Հրապարակումներ
**Վերնագիր. Առևտրային գործառնությունների պարզեցում. Պատվերների պատճենում MetaTrader-ից մինչև ինտերակտիվ բրոքերներ**
**Վերնագիր. Առևտրային գործառնությունների պարզեցում. Պատվերների պատճենում MetaTrader-ից մինչև ինտերակտիվ բրոքերներ**
**Ներածություն.** Առևտրի աշխարհում արդյունավետությունն ու ճշգրտությունը առաջնային են: Առևտրականները հաճախ օգտագործում են բազմաթիվ հարթակներ՝ իրենց ներդրումները կառավարելու..
Դաշնային ուսուցման պետություն 2023 թվականին մաս 5
Դաշնային ուսուցում տարասեռ տվյալներից վերահսկվող Բայեսյան օդային ագրեգացիայի միջոցով (arXiv)
Հեղինակ՝ Tomer Gafni , Kobi Cohen , Yonina C. Eldar
Համառոտագրություն. Դաշնային ուսուցումը (FL) մեքենայական ուսուցման ձևավորվող հարացույց է բազմաթիվ եզրային սարքերի վրա ուսուցման մոդելների..
Բացահայտելով ChatGPT-4-ի ներուժը գործողությունների վրա հիմնված հաղորդակցության համար
Կյանքը, երբ լայնորեն դիտարկվում է, կարելի է ամփոփել մեկ բառով՝ հաղորդակցություն : ChatGPT-4 գերազանցում այս ոլորտում՝ պատասխանելով հարցերին և հասկանալով լրատվամիջոցների տարբեր ձևերը: Այնուամենայնիվ, մեկ տարր մնում է բացակայում` գործողությունը:
2023 թվականին մենք կարող ենք բացարձակապես..
Ուսումնասիրելով մեքենայական ուսուցման մեջ կլաստերավորման մեթոդների տեսակները
Ներածություն:
Բարի գալուստ, համակուրսեցիներ, մեքենայական ուսուցման հետաքրքիր աշխարհում կլաստերավորման մեթոդների հետաքրքիր հետազոտությանը: Կլաստերավորումը հզոր տեխնիկա է, որն օգնում է մեզ բացահայտել թաքնված կառուցվածքները տվյալների ներսում՝ խմբավորելով նմանատիպ օրինակները: Այս բլոգի գրառման..
Ինչպե՞ս պետք է օգտագործվի փուլային զանգվածի բաժանման մոդելը:
Ես մոդելավորում եմ 16x16 տարրի փուլային զանգված, թեև չափն իրականում կարևոր չէ: Իմ տեսական սարքավորումն ունի զանգվածի յուրաքանչյուր տարրի հետևում փուլային փոխարկիչ, այնպես որ ես կարող եմ ամբողջությամբ ղեկավարել զանգվածը:
Քանի որ ես հստակ օրինակ չունեմ անցնելու, իմ կարծիքն այն է, որ այս..
Tailwind CSS - Սանձազերծող էֆեկտներ և դրանից դուրս:
Tailwind CSS – Սանձազերծող էֆեկտներ և ավելին:
Իմ 100DaysOfCode ճամփորդության 18-րդ օրը ես ավելի խորն եմ մտնում Tailwind CSS-ի աշխարհ՝ ուսումնասիրելով որոշ տպավորիչ առանձնահատկություններ.
1. Tailwind CSS Effects . Այստեղ է տեղի ունենում կախարդանքը: Ես սովորել եմ, թե ինչպես ավելացնել..
Ծրագրավորող ընդդեմ ծրագրային ապահովման ինժեների
Խառնաշփոթը Աշխատանքային անվանումները, ինչպիսիք են ծրագրավորողը և ծրագրային ապահովման ինժեները, հաճախ նկարագրում են ինչ-որ մեկի աշխատանքի շրջանակը և դերը ՏՏ ոլորտում: Բայց կարծես թե ներհատուկ շփոթություն կա դաշտից դուրս և նույնիսկ իրենց դերերի շրջանակում մարդկանց համար:
Ինչպես երևում է,..
