Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Публикации

Java Chronicles: сценарии будущего разработки программного обеспечения

В постоянно развивающемся мире технологий, где главенствуют инновации, язык программирования Java становится маяком творчества и силы. Отправляясь в путешествие по Хроникам Java , мы глубоко погружаемся в сферу кода и творчества, изучая, как Java формирует будущее разработки программного..

Переменные Python

Переменные — одна из самых важных частей языка программирования, поскольку мы должны использовать их и взаимодействовать с ними в нашей программе. ЧТО ТАКОЕ ПЕРЕМЕННАЯ? Переменная — это место хранения с символическим именем, которое можно использовать для хранения информации, которой..

ПОЧЕМУ ВАЖНО КОДИРОВАТЬ?
«Кодинг» — отличная профессия, потому что есть возможности, и многие из этих возможностей хорошо оплачиваются. «Кодинг» также может быть полезной карьерой, учитывая его влияние на мир, и может быть забавным для людей с хобби

ПОЧЕМУ ВАЖНО КОДИРОВАНИЕ?

AutoEncoder при уменьшении размеров

Пример применения AutoEncoder к табличным данным Общая ситуация, возникающая во время разработки функций, особенно на некоторых соревнованиях, заключается в том, что кто-то исчерпывающе пробует всевозможные комбинации функций и в итоге получает слишком много функций, из которых трудно выбрать...

Давайте поговорим о том, как стать технарем-самоучкой!!!

Начало моей карьеры в сфере технологий определенно не было легким и гладким. У меня не было плана или дорожной карты, но я знал, что люблю компьютеры и хотел максимально использовать свою карьеру в области технологий, которая не всегда была легкой или гладкой, и я был очарован множеством..

Дружелюбное введение в машинное обучение

Машинное обучение — это не что иное, как выполнение машинами действий без необходимости их программирования, то есть исходя из того, что происходит в окружающей среде, машина или компьютер могут принять решение сделать то или иное действие. В своей самой простой форме речь идет о том, чтобы..

Исследуя чудеса генеративного искусственного интеллекта

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) быстро развивался, порождая множество инновационных приложений, которые изменили отрасли по всему миру. Одной из увлекательных областей ИИ является генеративный искусственный интеллект, область, ориентированная на создание машин, которые могут..

Введение в HTTPX

Пакет httpx для Python Httpx — это веб-клиент для Python, упрощающий взаимодействие с веб-серверами. Он поддерживает несколько протоколов, включая HTTP, HTTPS и FTP. Он также поддерживает аутентификацию, в том числе базовую и дайджест-аутентификацию. Пакет httpx для Python

Состояние моделей распространения текста в изображение, часть 2 (машинное обучение)

Токены дискриминационного класса для моделей распространения текста в изображение (arXiv) Автор: Назмул Карим , Нилутпол Чоудхури Митхун , Абхинав Раджванши , Хан-панг Чиу , Супун Самарасекера , Назанин Рахнавард . Аннотация: Превосходные генеративные возможности моделей диффузии..

Оптимизация взаимодействия с пользователем: лучшие практики внешнего интерфейса для FID

Скажем, вы попали в ловушку безумия черного рынка или аукциона, где победитель определяется тем, кто первым щелкнет пальцем по кнопке. Вы нажимаете кнопку, чтобы добавить товар в корзину, но веб-сайт регистрирует ваш запрос с небольшой задержкой, из-за чего вы теряете ставку. Это не потому, что..

Отладка производительности графического процессора ONNX

Что делать, если ваша модель работает медленнее, чем ожидалось Шаги, описанные в этой статье, также задокументированы в этой проблеме GitHub ONNX Runtime — кроссплатформенный ускоритель машинного обучения для логического вывода и обучения. Он обеспечивает единый..

Проблема чувствительности модели в обработке естественного языка (NLP) и способы ее преодоления.

Доказано, что модели трансформаторов очень чувствительны к зашумленным реальным данным. Насколько серьезна проблема и что мы можем сделать, чтобы ее решить? В интересной статье Института искусственного интеллекта Венского медицинского университета, Австрия, изучалась устойчивость..

Запуск серверов Kafka с тестовыми контейнерами в Node.js

Вводный пример JavaScript для неинициированных Testcontainers с использованием библиотеки kafkajs Возможно, вы чувствуете тему . В случае Kafka есть модуль для Node.js Testcontainers , но я столкнулся с несколькими острыми краями при настройке тестов на моем Macbook M1*, поэтому я..

Будут ли решения по планированию ядра, принятые во время обучения алгоритма, попадать в «вычислительную…

Будут ли решения по планированию ядра, принимаемые во время обучения алгоритма, относиться к классу проблем «вычислительного конвейера»? Кроме того, ваш последний пункт здесь заставляет меня задуматься о разнице между равенством и эквивалентностью. Может быть, если кто-то разработает какую-то..

Как защитить текстовый ввод от атак XML External Entity (XXE) с помощью JavaScript

Повышение профиля угроз вашего приложения — сложная, но необходимая задача. Кажется, существует непреодолимое количество уязвимостей, которые нужно исправить, но даже в этом случае киберугрозы имеют тенденцию развиваться подобно органическим вирусам, неумолимо используя новые слабые места,..

Добро пожаловать; Тупые разработчики

Как разработчик, который все еще растет, вам может быть трудно понять некоторые из этих новых фреймворков и стеков, выпускаемых ежедневно, по крайней мере, для меня. Есть так много инструментов, которые вам нужно научиться использовать и как подключить их к любому языку программирования,..

Что такое база данных ?

База данных представляет собой научную серию статистических данных. Они помогают цифровому гаражу и манипулированию статистикой. Базы данных делают управление статистикой чистым. Давайте рассмотрим пример базы данных: в онлайн-листинге мобильных телефонов используется база данных для..

Работа со сменой распределения, часть 2 (статистика)

Надежная оптимизация инструкций для больших языковых моделей со сдвигами распределения (arXiv) Автор: Моксин Ли , Вэньцзе Ван , Фули Фэн , Цжичжи Чжан , Тат-Сэн Чуа . Аннотация: Большие языковые модели продемонстрировали значительную способность выполнять широкий спектр задач..

Работа с многорукими бандитами, часть 4 (машинное обучение)

Адаптивная глубина данных с помощью многоруких бандитов (arXiv) Автор: Тавор З. Бахарав , Це Леунг Лай Аннотация: Глубина данных, представленная Тьюки (1975), является важным инструментом в науке о данных, надежной статистике и вычислительной геометрии. Одним из главных препятствий..

Статистические модели имеют свои сильные стороны и полезны во многих сценариях прогнозирования.

Статистические модели имеют свои сильные стороны и полезны во многих сценариях прогнозирования. Однако существуют определенные ситуации, когда статистических моделей может быть недостаточно для получения точных и надежных прогнозов. Вот несколько причин, по которым одни только..

Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..