов, которые вы можете рассмотреть: Google AutoML : Google AutoML — это платформа искусственного интеллекта, которая позволяет пользователям, не занимающимся кодированием, создавать собственные модели машинного обучения для..

Инструменты разработки приложений без кода/программирования с низким кодом позволяют любому, у кого есть концепция продукта, создавать масштабируемые приложения за считанные часы или дни, таким образом, действуя как волшебная палочка, позволяющая небольшим фирмам внедрять инновации, а более крупным организациям минимизировать расходы. Итак, что же такое разработка с низким кодом и сколько кода требуется для разработки без кода? Короче говоря, движение low-code/no-code сделало..

Выбор правильных бизнес-задач для ML Мэтт Коннор, старший менеджер по продукту, C3 AI Ex Machina В то время как алгоритмы машинного обучения могут решить огромное количество бизнес-задач, многие компании пытаются определить, где лучше всего применить свои ограниченные ресурсы для решений машинного обучения. К счастью, проблемы, которые наиболее эффективно решаются с помощью машинного обучения, имеют несколько общих ключевых характеристик. Например, в сфере финансовых услуг..