Статьи

Создание веб-приложения машинного обучения, интегрирующего FastAPI с GCP и Docker Python.
Машинное обучение произвело революцию в различных отраслях, позволив принимать интеллектуальные решения на основе анализа данных. По мере того как модели машинного обучения становятся все более распространенными, спрос на удобные веб-приложения для взаимодействия с этими моделями значительно вырос. В этой статье мы рассмотрим, как создать полнофункциональное веб-приложение для машинного обучения путем интеграции FastAPI с Google Cloud Platform (GCP) и Docker. Эта интеграция обеспечивает..
C указатели: что это такое и как вы их используете?
Что такое указатель? Если в вашей программе есть переменная «var», «&var» даст вам адрес в памяти переменной «var». Переменные-указатели — это специальные переменные, которые используются для хранения адресов, а не значений. Указатель  — это переменная, в которой в качестве значения хранится адрес памяти другой переменной. Переменная-указатель указывает на тип данных (например, int ) того же типа и создается с помощью оператора * . Адрес переменной, которую вы…
Краткое руководство по SQL — Глава 9: Представления и индексы
В предыдущем уроке мы узнали об изменении структуры таблицы. В этом уроке мы рассмотрим две важные концепции SQL: представления и индексы. Представления позволяют упростить сложные запросы и обеспечивают логическое представление данных из одной или нескольких таблиц. С другой стороны, индексы повышают производительность запросов за счет оптимизации операций извлечения данных. Понимание того, как создавать и использовать представления и индексы, необходимо для эффективного управления..
Бонсай говорит об объяснимости глубокого обучения на встрече SF
Прежде всего, благодарим Mattermark за то, что нас устроили, и Встречу по машинному обучению в SF Bay Area за приглашение Bonsai выступить на прошлой неделе. Они были дружной группой людей, и Сара Катандзаро из Canvas Ventures была силой, с которой нужно было считаться в своем разговоре о подводных камнях стартапов с машинным интеллектом. Кин Браун здесь, в Bonsai, говорил о возможности повторения и объяснения систем глубокого обучения, и я мог сказать, что все были очень..
Приложения для обучения с подкреплением
Последнее обновление: 28 февраля 2019 г. Обучение с подкреплением (RL) добилось огромных успехов, например, AlphaGo. Здесь я перечисляю (глубокие) RL-приложения в следующих категориях: производство, автономное вождение, управление бизнесом, компьютерные системы, компьютерное зрение, образование, энергия, финансы, игры, здравоохранение, обработка естественного языка (NLP), робототехника, наука, инженерия . и искусство », и транспорт. См. Содержание . Я перечисляю «производство» в..
Революционная производительность при работе с массивами и множествами
Революционная производительность при работе с массивами и множествами Недавно я взял на себя задачу переписать несколько репозиториев JavaScript с открытым исходным кодом, которые я поддерживаю, чтобы воспользоваться последними оптимизациями в движке JavaScript v8. Некоторые из этих оптимизаций включали использование встроенных классов, таких как Map и Set , вместо массивов. Когда я впервые внедрил библиотеки, Map и Set либо были недоступны, либо они не давали реальных...
AGI: серьезная угроза, если ее не контролировать
Ни у кого нет ощущения неминуемой опасности, и никто не хочет говорить об этом открыто, возможно, потому, что все не так ясно, но семя было брошено и быстро прорастает. О чем я говорю? искусственного общего интеллекта. Чудесная вещь, растущая на наших глазах, в ближайшие десять лет она оформится и станет взрослой, так какое мне дело? Потому что дискуссия низведена только до узких кругов, вместо этого нужно больше говорить о ней, понимать ее истинное влияние на общество, ее плюсы и..
Что такое обработка естественного языка (NLP) и как ее можно использовать в здравоохранении?
Что такое обработка естественного языка (NLP) и как ее можно использовать в здравоохранении? Процесс естественного языка сокращает дистанцию ​​в возможностях между человеком и компьютером. НЛП  — это сокращение от нейролингвистического программирования. "" Нейро относится к вашей неврологии; Лингвистическое относится к языку; программирование относится к тому, как функционирует этот нейронный язык». Короче говоря, НЛП — это язык вашего мозга и человеческой деятельности. Есть..
Большое спасибо, удивительное и действительно легкое введение.
Большое спасибо, удивительное и действительно легкое введение. Просто хотел отметить, что ссылка ведет на bx8 вместо bx10 в разделе «Принятие ввода от пользователя».
60 дней программирования — день 0
У меня странный этап в жизни. У меня два высших образования, достаточно стабильная работа, длительные отношения, собака и вскоре моя первая квартира без соседей по комнате. У меня нет плана, что я буду делать через 1 год, не говоря уже о следующих 10. Я ориентировался в своей жизни с общей неопределенностью, которая, кажется, удовлетворяет большинству социальных стандартов, но это также не позволяют мне ставить долгосрочные цели или думать о событиях на год вперед. Я не одинок в этом..
