Публикации по теме 'heartbeat'


Реализация адаптивных значков в Android с помощью Android Studio
Значки панели запуска приложений на разных устройствах Android Работая разработчиком Android, я сталкивался с проблемами при разработке значков приложений для различных устройств Android и версий ОС. К счастью, я нашел работоспособное решение: создать адаптивные значки с помощью Android Studio, которые работают на разных устройствах и в разных версиях Android. Создать адаптивный значок для Android с помощью Android Studio относительно просто, но прежде чем мы перейдем к реализации,..
Обзор EfficientNet: повышение точности и надежности CNN
«Умение думать дает вам гораздо больше возможностей, чем те, кто знает только то, что думать », - Нил деГрасс Тайсон Переосмысление масштабирования модели для сверточных нейронных сетей 🎯 Вышеупомянутая статья была опубликована в 2019 году на Международной конференции по машинному обучению (ICML). В задаче ImageNet при загрузке расчета параметров 66M EfficientNet достиг точности 84,4% и занял свое место среди самых современных . EfficientNet можно рассматривать как..
Xamarin.Forms MessagingCenter
Введение: MessagingCenter - один из наиболее важных API-интерфейсов, о котором следует знать при работе с Xamarin.Forms и MVVM. MessagingCenter включает простую службу обмена сообщениями для отправки и получения сообщений. Пожалуйста, обратитесь к этому удивительному документу от Microsoft, который познакомит вас с некоторыми основами, некоторые из которых я подробно изложил в этом посте: Xamarin.Forms MessagingCenter - Xamarin В этой статье..
Анализ тональности речи с использованием PyDub и SpeechRecognition в Python
Преобразование речи в текст, EDA и анализ тональности текста Способность машины или программы распознавать произносимые слова и преобразовывать их в читаемый текст называется распознаванием речи (преобразование речи в текст). В этом руководстве я проведу вас через анализ речевых данных и их преобразование в полезный текст для анализа тональности с помощью Pydub и библиотеки SpeechRecognition в Python. Анализ настроений - это использование естественного языка для классификации мнения..
Введение в генерирующие состязательные сети (GAN): типы, приложения и реализация
GAN были введены Яном Гудфеллоу и соавт. в 2014 году. Янн ЛеКун назвал состязательную тренировку самой крутой вещью после нарезки хлеба. GAN - это нейронные сети, которые генерируют синтетические данные при определенных входных данных. Например, GAN можно научить генерировать изображения из текста. Генеративные состязательные сети состоят из двух моделей; генеративная и дискриминационная. Дискриминационная модель Дискриминантная модель работает как обычный двоичный классификатор,..
Клон AirBnB с React Native, часть 4: уведомления об ошибках входа в систему
Это руководство является четвертой главой нашей реализации клона AirBnB в React Native. В предыдущих главах мы успешно реализовали аутентификацию электронной почты с помощью Firebase. Если вам нужно увязнуть, вот ссылки на части 1–3: Клон AirBnB с помощью React Native, часть 1: пользовательский интерфейс главного экрана Динамические компоненты пользовательского интерфейса с векторными значками, реквизитом и т. Д. heartbeat.comet.ml..
Руководство по исследованию трансформаторов
[Почти] Все, что вам нужно знать в 2019 году Трансформаторы - это тип нейронной сети, используемый в нейронном машинном переводе , который в основном включает задачи, преобразующие входную последовательность в выходную последовательность. К таким задачам относятся распознавание речи и преобразование текста в речь, и это лишь некоторые из них. Подобные задачи требуют запоминания - предстоящее предложение должно работать с определенным контекстом из предыдущего предложения. Это очень..