Свързани публикации 'technology'


Опашки: по-дълбоките структури от данни в JavaScript
Структури на данни и алгоритми Опашки: по-дълбоките структури от данни в JavaScript Освен 6-те основни структури от данни, знаете ли, че можете да имплементирате свои собствени в JavaScript? Тъй като JavaScript се развива всеки ден, нещата, които можете да създавате с него, се увеличават драстично. За разлика от 2007 г., днес можете дори да „управлявате дрон“…
Прозорецът за концентрация-време за разработчиците на софтуер
Времето, необходимо на разработчика на софтуер, за да влезе в потока и да се възползва от времето за концентрация и да увеличи производителността За всеки вид работа се нуждаем от определен период от време за концентрация, което означава, че е необходим прозорец от време, за да започнем, да работим върху него и да завършим дадена задача. Времето за концентрация за работа по разработване на софтуер е дълго, същото се случва и с други творчески професии, свързани с изкуство, дизайн и..
Разбиране на самоконтролираното обучение с примери
Трябва да сте запознати с термините контролирано и неконтролирано обучение. Някъде между тези два метода имаме нещо, наречено самоконтролирано обучение, което може да реши наистина интересни проблеми. За да разберем правилно самоконтролираното обучение, нека първо обсъдим накратко контролираното и неконтролираното обучение. Учене под наблюдение
Показване на богат текст в конзолата с помощта на Python
Използвате ли терминала повече от базирани на GUI операционни системи? Или обикновено разработвате програми с интерфейс на командния ред, използвайки Python? Наскоро намерих невероятна библиотека на Python, наречена „Rich“ в GitHub, която вече има 15,2 хиляди звезди по времето, когато пиша тази статия. Той може не само да показва текст в цвят и стилове в терминала, но и емотикони, таблици, ленти за напредъка, маркдаун и дори синтаксисно подчертан код. Ако сте прочели някоя от предишните..
Имало едно време в оживен град, брилянтен инженер на име д-р Евелин Портър прекарва безброй часове, потопени в работилницата си. Нейната отдаденост да разшири границите на технологиите беше несравнима и тя винаги търсеше нови начини да подобри живота на
„Шепотът на прогреса“ Имало едно време в оживен град, брилянтен инженер на име д-р Евелин Портър прекарва безброй часове, потопени в работилницата си. Нейният…
Работа с многовариантно прогнозиране на времеви редове, част 2 (Машинно обучение)
Edge-Varying Fourier Graph Networks for Multivariate Time Series Forecasting (arXiv) Автор: Kun Yi , Qi Zhang , Liang Hu , Hui He , Ning An , LongBing Cao , ZhenDong Niu Резюме: Ключовият проблем при анализа и прогнозирането на многовариантните времеви редове (MTS) има за цел да разкрие основните връзки между променливите, които движат съвместните движения. Значителни скорошни успешни MTS методи са изградени с графични невронни мрежи (GNN) поради техния основен капацитет за..
Могат ли синтетичните данни да подобрят производителността на машинното обучение?
Изследване на способността на синтетичните данни да подобрят производителността на модела върху небалансирани набори от данни Предистория — небалансирани набори от данни Проблеми с небалансираната класификация често възникват в случаи на използване на комерсиално машинно обучение. Може да ги срещнете при предвиждане на отлив, откриване на измами, медицинска диагностика или откриване на спам. Във всички тези сценарии това, което се стремим да открием, принадлежи към малцинствения..