Интегрируйте Stripe с Angular 10
Stripe предоставляет несколько библиотек JavaScript - Stripe Elements & Checkout - которые позволяют удобно собирать и проверять источники оплаты, такие как кредитные карты, банковские счета и т. Д. С Stripe.js вы также можете токенизировать конфиденциальную информацию, интегрироваться с Checkout и обрабатывать аутентификацию 3D Secure . Что такое полосы? Stripe Elements - это набор предварительно созданных компонентов пользовательского интерфейса, таких как вводы и кнопки,..
Базовая структура программирования на Java.
Давайте взглянем на базовую структуру Java-программы. Теперь в этом примере и во всех этих презентациях я буду использовать IDE под названием jGRASP. А jGRASP, как я уже сказал, — это IDE, интегрированная среда разработки. Что это значит? Мне не нужно ничего подобного, чтобы попытаться написать базовую структуру программирования Java-кода. Я могу просто открыть окно Блокнота или любого текстового редактора, я могу написать командную строку, и код будет работать нормально. Но..
🧬 Введение в генетические алгоритмы с Python
Генетические алгоритмы (ГА) — это алгоритмы оптимизации, поиска и обучения, известные своей способностью решать задачи с большим количеством параметров и сложными математическими представлениями, и они иногда используются для настройки параметров моделей в машинном обучении. были вдохновлены теорией эволюции Чарльза Дарвина НАСА использовало их для создания оптимизированных антенн для своих космических кораблей. подробнее здесь проблема в одномаксе мы попытаемся решить одну..
Руководство для начинающих по JavaScript: базовый синтаксис и типы данных
JavaScript — это популярный язык программирования, используемый разработчиками для создания интерактивных и динамических веб-страниц. Понимание основного синтаксиса и типов данных JavaScript необходимо для создания успешных веб-приложений. В этом руководстве для начинающих мы рассмотрим основные концепции JavaScript, включая его синтаксис и типы данных, и предоставим вам базовые знания, необходимые для написания собственного кода JavaScript. Это руководство поможет вам начать работу с..
Извлечение сущностей на основе правил с использованием spaCy
Как программист, вы, вероятно, часто использовали регулярные выражения (RegEx) для поиска совпадающих шаблонов в ваших текстовых данных. Однако RegEx может быть сложным для начинающих из-за его сложного синтаксиса. Плохо написанные шаблоны RegEx могут быть дорогостоящими и даже опасными. В этой статье мы рассмотрим библиотеку spaCy для извлечения на основе правил, чтобы найти полезные шаблоны в ваших текстовых данных. Эта библиотека также предлагает возможности RegEx в дополнение к..
Запустите хук React, когда компонент размонтируется
Хуки React — это мощная функция, представленная в React 16.8.0, которая позволяет функциональным компонентам использовать состояние и другие функции React без необходимости писать класс. Одним из самых полезных хуков является хук useEffect, который позволяет запускать побочные эффекты после рендеринга. Однако иногда вам необходимо выполнить очистку после размонтирования компонента. В этом руководстве мы покажем вам, как использовать хук useEffect для запуска функции очистки, когда..
Мечтать в коде и цели обучения
{Маленькая странность} «Я делаю программное обеспечение». … function синим цветом, вьющиеся фигурные скобки обозначают код, пара скобок стоит на страже, далее function следует… … темно-серый фон, номера строк прокручиваются сбоку болезненно-зеленым, обнажая рог изобилия логики , чернота бесконечности обрамляет мой взгляд ... … Чуждый звук пронзает пелену вселенной. Это не отсюда, и все же он командует мной, это до крайности знакомо ... «Как мне TDD вставать?», Размышляя .....
Выбор функций для ленивых специалистов по данным
Всесторонний обзор литературы и код по методам на основе фильтров для выбора функций. Если вы специалист по данным и вас поразило проклятие размерности, этот пост для вас. Вот всесторонний обзор (с примерами) алгоритмов выбора признаков. Мы заканчиваем обсуждение, интегрируя и оценивая ансамбль различных селекторов функций для округленного вывода. Во-первых, давайте начнем с определения того, чем не является выбор признаков. Если вы столкнулись с проблемой высокой размерности, вы,..
Извлечение Zip-файлов из корзины S3 и обратно с помощью Node.js
Лямбда-функция для распаковки файлов из корзины S3. Уже несколько дней мне интересно, как загрузить несколько файлов с клиентской стороны моего веб-приложения. И я нашел аналогичный вопрос на StackOverflow , но принятый ответ был реализован с использованием интерфейса командной строки AWS. Я, безусловно, могу реализовать это с помощью CLI через дочерние процессы, использующие Node.js в бэкэнде. Но наверняка существует лучший и более быстрый подход, чем этот. В другой статье..
Разбирая матрицу путаницы
Специалисты по обработке данных используют модели, чтобы делать некоторые выводы из данных. В случае обучения с учителем, поскольку для наших данных доступны как ввод, так и выводы (метки), мы можем попытаться найти функцию, которая сопоставляет ввод с меткой. Модель будет учиться на конкретном наборе данных, и результаты будут проверены на другом наборе. Мы будем называть обучающие данные значениями, которые мы используем для первой задачи, и данными тестирования для последней. После..