Публикации по теме 'python-programming'


Скорость обучения и изученные представления в вариационных автоэнкодерах.
Существует множество различных гиперпараметров, необходимых для определения и обучения нейронной сети. Архитектура, активация и глубина — это гиперпараметры определения нейронной сети. В то время как потери и скорость обучения, пожалуй, являются наиболее важными гиперпараметрами обучения. Потери — это математическая абстракция, определяющая, что нужно выучить. В то время как…
Используйте Python для печати списка простых чисел
Руководство о том, как распечатать список простых чисел с помощью Python. Поскольку я постоянно стремлюсь расширить свои знания в области программирования на Python, я решил попробовать свои силы в создании алгоритмов. В результате я нашел несколько вопросов, которые можно задать на собеседовании по программированию. Один из таких вопросов - распечатать простые числа из диапазона чисел. Простые числа — это специальные числа, большие 1, которые имеют ровно два делителя: сами и 1...
Управление инвестициями с помощью Python и машинного обучения Специализированная лекция Notes Part-II
В этой статье мы продолжим нашу серию курсов Coursera по управлению инвестициями. Более ранние статьи смотрите здесь . Эта статья предназначена для 2-й недели курса 1 специализации. Здесь мы рассмотрим границы эффективности, линию рынка капитала и анализ Марковица. Кроме того, мы увидим, почему модели оценочных показателей, основанные на доходности, не подходят. Предположим, в портфеле у нас есть два актива A (доходность 4% и волатильность 10%) и…
7 продвинутых функций Python, о которых вы должны знать
Удивительные функции Python, которые изменят способ написания кода. Python — это мощный язык программирования, который сегодня широко используется во многих отраслях. Python прост в освоении для начинающих и имеет множество дополнительных функций, которые делают его мощным инструментом для опытных программистов.
Давайте поговорим о NumPy для наук о данных
NumPy — это популярная библиотека на Python, которая широко используется для научных вычислений, анализа данных и обработки данных. Он предоставляет высокопроизводительный объект многомерного массива, а также инструменты для работы с этими массивами. Вот некоторые из наиболее важных функций NumPy для анализа данных и обработки данных: (1) np.array: эта функция используется для создания массивов из списка или другой структуры данных. Это позволяет вам легко преобразовывать ваши..
Как работать с Git и GitHub
На данный момент, как вы сохраняете свой код, чтобы он был легко доступен вам в будущем? Вы делаете резервную копию своего кода? Можете ли вы легко поделиться своим кодом с другими разработчиками? У вас есть файл с именем «v1», «v2», «v3» внутри папок, внутри папок? Ваш готовый файл кода называется «Final», «Final, Final», «Latest Final»? Это чрезвычайно напряженный способ работы. Тот, в котором вы постоянно беспокоитесь о том, как вы сохраните свой следующий фрагмент кода, и ловите..
Как использовать SAM —«Модель Segment Anything: пошаговое руководство по сегментации изображений и видео»
https://youtu.be/lvsC8N6QjPg Хотите научиться сегментировать объекты, людей и сцены на изображениях и видео с помощью SAM? Посмотрите наше последнее видеоруководство: «Как использовать модель SAM — Segment Anything: пошаговое руководство по сегментации изображений и видео». Следите за процессом, от настройки Python до передовых методов. #SAM #SegmentAnythingModel #MetaAI #обработка изображений #обработка видео #machinelearning #deeplearning #computerVision #pythonprogramming..