Публикации по теме 'optimization'
Представляем берлинскую когорту 2018 года: ускорители - это настоящая поездка на американских горках?
Представляем берлинскую когорту 2018 года: ускорители - это настоящая поездка на американских горках?
Познакомьтесь с командами - Из сотен стартапов, подавших заявки на участие в программе в этом году, только 10 были приглашены в когорту 2018 .
Мы находимся в пути здесь, в SAP.iO Foundry, Powered by Techstars Accelerator, все мы, не только стартапы, но и партнеры, команда и невероятные наставники. Флагманский центр SAP.iO Foundry в Берлине предлагает индивидуальное наставничество,..
Нейронные сети и это работает
Глубокое обучение:
Как следует из названия, «глубокий» означает область машинного обучения, которая фокусируется на искусственных нейронных сетях, классификации изображений через скрытые слои. Использование большого объема данных или огромного набора данных, графических процессоров, более высокие показатели точности приводят к прогрессу в области глубокого обучения. Различные нейронные сети попадают в категорию глубокого обучения:
ANN (искусственная нейронная сеть): состоит из..
Небольшие советы по оптимизации JavaScript
Как язык программирования, JavaScript известен своей универсальностью и простотой использования. Однако, как и в случае с любым другим языком, существуют способы оптимизации кода для повышения его производительности и эффективности. В этой статье мы рассмотрим некоторые передовые методы оптимизации JavaScript на более глубоком уровне.
Используйте современный синтаксис и функции JavaScript
Один из самых простых способов оптимизировать код JavaScript — использовать новейший и..
#MLefficiency — Оптимизация моделей трансформаторов для повышения эффективности
Поскольку модели растут по количеству параметров, это одновременно увеличивает требования к вычислениям. Однако во время логического вывода вы хотите выделить как можно меньше вычислительных ресурсов для службы, которая будет работать круглосуточно и без выходных, просто чтобы снизить эксплуатационные расходы. Таким образом, активная область исследований состоит в том, чтобы уменьшить требования к вычислениям модели с точки зрения вычислений для вывода при сохранении исходной..
Угловая оптимизация. Мемоизированные функции трубы в шаблонах.
Если можно было оптимизировать - оптимизируйте сейчас.
В настоящее время мы всегда стараемся идти в ногу с текущими быстро развивающимися технологиями и оптимизируем наши приложения, чтобы сделать их быстрее, улучшить взаимодействие с пользователем или обновить устаревший код. Если Вы читаете эту статью, значит, вы ищете новые подходы или Вы заинтересованы в том, как обновить свое приложение и сделать его круче. Итак, приступим!
Оптимизация в приложении Angular может быть..
Оптимизация крупномасштабных табличных данных и решение проблем с мутациями
В прошлом году я работал с React, в основном создавая веб-приложение для управления проектами в реальном времени (даже будучи бэкенд-разработчиком, я думал, что важно помочь команде решить эту проблему).
Наше приложение использует нашу таблицу , которая является нашей основной функцией , и с тех пор мы пытаемся оптимизировать скорость обновлений (используя оптимистическое обновление) и виртуализацию, но это было нелегко.
Когда мы говорим о нашей Таблице , это не просто таблица, это..
Основные концепции обучения с подкреплением на примере
Прокатитесь в MountainCar спортзала OpenAI Gym, чтобы изучить теорию RL.
Авторы Ханна Петерсон и Джордж Уильямс ([email protected])
Вы можете вспомнить из предыдущего поста в этой серии об обучении с подкреплением (RL), что Марковский процесс принятия решений (MDP) - это математическая основа для моделирования задач RL. Чтобы обосновать математическую теорию MDP на практике, мы определили каждый из ее элементов в контексте игры MountainCar OpenAI Gym. Теперь, когда..
