Публикации по теме 'algorithms'
Как хеширование играет ключевую роль в блокчейне?
Хеширование – это функция, которая принимает данные произвольной длины в качестве входных данных и возвращает значение фиксированного размера. Выходные данные называются хэшем.
Размер хеша зависит от используемого алгоритма. Некоторые распространенные алгоритмы хеширования Семейство хеширования MD5 (128 бит), SHA-1 (168 бит) и SHA-2 имеет размер 224, 256, 384 или 512 бит. Биткойн использует алгоритм SHA-256, где SHA означает безопасный алгоритм хеширования, а 256 — размер..
Что такое машинное обучение и как его использовать в сигналах?
Если вы пойдете в колледж и пройдете курс «Машинное обучение 101», это может быть первый пример машинного обучения, который ваш учитель покажет вам:
Представьте, что вы работаете в агентстве недвижимости и хотите предсказать, за сколько дом будет продаваться. У вас есть некоторые исторические данные - вы знаете, что дом A был продан за 500 000 долларов, дом B за 600 000 долларов и дом C за 550 000 долларов. Вы также кое-что знаете о свойствах домов - вы знаете размер дома в квадрате...
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..