Статьи
Обзор разработки приложений для Android для чайников
Разработка Android-приложений для чайников
Почему стоит выбрать изучение разработки приложений для Android?
Android — крупнейшая платформа в мире , поскольку она охватывает почти 80% рынка смартфонов по всему миру и охватывает максимально возможную аудиторию в каждой части мира.
В современном мире Android-разработка переживает бум с каждым днем, потому что разработчики изо всех сил стараются воплотить свои лучшие идеи в приложение для Android .
Рынок Android-приложений..
Как далеко мы продвинулись с федеративным обучением, часть 2 (машинное обучение)
Начало работы с федеративным обучением
Федеративное обучение Этот сайт создан группой федеративного обучения Google AI. Сюжет Люси Беллвуд и Скотта МакКлауда. Искусство… federated.withgoogle.com
Федеративное онлайн-обучение с помощью нестационарного обнаружения и адаптации в условиях дрейфа концепций (arXiv)
Автор: Бхаргав Гангули , Ванит Аггарвал
Аннотация . Федеративное обучение (FL) — это новая область в более..
Будущее уже здесь: влияние машинного обучения на современные технологии
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область компьютерных наук, которая включает использование алгоритмов, позволяющих компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Это подмножество искусственного интеллекта, которое включает использование статистических методов, позволяющих компьютерам учиться на данных, а не полагаться на жестко закодированные правила.
Одно из основных преимуществ машинного обучения заключается в том, что оно позволяет компьютерам..
Использование машинного обучения для повышения качества продукции в обрабатывающей промышленности 🚀
Холла! Сегодня я рад поделиться захватывающим примером, который подчеркивает преобразующую силу машинного обучения в обрабатывающей промышленности.
🏭 Проблема качества производства: Компания столкнулась с серьезной проблемой поддержания и улучшения качества продукции в условиях больших объемов производства. Традиционные ручные методы тестирования и проверки отнимали много времени и часто не позволяли обнаружить случайные дефекты, что приводило к значительным потерям продукции. Они..
Проблемы школы кодирования
Мысль о том, чтобы пойти в «Железный двор», вызывает у меня волну тревожных и волнующих эмоций. так как школа никогда не была моей сильной стороной. Я учился в средней школе со средними оценками, и мои привычки к учебе почти отсутствовали. Я готовился к экзамену 15 минут и спрашивал себя: «Когда я действительно собираюсь использовать это в будущем? Почему это важно для меня? Как я могу оплатить все эти занятия?» Эти вопросы поставили меня в тупик, и в результате я так и не закончил..
Руководство по отслеживанию свойств Key Vault с помощью Azure SDK и регистрации приложений Azure
Контролируйте секреты и сертификаты, чтобы избежать производственных инцидентов.
Хранилище ключей Azure — это облачное предложение Microsoft для хранения секретов и сертификатов. Я написал много статей об управлении хранилищами ключей. В этой статье я буду добавлять соответствующие ссылки.
Что мы узнали, работая с индексом коллекций MongoDB
Почему запрос, который должен был быть быстрым, был медленным и как это привело нас к тому, чтобы научиться оптимизировать фильтры
Мы успешно используем MongoDB с его ранних версий, и, хотя вы, возможно, встречали статьи против использования MongoDB, мы считаем, что это очень хороший и зрелый продукт для задач, для которых он был разработан.
Одна из основных проблем использования MongoDB - это управление его ресурсами на этапе запроса. Под ресурсами мы подразумеваем драгоценный..
Как создать изображение водяного знака с помощью библиотеки PHP GD (часть 2)
Как создать изображение водяного знака с помощью библиотеки PHP GD (часть 2)
Введение
Поскольку необходимость рисования графики вторгается в пространство веб-разработки. Изображения водяных знаков чаще всего требуются при разработке программного обеспечения. Теперь PHP упростил для людей возможность использовать стек для создания изображений водяных знаков, просто написав PHP-коды.
Итак, не теряя много времени, давайте сразу приступим к этому руководству.
Как создать изображение..
Architect 8.4: передайте привет Lambda treehaking
Одним из отличий OpenJS Architect от других бессерверных инструментов является его мнение о том, что бессерверные приложения работают лучше всего, когда они состоят из множества небольших дискретных облачных функций Lambda.
Такой подход обеспечивает максимальную производительность при холодном запуске, изоляцию безопасности, скорость развертывания и среднее время устранения ошибок. Однако этот подход также имеет небольшой недостаток: необходимость управлять многими зависимостями..
Каждый является специалистом по анализу данных
5 лет назад я начал свой путь в качестве специалиста по данным с курса машинного обучения доктора Эндрю Нг на Coursera . Пытаясь изучить глубже, я пришел к выводу, что люди уже давно используют эти данные . Чтобы улучшить себя, улучшить компанию и т. Д. Итак, почему мы на волне данных / ИИ? Это что-то новенькое? Или это просто еще одно модное слово?
Я понял, насколько важны данные. Хотя, может показаться, что это не так, даже Стив Джобс упоминает, что «Информация - сила». Такие..
Что такое переменные и типы данных в языке дартс.
