Статьи
От технического директора Stream: Мы экспериментировали с написанием кода Cython для устранения узких мест, это сработало для ...
От технического директора Stream: Мы экспериментировали с написанием кода Cython для устранения узких мест, для некоторых это сработало (например, ускорить генерацию и синтаксический анализ UUID), и мы думаем, что это действительно хороший совет попробовать это, прежде чем переходить на другой язык. Мы все же решили отказаться от Python и использовать Go для некоторых частей нашей инфраструктуры в основном по трем причинам:
1- Написание Cython является сложной задачей, в нашем случае..
Абстрактные классы
Введение
В последнее время я работал над проектом флаттера вместе с другими товарищами по команде, и это довольно смешно, что то, как вы справляетесь со своими классами и структурируете свой проект, может стать настоящей проблемой. Иногда применение общеизвестных типов, таких как абстрактные классы или перечисления, не приходит вам в голову так плавно, как предполагалось.
Я попытаюсь продемонстрировать, как вы можете определить, когда нужно применять абстрактные классы, и как это..
Понимание байесовского вывода для машинного обучения
Введение:
Машинное обучение произвело революцию в области науки о данных, позволив нам создавать прогностические модели, способные учиться на данных и делать точные прогнозы. Однако создавать модели машинного обучения непросто, и необходимо преодолеть множество проблем. Одной из ключевых проблем является неопределенность, которая возникает, когда мы делаем прогнозы на основе неполных или зашумленных данных. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как байесовский вывод может помочь нам..
Начало
Начало суперсеместра. Видите эти улыбки на этой картинке выше? Ага. Те длились приблизительно 5 минут в наш следующий класс. Потому что теперь это означало бизнес. В первый же день занятий все представились, кто они такие, какие у них интересы и тому подобное. Здесь, в школе, я не всегда могу показаться парнем, который любит часами сидеть на дереве, сидеть в лодке и забрасывать весь день или сидеть над маленькой лункой во льду и слегка покачивать рыбную ловлю. стержень. Возможно,..
Малоизвестные параметры хорошо известных команд Unix/Linux
Используйте эти переключатели командной строки в своем терминале и сценариях оболочки, чтобы повысить производительность.
Программисты обычно предпочитают работать с интерфейсами командной строки из-за повышенной производительности и сходства CLI с программированием. Они часто автоматизируют повторяющиеся команды с помощью сценариев оболочки. Поэтому разработчики фреймворков и инструментов обычно предлагают CLI-программы с различными подкомандами.
Команда терминала может достигать..
Градиентный спуск, четко объясненный в Python, часть 2: привлекательный код.
Примечание : это продолжение моей предыдущей статьи, посвященной теоретической стороне градиентного спуска. Если вы хотите в этом убедиться, перейдите по этой ссылке . Если вы не очень разбираетесь в теории, вы можете сразу перейти к ней!
Градиентный спуск имеет фундаментальное значение для науки о данных, будь то глубокое обучение или машинное обучение. Глубокое понимание принципов градиентного спуска, безусловно, поможет вам в вашей будущей работе.
Вместо того, чтобы играться..
Коренная порода Амазонки
Быстрый рост искусственного интеллекта проложил путь для инновационных решений в различных отраслях. Amazon Web Services присоединились к гонке, представив Amazon Bedrock, полностью управляемый сервис, который позволяет разработчикам без особых усилий создавать и масштабировать генеративные приложения ИИ. Amazon Bedrock — это самый простой способ для клиентов внедрить AI Foundation Model (FM) в свои сервисы, потому что Bedrock — это бессерверная модель AI Foundation Model от Amazon,..
Как работает локальная линейная сходимость, часть 2 (машинное обучение)
Локальная линейная сходимость градиентных методов для оптимизации подпространства посредством строгой дополнительности (arXiv)
Автор : Дэн Гарбер , Рон Фишер
Аннотация: Рассматриваются задачи оптимизации, целью которых является найти k-мерное подпространство Rn, k‹‹n, которое минимизирует выпуклые и гладкие потери. Такие проблемы обобщают фундаментальную задачу анализа главных компонентов (PCA), включая, среди прочего, надежные и разреженные аналоги, а также логистический PCA для..
Обновить каждую зависимость в package.json до последней версии?
Обновить каждую зависимость в package.json до последней версии?
Вот небольшой учебник, который поможет вам обновить каждую зависимость в файле package.json до последней версии.
Выполните следующие команды, и да, все готово.
npm i -g npm-check-updates
npm-check-updates -u
npm install
Это может сломать некоторые из ваших API. Например, если ваш package.json имеет версию 1 webpack. Он будет обновлен с webpack 1 до webpack 2.
Ошибка может быть устранена (это может включать некоторые..
Создание и уничтожение игровых объектов
Чтобы наш куб/игрок мог стрелять, мы добавим еще один игровой объект и назовем его Laser. Лазер будет превращен в префаб, который можно будет повторно использовать при вызове или создании экземпляра.
Игровые объекты, показанные в виде синего прямоугольника, являются префабами:
Чтобы заставить нашего игрока стрелять лазером, нам нужно вызвать его в нашем скрипте, чтобы он знал, что он собирается создать:
как только это будет сделано, мы можем создать префаб для игрока в..
