Статьи

Система обнаружения производства для бедняков на Python
Я пишу код для жизни, и иногда мне нужно вести журналы для производства и другие журналы для разработки, особенно когда моя производственная среда находится на моем компьютере для разработки, потому что я дешев. #!/bin/bash export PYTHONPATH=/home/raychorn/projects/python-projects/private_vyperlogix_lib3/zips/vyperlogix39. zip :/home/raychorn/projects/python-projects/tweepy-twitter-bot1/.venv391/lib/python3.9/site-packages ...
Обучение с подкреплением на основе отзывов людей, InstructGPT и ChatGPT
Примечание : некоторые части этого сообщения в блоге созданы ChatGPT! :) Добро пожаловать в мой блог на ChatGPT! В этом посте мы погрузимся во внутреннюю работу ChatGPT и то, как он обучается. Однако, прежде чем мы углубимся в особенности ChatGPT, важно сначала рассмотреть некоторые соответствующие предыдущие работы и концепции, чтобы дать нам прочную основу. Когда у нас будет четкое представление об этих основах, мы сможем перейти к более глубокому изучению ChatGPT.
TypeScript 102  —  За пределами основ
Казалось бы, бесконечное море руководств по TypeScript, которые вы найдете в Интернете, прекрасно предоставляют ресурсы как начинающим, так и опытным пользователям, но как насчет тех, кто находится посередине? Если вы знаете основы, но еще не достигли продвинутого уровня, то эта серия статей для вас. В нем мы рассмотрим некоторые инструменты и методы, которые поднимут ваш код TypeScript на новый уровень! В этом руководстве предполагается, что вы уже знакомы с основами TypeScript и..
Ваша первая модель машинного обучения PySpark
Существует несколько фреймворков для создания моделей машинного обучения. Популярным является машинное обучение PySpark (PySpark MLlib). PySpark особенно популярен при работе с большими наборами данных, но, конечно, работает и с меньшими наборами данных. В этом посте мы рассмотрим этапы создания вашей первой модели машинного обучения в PySpark. Первый шаг — собрать ваши данные. Это можно сделать разными способами. Его можно прочитать из файла csv. dataset = (spark.read..
Appwrite любит открытый исходный код: почему я решил спонсировать Offen
Открытый исходный код — это ❤️ всего, что мы делаем в Appwrite, и мы хотим поддерживать и развивать сообщество разработчиков открытого исходного кода, которое помогло нам вырасти до захватывающих 24 000 звезд на GitHub . Проекты с открытым исходным кодом требуют больших усилий для поддержки и развития. Мы каждый день используем инструменты с открытым исходным кодом для создания Appwrite и хотим помочь нашему сообществу. В качестве компенсации каждый инженер Appwrite может выбрать..
Лучшие ресурсы для #CodeNewbie
Я чуть больше 7 месяцев на пути к своей карьере. Я работал в отделе кредиторской задолженности, дебиторской задолженности и анализа доходов более 9 лет и считаю. Меня это не устраивает, и на данном этапе моей жизни мне нужно что-то, что дает больше, чем посредственную зарплату. Я хочу зарабатывать больше денег, занимаясь любимым делом. Единственными двумя профессиями, которые отметили эти флажки, были инженер-программист и писатель контента. Поэтому я с головой погрузился в изучение..
Матрица в Python-Part1
В этом рассказе и следующих частях мы исследуем матрицы математически и с точки зрения программирования (Python) . Построим полное понимание концепции с нуля. Будет очень весело и интересно, если вы сами напишете весь код по мере чтения, и даже если у вас уже есть некоторый опыт работы с python. Следите за обновлениями до последней части, где мы будем писать собственные классы. Прежде чем мы начнем, важно знать, что Python не имеет встроенной поддержки матриц, таких как языки,..
Оглавление для Quill JS Rich Text Editor
Quill, как один из самых современных текстовых редакторов, набрал более 35 тысяч звезд на Github . Его многочисленные полезные функции делают его расширяемым, совместимым и простым в использовании. Еще одна важная характеристика Quill заключается в его настраиваемости. Сама функция позволяет разработчикам адаптировать Quill для своих нужд. При использовании Quill в сообщениях блога очень часто оглавление (TOC) размещается в верхней части сообщения. Это упрощает доступность контента..
Руководство по собеседованию специалистов по данным: k-Means
Общие вопросы на собеседовании, связанные с k-Means, такие как его плюсы и минусы, когда его использовать, варианты простого k-Means и как его закодировать с нуля на Python. В рамках интервью по науке о данных вы, как правило, сталкиваетесь с раундом машинного обучения, который проверяет ваше понимание основных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM и т. д. В этом посте мы рассмотрим один из наиболее часто задаваемых — k- Означает...
Vue — randomNumber
Math.random() // exclusive 1 # от 1 до 10 Math.floor((Math.random() * 10) + 1); # math.floor() — Округление числа в меньшую сторону до ближайшего целого числа: Math.floor(1.6); //1 #math.round() — округлить число до ближайшего целого числа: 올림 Math.round(2.4); // 2 Math.round(2.5); // 3 #toFixed() — Преобразование числа в желаемую строку var num = 5.56789; var n = num.toFixed(10); //5.5678900000
Концепция предельной стоимости запасов
Концепция Предельная стоимость запасов  – это затраты, понесенные в результате хранения одной дополнительной единицы товара. Пример inventory cost при stocking level из 10 единиц и fixed demand level равно $20,000 . inventory cost в stocking level из 11 единиц и fixed demand level равно $23,000 . Предельная стоимость запасов составляет $3000 . Связанные концепции, формулы и руководства Оптимизация прибыли от запасных частей Для получения..
