Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Вопросы по теме 'standard-deviation'

Среднее значение, SD, ANOVA для повторных продольных измерений
Три измерения (время) вложены в Networkpartners (NP), которые вложены в Persons (ID). Переменная NP.T (созданная в соответствии с упомянутым ответом здесь ) указывает количество Networkpartners (без пропущенного значения в Результате), которое есть...

Расчет статистических данных для наборов данных с использованием отдельных значений с несколькими величинами в Google Таблицах
В Google Таблицах я работал с наборами данных с разными ценами, чтобы сравнить их с фактическими затратами и исключить значения, выходящие за пределы нормальных диапазонов. Раньше мне помогали, но я не могу создать больше формул на основе исходных...

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..