Публикации

Проекционное картирование Три js-волокна и React
Очень простая реализация отображения проекции, выполненная в React с использованием шейдеров glsl, работает на любом типе поверхности, а также движется или вращается! Вы можете проверить это в следующей песочнице -› https://codesandbox.io/s/czxbw Краткий обзор сцены, созданной в React: Всего несколькими строками кода я создаю сцену для нашего проекта как компонент React: Сначала я импортирую необходимые библиотеки, CameraHelper из threejs, чтобы мы могли показать некоторые..
Интервью со специалистом по данным
Карьера , Наука о данных Интервью со специалистом по данным Профессиональный аналитик данных отвечает на 12 наиболее часто задаваемых вопросов. Разъясните и развенчивайте мифы, которые вы строили вокруг этой области! Изначально опубликовано на louisbouchard.ai , прочтите его за 2 дня до этого в моем блоге ! Эта статья представляет собой краткое изложение интервью с Кашьяп Баруа [1], опытным специалистом по данным. Эти наиболее часто задаваемые вопросы были взяты из..
Как планировать конвейеры Vertex AI с помощью Airflow
В этой статье мы представим альтернативу рекомендованному Google подходу к планированию запуска конвейера Vertex AI. Рекомендация Google Текущая документация предполагает следующее: 1. Создайте конвейер и загрузите спецификацию конвейера в GCS 2. Создайте облачную функцию с HTTP-триггером 3. Создайте задание планировщика заданий. Это прекрасно работает и дешевле, чем работающая служба Composer. За исключением того, что я использую Cloud Composer (Airflow) для управления другими..
Concurrent vs Parallelism (в контексте компьютера)
Компьютеры усердно работают, скажем, у вас есть 100 дел в течение дня, и вы их все заканчиваете. Вы же не будете делать все 100 дел сразу, это невозможно для человека. Вы будете работать над одной задачей за раз и переключаться между задачами. Если у вас отрастили дополнительную пару рук, то вы могли выполнять более одной задачи одновременно. Это похоже на компьютеры с одноядерным процессором. Одно ядро ​​может обрабатывать одну задачу за раз, но процессор переключается между задачами...
Лучшие карьерные перспективы в области искусственного интеллекта в 2019 году
Искусственный интеллект — это захватывающая возможность карьерного роста для тех, кто стремится выйти за рамки деловых возможностей. Эта новая волна новых технологических инноваций вызывает обеспокоенность общества. Что вызовет эта новая волна в ближайшие дни, и каковы будут фундаментальные изменения и способы, которыми мы можем справиться с изменениями? Есть вопросы, которые вызывают беспокойство в эту новую эпоху. Мы осознаем, что, хотя новые технологии продолжают представлять угрозу..
Использование НЛП комментариев для прогнозирования рейтингов и представления функций онлайн-продуктов
Вам надоело читать длинную и показную страницу описания продукта? Вы когда-нибудь видели несоответствие звездных рейтингов продукта с его комментариями? Вот решение с помощью некоторых методов машинного обучения: Требуемые пакеты Python: Панды Re Склеарн Нампи текстовый объект matplotlib СПАСИ Извлечение и очистка текста Во-первых, мы вводим данные, извлеченные из Интернета, и изучаем формат комментариев, чтобы лучше понять, как мы можем работать с данными, и найти..
Более глубокое понимание NNets (Часть 1) - CNN
Вступление Глубокое обучение и искусственный интеллект были модными словами в 2016 году; к концу 2017 года они стали более частыми и запутанными. Итак, давайте попробуем понять все по очереди. Мы рассмотрим суть глубокого обучения, то есть нейронные сети (NNets). Большинство вариантов NNets трудны для понимания, и лежащие в основе архитектурные компоненты делают их все звучными (теоретически) и выглядящими (графически) одинаковыми. Благодаря Fjodor van Veen из Института Азимова у нас..
Мои выводы о лидере банды на один день, Судхир Венкатеш
В младших классах средней школы я в настоящее время посещаю семинар AP. Наше последнее научное исследование было посвящено восприятию и реалиям американской преступности. Чтобы узнать о преступности в Америке, я взял книгу Судхира Венкатеша Лидер банды на один день, социолог-изгой выходит на улицы. Я купил издание, опубликованное Penguin, ISBN 978–0–14–311493–2. Я не буду перефразировать всю книгу; стоит прочитать самому. Судхир Венкатеш — социолог, который, будучи аспирантом..
Будет ли использование Array.slice() работать как глубокая копия?
Будет ли использование Array.slice() работать как глубокая копия?
Как создать поиск Flickr с помощью JavaScript и Python
Flickr содержит миллиарды фотографий и ежедневно обновляет миллионы фотографий. Введение Согласно статистике DMR , на Flickr поступает 7 миллиардов запросов API в месяц, 500 миллионов фотографий с лицензией Creative Commons, 1 миллион фотографий, которыми ежедневно делятся, и 10 миллиардов изображений на Flickr.