Почему создание собственного компьютера для глубокого обучения в 10 раз дешевле, чем AWS
Обновлено 11.12.2019 Если вы использовали или планируете использовать AWS / Azure / GCloud для машинного обучения, вы знаете, насколько дорого обходится время графического процессора. А включение и выключение машин - серьезное нарушение рабочего процесса. Есть способ получше. Просто создайте свой собственный компьютер для глубокого обучения. Это в 10 раз дешевле и проще в использовании. Рассмотрим подробнее ниже. Это часть 1 из 3 серии статей о компьютерах с глубоким..
Мой первый исследовательский анализ данных с помощью ChatGPT
Раскрытие возможностей ChatGPT: глубокое погружение в исследовательский анализ данных и будущие возможности ChatGPT — это необычный инструмент для более эффективной работы, и это не ограничивается анализом данных. В этой статье мы рассмотрим пример исследовательского анализа данных (EDA), выполняемого ChatGPT. Мы рассмотрим различные этапы EDA, увидим некоторые впечатляющие результаты (Wordclouds!) и отметим, где ChatGPT работает хорошо (и не очень). Наконец, мы коснемся будущего LLM..
К разработке анализа и применения КИХ-фильтра нижних частот
1. спроектировать фильтр пихты lp с использованием fir1, fir2, firpm 2. используйте три частоты среза 500–1000 Гц, 1001–2000 Гц, 2001–3000 Гц. 3. построить частотную характеристику с использованием freqz и fft 4. Найдите групповую задержку, используя angle(), unwrap(), freqz() и diff(). 5. отфильтровать сигнал с помощью filter(), а затем воспроизвести оригинал и звук и отфильтровать с помощью soundsc() 6. сравните выходные данные функции myfilter() для реализации операции..
Функциональность загрузки изображений с использованием простого клиентского JS и NodeJS
Привет, как дела. Этот пост можно рассматривать как письменную версию моей мини-серии YouTube о сквозной загрузке изображений. Весь показанный здесь код доступен в этом репозитории Github . Намерение: Цель этого сообщения и соответствующего плейлиста YouTube о функции загрузки изображений такова: Почему это полезно: Хороших руководств о том, как аккуратно загружать изображения, не так много. Я подумал, что было бы здорово иметь демоверсию, включающую это. Каковы некоторые..
Освоение Dart & Flutter DevTools — Просмотр ведения журнала [Часть 5 из 8]
Освоение Dart & Flutter DevTools — Часть 5: Представление ведения журнала автор Ашита Прасад ( LinkedIn , Twitter ), fluttergems.dev Это пятая статья из серии подробных статей Mastering Dart & Flutter DevTools . В этой статье вы узнаете о ведении журналов в приложениях Flutter и о том, как эффективно использовать представление ведения журнала DevTools. Если вы хотите ознакомиться с любой другой статьей из этой серии, просто нажмите на ссылку, представленную ниже: Часть 1:..
AI Unleashed: понимание искусственного интеллекта
Детектив Дель Спунер спрашивает: «Люди видят сны. Даже собакам снятся сны, но не вам; ты просто машина. Имитация жизни. Может ли робот написать симфонию? Может ли робот превратить холст в прекрасный шедевр? Сонни, робот, отвечает: "Можешь"? В эпическом фильме 2004 года «Я, робот» Сонни не мог ответить: «Я могу, ты, глупый человек». Перенесемся в 2023 год. Сонни мог писать сценарии для фильмов Уилла Смита. Еще через десять лет мы могли бы стать свидетелями того, как..
Освой JavaScript бесплатно
Вот список, который я собрал из замечательных ресурсов, чтобы лучше разбираться в JavaScript и разработке интерфейсов. Предполагая, что у вас уже есть базовые представления об основах и принципах работы JavaScript, эти книги и руководства могут помочь вам поднять свои навыки на новый уровень - и все они бесплатны! Стек JavaScript с нуля Размещенный на GitHub, JS Stack From Scratch - это учебное пособие, в котором рассматривается около 25 различных библиотек и инструментов..
Выбор правильной модели оценки для машинного обучения
Согласно Опросу ИТ-директоров Gartner за 2019 год , внедрение ИИ предприятиями выросло на 270% за последние четыре года, и более 37% предприятий внедрили ИИ в той или иной сфере. Компании стремительно внедряют эту технологию, а директора по информационным технологиям и специалисты по обработке данных сталкиваются с трудными решениями относительно того, какая скорость ИИ соответствует потребностям их бизнеса. ИИ можно разделить на три модели оценки: пакетный, управляемый событиями и в..
Путеводитель для автостопщиков по увлекательному миру искусственного интеллекта
Когда вы впервые услышали об «искусственном интеллекте»? Если ваш ответ на этот вопрос прямо сейчас, то будьте готовы открыть для себя целый новый мир возможностей. Последние несколько лет моей жизни слова «искусственный интеллект» использовались небрежно. Все, от моих учителей до моих сверстников, говорили мне, что ИИ — это будущее технологий. Однако объем моих знаний по этому вопросу практически ограничивался «машинами, имитирующими человеческий интеллект». Необходимость — мать..