Լավագույն Python շրջանակները և գրադարանները տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման համար
Տվյալների գիտությունը և մեքենայական ուսուցումը վերջին տարիներին դառնում են ավելի տարածված ոլորտներ: Python-ն իր պարզությամբ և բազմակողմանիությամբ հայտնվել է որպես տվյալների գիտնականների և մեքենայական ուսուցման պրակտիկանտների ծրագրավորման լեզու: Այս բլոգային գրառման մեջ մենք կուսումնասիրենք..
Դինամիկ կերպով ավելացրեք և հեռացրեք CanActivate Route Guards-ը Angular-ում
Յուրաքանչյուր Angular հավելված իրականացնում է նավարկություն Route աղյուսակի միջոցով: Փորձված Angular ծրագրավորողները տեղյակ են, թե որքան կարևոր է երթուղու վրա պաշտպաններ ավելացնել՝ ճանապարհն ապահովելու համար:
Կլինեն դեպքեր, երբ մշակողը կարող է պահանջել որոշակի հոսքեր, որոնք օգտագործում են..
Ինչ ես սիրում եմ հարցնել JavaScript-ի հարցազրույցներում
Մոտ մեկ տարի առաջ ես սկսեցի հարցազրույցներ վերցնել մարդկանցից՝ ճակատային դիրքերի համար: Մենք աշխատում ենք «ժամանակակից» ստեկով (react, graphql, node և այլն), բայց գիտեինք, որ դժվար կլինի գտնել այս փորձառությամբ մարդկանց: Մարդկանց React-ից օգտվելու ուսուցումը խնդիր չէ, բայց մենք դեռևս..
Կոդավորման սովորում — Մաս 9ա. ժառանգություն և պոլիմորֆիզմ
ԺԱՌԱՆԳՈՒԹՅՈՒՆ
Հաջորդը, մենք անցնում ենք SoloLearn հավելվածի Ժառանգություն և պոլիմորֆիզմ բաժին: Մենք միանշանակ խոսեցինք պոլիմորֆիզմի մասին վաղ շրջանում, այնպես որ ես հուսով եմ, որ դա բավականին լավ կհասկանամ, երբ հասնենք դրան: Նախ, սակայն, մենք կխոսենք ժառանգության մասին: Դա մեկ..
Մեքենայական ուսուցման մեջ պատճառահետևանքային եզրակացության ներածություն
Գրված է Նատալի Վոլկի կողմից: Քննարկում «Պատճառային եզրակացություն բժշկության մեջ և առողջապահական քաղաքականության մեջ» թղթի շուրջ :
Պատճառահետևանքային եզրակացությունը մեքենայական ուսուցման հետազոտության հիմնական ոլորտն է, որի նպատակն է ներառել պատճառահետևանքային հասկացությունը AI մոդելներում:..
MATLAB-ն օգտագործելու համար հետևեք հետևյալ ընդհանուր քայլերին.
MATLAB-ն օգտագործելու համար հետևեք հետևյալ ընդհանուր քայլերին.
Տեղադրեք MATLAB. Ստացեք MATLAB-ի լիցենզավորված պատճենը MathWorks-ի պաշտոնական կայքից և հետևեք ձեր օպերացիոն համակարգին հատուկ տեղադրման հրահանգներին:
2. Գործարկել MATLAB. Տեղադրվելուց հետո բացեք MATLAB-ը: Դուք պետք է տեսնեք..
Մեքենայի ուսուցման բացատրելի ալգորիթմի ստեղծում
Ինչ, ինչպես և ինչու կառուցել մեքենայական ուսուցման բացատրելի ալգորիթմ՝ բաժնետոմսերի հավաքման արդյունքներով
Ինչու՞ անհանգստանալ:
Մի քանի տարի առաջ ես սկսեցի սովորել Python և R՝ նպատակ ունենալով սովորել, թե ինչպես կիրառել դրանց օպտիմալացումը, վիճակագրությունը, տվյալների գիտությունը, մեքենայական..