Прогнозирование временных рядов с помощью машины экстремального обучения
Одноэтапный подход к обучению Экстремальная обучающая машина Наиболее распространенной архитектурой искусственной нейронной сети является нейронная сеть с прямой связью. Информация этой сети распространяется (потоки) в одном направлении от входного слоя к выходному слою. Extreme Learning Machine (ELM) — это нейронные сети с прямой связью, которые можно использовать, например, для подходов регрессии и классификации. Веса между входным слоем и скрытым слоем назначаются случайным..
CSS Dev Conf пропускает 2018 год; возвращается в 2019 году
CSS Dev Conf пропускает 2018 год; возвращается в 2019 году Для тех, кто не знаком с ситуацией, у меня были проблемы с дыханием большую часть моей жизни, и они завершились внезапным и неожиданным пребыванием в больнице в ноябре 2016 года. После того, как стадия неотложной помощи прошла, мы с Ари решили, что это может быть тревожным сигналом: ни один из нас не был очень здоров и доволен своей ситуацией. Стресс, связанный с ведением собственного бизнеса без необходимых ресурсов для..
Обратное распространение
Обратное распространение — это ключевой алгоритм в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Это математический процесс, используемый для обучения нейронной сети, позволяющий ей учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени. Термин «обратное распространение» относится к процессу распространения информации об ошибках в обратном направлении через нейронную сеть. Другими словами, это метод, с помощью которого сеть учится на своих ошибках и..
Javascript для автоматизации тестирования (E2)
Настройка среды разработки JavaScript Установите последнюю версию веб-браузера Установите текстовый редактор Установить Node.js Node.js Node.js® – это среда выполнения JavaScript, созданная на базе JavaScript-движка Chrome V8. nodejs.org Затем убедитесь, что узел установлен. Комментарии Хотя Javascript разработан для простоты и легкости использования, тем не менее, можно написать сложный код, который трудно понять с..
Две минуты НЛП — Эффективная идентификация намерений в коротких текстах с неконтролируемым обучением
LDA, USE, Sentence-BERT, PCA, UMAP и HDBSCAN В основном есть два подхода к обучению без учителя, чтобы понять, о чем говорится в коротких текстах: тематическое моделирование и кластеризация вложений. Тематическое моделирование Тематическое моделирование используется для обнаружения скрытых тем в коллекции документов. Очень распространенным алгоритмом тематического моделирования является LDA (латентное распределение Дирихле). Обратите внимание, что гиперпараметром алгоритма LDA..
Операторы и выражения в JS
Когда я начал изучать JS, я был ошеломлен тем, сколько выражений и операторов JavaScript я должен запомнить или хотя бы распознать. В этой статье я постараюсь охватить большинство из них, включая присваивание, сравнение , арифметику , побитовый , >логический и строковый . Операторы присваивания (=, +=, -=, *=) Операция присваивания присваивает значение своему левому операнду на основе значения его правого операнда. //Assignment operators Console.log( A = B) // A equal B..
Раскрытие возможностей компонентов представления в ASP.NET Core
Представьте, что вы строите дом. Компоненты просмотра похожи на предварительно построенные секции дома, такие как окна, двери и шкафы, которые спроектированы так, чтобы легко вписываться в более крупную структуру. Вы можете поменять их местами или изменить их внешний вид, не перестраивая весь дом. Например, корзина для покупок в веб-приложении похожа на готовый кухонный шкаф, который можно разместить в любой комнате. Вы можете настроить его размер и внешний вид, но функциональность..
Сервисы AWS: вводное руководство
Раскрытие возможностей облака Введение: В современном цифровом ландшафте облако стало неотъемлемой частью современной разработки приложений. Amazon Web Services (AWS) является стандартом де-факто в облачных вычислениях, предоставляя широкий спектр услуг, которые позволяют компаниям масштабироваться, внедрять инновации и предоставлять надежные решения. Поскольку сервисы AWS используют миллионы приложений по всему миру, крайне важно понимать основные предложения, их функциональные..
JavaScript: нарезка и сращивание
JavaScript: нарезка и сращивание JavaScript поставляется со многими функциями массива, такими как «.push», «.unshift», «.pop» и «.shift». Однако эти методы изменения массива не практичны в каждом случае, когда вы захотите их использовать, потому что они разрушительны и изменяют исходный массив. Как правило, лучше избегать использования деструктивных методов, и вот где методы «. ломтик» и «. сращивание» вступают в действие. Slice — это метод массива, который выбирает элементы в массиве..
Овладение искусством машинного обучения: советы для достижения успеха в карьере
Овладение искусством машинного обучения: советы для достижения успеха в карьере В современном быстро меняющемся цифровом мире область машинного обучения становится все более важной как для бизнеса, так и для частных лиц. Поскольку спрос на аналитику на основе данных и интеллектуальную автоматизацию продолжает расти, овладение искусством машинного обучения стало важнейшим навыком для тех, кто хочет добиться успеха в своей карьере. Являетесь ли вы опытным профессионалом или только..