Публикации по теме 'getting-started'
Бестолковый взгляд на React Native: настройка
Я использую React пару лет, но никогда особо не интересовался React Native.
Отчасти причина в том, что я вообще не хотел разрабатывать мобильные приложения до того, как появился React Native; Мне было утомительно отлаживать приложение на десятках разных устройств с разными размерами экрана, версиями и так далее, чтобы убедиться, что все работает правильно.
Также несколько лет назад я разработал приложение с PhoneGap , но в то время эмулятор Android был мучительно медленным, и при..
Скорее всего, вы неправильно изучаете науку о данных, вот как научиться вместо этого
"Начиная"
Скорее всего, вы неправильно изучаете науку о данных, вот как научиться вместо этого
Разрушение общепринятых заблуждений для разработки нового набора принципов
Большинство молодых амбициозных специалистов по данным, с которыми я разговаривал, так же, как и я, действительно соблазняются похвалами. Я потратил много времени на поиск идеальных курсов, программ и достижений, чтобы иметь набор значков, которые будут впечатляющими для других.
Проблема? Вы производите..
Начало работы с алгоритмами машинного обучения Линейная и логистическая регрессия
Линейная и логистическая регрессии являются частью контролируемых алгоритмов машинного обучения, которые используют размеченные данные для прогнозирования. Основное различие между обоими алгоритмами заключается в том, что линейная регрессия используется для прогнозирования, если зависимая выходная переменная является непрерывной, а логистическая регрессия преимущественно используется для алгоритма классификации (когда выходная зависимая переменная является категориальной). Хотя..
Начало работы с разработкой смарт-контрактов в 2023 году
Итак, вы хотите научиться программировать dApps?
На дворе 2023 год, и вы хотите освоить новые навыки для создания децентрализованных приложений на блокчейне во время настоящей крипто-зимы — молодцы.
Теперь, когда большая часть ажиотажа на бычьем рынке улеглась, в пространстве появилось гораздо больше возможностей для реальных проектов и инноваций, так что самое время начать!
Отказ от ответственности. Все высказанные мнения являются личными мнениями и никоим образом не связаны ни с..
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..