Как бороться с битыми изображениями?
В повседневной жизни такие платформы, как электронная коммерция, были склонны обрабатывать миллионы изображений на своем веб-сайте или в мобильном приложении. Относительно возможно, что иногда несколько изображений могут распадаться, чтобы жить.
Когда вы тянетесь, чтобы выкупить эти изображения в своих приложениях, мы в конечном итоге замечаем разбитые изображения, подобные приведенному ниже.
Понимание некоторых современных тенденций в веб-разработке
Понимание некоторых современных тенденций в веб-разработке
Веб-разработка — это постоянно развивающаяся область, в которой постоянно появляются новые тенденции и технологии. В этом сообщении блога мы более подробно рассмотрим некоторые из последних тенденций в веб-разработке, включая прогрессивные веб-приложения, веб-компоненты и бессерверные архитектуры.
Прогрессивные веб-приложения (PWA)
Прогрессивные веб-приложения — это веб-приложения, которые предлагают пользователям нативные..
Машинное обучение в сельском хозяйстве
Машинное обучение в сельском хозяйстве
Как эта фраза вообще имеет смысл? Понимаете, самое смешное и самое неприятное в разговоре о машинном обучении — это то, что варианты использования безграничны.
Вот один из них, о котором я узнал недавно. Если вы скармливаете ML-модели изображение растения, а затем отслеживаете его с течением времени, indico.io может наблюдать, как оно растет, и сообщать вам, насколько оно становится большим!
Почему это полезно? Подумайте обо всех..
Каковы преимущества генеративных моделей искусственного интеллекта? (И варианты использования)
Генеративные модели искусственного интеллекта покорили мир, произведя революцию в различных отраслях и изменив способы нашего взаимодействия с технологиями.
В этой подробной статье мы рассмотрим множество преимуществ, предлагаемых генеративными моделями искусственного интеллекта, продемонстрировав реальные варианты использования и их влияние на такие отрасли, как здравоохранение, игры, создание контента и многое другое.
От улучшения обучения и сбора данных до расширения возможностей..
Новые исследования в астрофизике галактик часть 2(Космология)
Подсказки о наличии и сегрегации очень массивных звезд в скоплении солнечных лучей Лайманского континуума на z = 2,37 (arXiv)
Автор: У. Местрич , Е. Ванцелла , А. Упадхьяя , Ф. Мартинс , Р. Маркиза-Шавеса , Д. Шерер , Дж. Гвиберт , А. Занелла , К. Грилло , П. Розати , Ф. Калура , Г.Б. Каминья , А. Боламперти , М. Менегетти , П. Бергамини , А. Меркурио , М. Нонино , Р. Паскаль
Аннотация: Мы сообщаем об идентификации очень массивных звезд (VMS,..
Все, что вам нужно знать о области видимости и цепочке областей видимости в JavaScript
Учебник по области действия и цепочке областей видимости в JavaScript.
Цепочка области действия: мы знаем, что каждый вызов функции создает контекст выполнения в стеке вызовов, и каждый контекст выполнения имеет доступ к своей переменной среды и ссылку на внешний мир, что означает другие контексты выполнения и глобальный контекст выполнения. Всякий раз, когда наш код пытается получить доступ к переменной во время вызова функции, он начинает поиск с локальных переменных и переходит к..
Как @curiousharish масштабировал Bluelearn и привлек $3,5 млн?! | Подкаст Али Соланки
Как @curiousharish масштабировал Bluelearn и привлек $3,5 млн?! | Подкаст Али Соланки In this podcast, we have Harish Uthayakumar on the Podcast, where we talked about his journey on raising $3.5M for Bluelearn, how he manages his team, his thoughts on productivity and being curious. Harish has even shared some of his personal experiences from his life which has never been shared before! We've also covered a section where we talked about Indian consumers and how to sell products in..
Будущее программирования: изучение преимуществ разработки программного обеспечения с помощью ИИ
Разработка программного обеспечения с помощью ИИ — это быстро развивающаяся область, которая сочетает в себе возможности искусственного интеллекта с традиционными методами кодирования. Он включает в себя интеграцию технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение и обработка естественного языка, в процесс разработки программного обеспечения для повышения эффективности, производительности и качества кода. Автоматизируя повторяющиеся задачи, предлагая улучшения кода и..
Как фронтенд-инженер: 9 секретов о JSON.stringify, о которых вы должны знать
Секреты, о которых не знает большинство разработчиков
Как фронтенд-разработчик вы наверняка использовали JSON.stringify, но знаете ли вы все его секреты?
Давным-давно из-за этого я совершил непоправимую ошибку на работе. Если бы я знал об этом раньше, эта трагедия была бы …
Что такое минимально жизнеспособная модель?
Что такое минимально жизнеспособная модель?
Минимальная жизнеспособная модель (MVM) и процесс, который ее окружает, нацелены на максимальное улучшение нашего раннего понимания проблемной области ML / AI в реальном контексте при минимальных затратах времени и ресурсов.
Ключевые моменты выше - это « понимание » и « реальный контекст ». Когда мы начинаем проект, мы многого не знаем, поэтому делаем предположения, основываясь на опыте и интуиции, но мы не можем быть уверены в..