Что такое переменные и типы данных в языке дартс .
Как и в любом языке программирования, переменные являются одной из основ, и Dart поставляется с поддержкой вывода типов . Типичный пример создания и инициализации переменной следующий:
var value = 18;
var myName = "Yasir"
В примере value — целое число, а myName — строка. Подобно Java и C#, Dart может определить тип переменной, просматривая назначенное вами значение. Другими словами, компилятор Dart достаточно умен, чтобы..
Основы тестирования — Насмешки
Что такое издеваться?
Насмешка — это метод, используемый для изоляции тестируемого модуля путем замены зависимостей объектами, которыми вы можете управлять и проверять.
Зависимостью может быть все, от чего зависит ваше устройство, но обычно это модуль, который модуль импортирует.
Тестируемый модуль может иметь зависимости от других модулей. Чтобы изолировать поведение юнита, вы хотите заменить другой юнит макетами, имитирующими поведение реального юнита. Это полезно, если реальные..
Как глубокое обучение меняет будущее технологий?
Как глубокое обучение меняет будущее технологий?
Нет сомнений, что Big Data уже несколько лет является одной из самых популярных тем среди маркетологов и технических энтузиастов. В области больших данных одной из самых многообещающих областей является глубокое обучение , которое превратилось в одну из самых захватывающих и многообещающих технических дисциплин в области ИИ (искусственного интеллекта).
Пик популярности глубокого обучения пришелся на март 2016 года, когда программа..
Чтобы начать с машинного обучения, вы должны:
Развивайте глубокое понимание основ статистики, вероятностей и линейной алгебры. Эти концепции составляют основу большинства алгоритмов машинного обучения. Ознакомьтесь с различными типами задач машинного обучения, такими как контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Изучите язык программирования, который обычно используется для машинного обучения, например Python, R или MATLAB. Ознакомьтесь с библиотекой или платформой машинного обучения, например..
Прогнозирование очков в крикет с использованием машинного обучения
Это статья об использовании машинного обучения для прогнозирования прогнозируемого общего счета первого иннинга матча по крикету с ограниченным числом оверов (ODI/T20). Крикет — чрезвычайно непредсказуемая игра, и на любом этапе инициатива может переключиться на любую команду.
В крикете ODI и T-20 многие факторы играют ключевую роль в определении окончательного результата. Вот некоторые из этих ключевых факторов:
Количество оставшихся калиток Количество мячей осталось Характер поля и..
Расширенная статистика в машинном обучении: использование передовых методов для улучшенного прогнозирования…
Для повышения точности и эффективности моделей машинного обучения требуются методы Advanced Statistical . Эти передовые технологии меняют профессию от глубокого обучения до обработки естественного языка.
В этом посте мы рассмотрим некоторые из увлекательных передовых статистических подходов, используемых в машинном обучении, и то, как они меняют наши представления о прогнозной аналитике. Являетесь ли вы опытным специалистом по данным или только начинаете, эта статья предоставит вам..
Прогнозирование банкротства с использованием искусственного интеллекта без кода
Выявление предупредительных признаков потенциального банкротства может предотвратить финансовые катастрофы. Перед экономическим спадом во многих секторах наблюдался явный бум и рост, что свидетельствует о здоровой экономике. Однако кризис пришел неожиданно, заставив предприятия задуматься, не пропустили ли они какие-либо признаки. Используя высокоточные модели прогнозирования ИИ, компании могут обнаруживать ранние признаки дефолта и предотвращать их возникновение. Благодаря передовым..
Привет Джоэл, спасибо за вашу статью, она действительно полезна для таких новичков, как я!
Привет Джоэл, спасибо за вашу статью, она действительно полезна для таких новичков, как я! Ваша короткая статья заставила меня узнать о функциях Arrow, использовании const/let, фильтрах, картах и, конечно же, о написании кода с большей осведомленностью!
Я надеялся, что вы сообщите мне, если моя слабая интерпретация преимуществ — это то, что вы имели в виду (мое понимание некоторых более тонких технических терминов, таких как изменчивость, область действия и т. д., все еще нечеткое):
— —..
Магия ДОМа
Вас когда-нибудь смущало, почему иногда ваши теги ‹script› не работают с JavaScript — JS , как вы ожидаете, или когда страница загружается, ваш CSS появляется с опозданием? ? (называется Flash of Unstyled Content или FOUC ) Этих и многих других проблем можно избежать, если лучше понять, как на самом деле работает DOM — объектная модель документа .
Во-первых, базовое понимание того, как работают деревья, полезно для понимания того, как создается дерево DOM, и я не говорю о..
Создайте модель множественной линейной регрессии с использованием Python
Множественная регрессия почти аналогична простой линейной регрессии, но с более чем одной независимой функцией, что означает, что мы пытаемся предсказать значение на основе более чем одной переменной.
В этой статье мы собираемся реализовать множественную линейную регрессию всего за несколько шагов:
#шаг 1: Настройка рабочей среды
Вы можете использовать Google Colab, Jupiter Notebook или загрузить PyCharm и python на свой локальный компьютер.
Затем импортируйте необходимые..