Ութ կարևոր դիտարկում ModelLLM-ում
Այս հոդվածը փորձում է ամփոփել Սամուել Ռ. ( https://arxiv.org/pdf/2304.00612.pdf ): Ձեռագիրը նկարագրում է ընթացիկ LLM պայթյունի ութ բնութագրերը:
Կանխատեսելի է, որ LLM-ները ավելի ունակ են դառնում ներդրումների ավելացման դեպքում, նույնիսկ առանց նպատակային նորարարությունների:
LLM-ը պահանջում է..
Երկուական որոնում և սահմանափակումներ
Այս թեմայի տեսողական ըմբռնման համար դիտեք այս տեսանյութը https://youtu.be/XK3uuAB3GUg
Երկուական որոնումը արագ և արդյունավետ որոնման մեթոդ է: Սա հստակ հասկանալու համար եկեք սկսենք որոնումների սկզբից: Մեզ տրվում են որոշակի տվյալներ, և մենք ցանկանում ենք դրանցում կոնկրետ տվյալներ փնտրել։..
Մեծամասնության առաջնորդ Մուրի քվեարկության ալգորիթմով:
Մարտահրավերի նկարագրություն
Հաշվի առնելով nums զանգվածը՝ n , վերադարձրեք մեծամասնության տարրը :
Մեծամասնության տարրը այն տարրն է, որը հայտնվում է ավելի քան ⌊n / 2⌋ անգամ: Դուք կարող եք ենթադրել, որ մեծամասնության տարրը միշտ գոյություն ունի զանգվածում:
Օրինակ 1
Input: nums =..
Clean Code Made Simple — Մաս 2
Ի լրումն իմ վերջին գրառման՝ Clean Code Made Simple — Part 1 , այս գրառման մեջ ես պատրաստվում եմ շարունակել ներկայացնել տեխնիկան Robert C. Martin -ի Clean Code գրքից:
#6 Թաքցնել տվյալները
Ստորև բերված կոդի հատվածներից ո՞ր մեկն է ավելի լավ մշակված:
1)
interface Vehicle {..
Հիմնական միտումներն ու զարգացումները, որոնք ձևավորում են AI-ի ապագան
Արհեստական ինտելեկտի (AI) ապագան հետաքրքիր և արագ զարգացող ոլորտ է, որը փոխում է մեր կյանքի շատ ասպեկտներ: Առողջապահությունից և տրանսպորտից մինչև զվարճանք և մանրածախ առևտուր, AI-ն օգտագործվում է արդյունաբերության լայն շրջանակում՝ արդյունավետությունն ու արտադրողականությունը բարելավելու..
Նոր նյութեր
Օգտագործելով Fetch Vs Axios.Js-ը՝ HTTP հարցումներ կատարելու համար
JavaScript-ը կարող է ցանցային հարցումներ ուղարկել սերվեր և բեռնել նոր տեղեկատվություն, երբ դա անհրաժեշտ լինի: Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել ցանցային հարցումը պատվեր ներկայացնելու,..
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Ինչպե՞ս հանգստացնել ձեր միտքը և աշխատեցնել ձեր պրոցեսորը:
Ինչպես մնալ հանգիստ և զարգանալ ճնշման տակ...
Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում
Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի..
Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:
Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա..
Ինչպես սովորել կոդավորումը Python-ում վագրի պես:
Սովորելու համար ծրագրավորման նոր լեզու ընտրելը բարդ է: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե առաջադեմ, դա օգնում է իմանալ, թե ինչ թեմաներ պետք է սովորել: Ծրագրավորման լեզվի հիմունքները, դրա..
C++-ի օրական բիթ(ե) | Ամենաերկար պալինդրոմային ենթաշարը
C++ #198-ի ամենօրյա բիթ(ե), Ընդհանուր հարցազրույցի խնդիր. Ամենաերկար պալինդրոմային ենթատող:
Այսօր մենք կանդրադառնանք հարցազրույցի ընդհանուր խնդրին. Ամենաերկար palindromic substring...
Kydavra ICAReducer՝ ձեր տվյալների ծավալայինությունը նվազեցնելու համար
Ի՞նչ է ICAReducer-ը:
ICAReducer-ն աշխատում է հետևյալ կերպ. այն նվազեցնում է նրանց միջև բարձր փոխկապակցված հատկանիշները մինչև մեկ սյունակ: Բավականին նման է PCAreducer-ին, չնայած այն..