Новые материалы

FiftyOne и pandas — это библиотеки Python с открытым исходным кодом, которые упрощают работу с вашими данными. Хотя они служат разным целям — панды созданы для табличных данных, а FiftyOne — для данных компьютерного зрения — их синтаксис и функциональность тесно связаны. Члены сообщества FiftyOne попросили сравнить два инструмента, и поэтому мы сделали доступной коллекцию материалов. Джейкоб Маркс , инженер по машинному обучению и разработчик-евангелист в Voxel51, недавно..

Обязательно ознакомьтесь с некоторыми советами по зарабатыванию денег в качестве программиста. Пять нетрадиционных идей, как заработать кодером. Некоторые редко используемые способы заработка программистом на насыщенном рынке. levelup.gitconnected.com React Native — отличный способ создавать гибридные приложения. Но отсутствие ограничений в нашем бэкэнд-отделе означает, что мы можем использовать наши собственные веб-API для встроенного..

Это третья публикация в моей серии о удобных встроенных методах JavaScript для различных типов данных (ссылки на остальные статьи находятся внизу этой статьи). Существует множество удобных готовых методов, которые можно использовать для манипулирования данными, и я объясню некоторые из наиболее полезных. В этом посте будут обсуждаться методы массива. Массивы - это тип объекта JavaScript, который представляет собой набор элементов, обозначенных квадратными скобками, например arr =..

Эта запись в блоге была написана совместно Гавитой Регунат , главным специалистом по данным в Advancing Analytics, и Куналом Арора , архитектором облачных решений в Microsoft, и опубликована на сайте Tech Net UK . Развертывание моделей машинного обучения в облаке становится все более важным, поскольку предприятия используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для получения конкурентного преимущества. Однако с таким количеством доступных вариантов может быть..

Локализация мобильного робота с использованием расширенного фильтра Калмана на основе нечеткой нейронной сети (arXiv) Автор: Тхи Тхань Ван Нгуен , Мань Зыонг Фунг , Туан Хоанг Тран , Куанг Винь Тран . Аннотация: В этой статье предлагается новый подход к улучшению производительности расширенного фильтра Калмана (EKF) для задачи локализации мобильных роботов. Система нечеткой логики используется для непрерывной настройки ковариационных матриц шума фильтра. Нейронная сеть реализована..