Heti kiválasztása legfrissebb és legfontosabb híreket o python
Az egyszerű kölcsönhatás a szolgáltatást virtuális privát felhő, az általunk kifejlesztett egy könyvtár selvpcclient. Meg van írva a Python, és lefedi az API, így projektek menedzselésére, kvóták, források a kódot, vagy a konzol.
A mobilszolgáltatók, amely a különböző szolgáltatások, felhalmozódnak hatalmas mennyiségű statisztikai adatok. Én képviselem az osztály valósítja forgalomirányítási rendszer előfizetők. amely működésre az üzemeltető létrehoz több száz gigabájtnyi statisztikai adatok naponta. Érdekelt a kérdés: hogyan ezek a nagy adatok (Big adat), hogy azonosítsa a leghasznosabb információkat? Nem véletlen, hogy az egyik V meghatározásában Nagy mennyiségű adatot - ez extra jövedelem.
Van egy lépés a nyelv kialakulása, amikor a fordító van írva, hogy mégis.
Annak bizonyítására, közömbösség Trafaret könyvtár, én is úgy döntött, hogy nem ugyanaz a
rekursivnenkoe ahol van, hogy mélyebben.
Írja be a sablon értelmező JSON-séma, amely a kimeneti visszatérési
kész sablont egy igazoltatás szerint ez a leírás.
Azaz, egy objektum típusú Trafaret, ha a takarmány a megfelelő papír JSON-séma
A kimeneti visszatér egy objektum típusú Trafaret, amely képes eltartani dokumentumok
megfelelnek a leírásnak.
Néhány nappal ezelőtt, amely a következő cikkben. szentelt a rasszizmus problémájával beszédfelismerés, részt vettem egy nagy vita, hogy kinek a hibás. Egyesek már biztos, hogy ez egy összeesküvés fejlesztők. Tény, hogy az igazság az adat, hogy az AI használja annak képzés. Úgy döntöttem, hogy végezzen egy kísérletet, hogy egyértelműen bizonyítani. Kiderült, hogy Rob Speer (Rob Speer) mindent megtett értem.
Szeretnék beszélni, hogyan lehet létrehozni egy projekt kézírás-felismerés, hogy meg számokat modellek doobuchayutsya a felhasználó által rajzolt figurák. Régen két modell: egy egyszerű neurális hálózat (FNN) tiszta numpy konvolúciós Network (CNN) a Tensorflow. Meg lehet tanulni, hogyan lehet a semmiből következő ..
Kellett egy eszköz. Sharp, praktikus, sokoldalú. Megfelel a követelményeknek, és meg kell erősíteni az akaratomat.
De az egyszerű és kényelmes. Itt meg kell jegyezni, hogy a fő feladat, én nem fejlesztő, így állandó programozási környezet számítógépén nincs, és ha szükséges, írjon, ami szükséges - denevér, JScript, VBA MSOffice (igen, ez a Windows, vállalati rendszerek, nincs bash és perl «out of the box"), a makrók különböző szoftverek, stb Mindez segít megoldani a jelenlegi problémát, de a szint, és talán egy kicsit nem az, amit ők szeretnének.
Röviden, szükség van egy integrált környezet beépített programozási nyelv, amelyben tudtam feldolgozni és átalakítani a fájlokat, böngészhet az adatbázis, jelentés, hívja a webes szolgáltatások kérések, hogy készítsen a Giro, stb stb
Meg kell jegyezni, hogy a megoldási módjait, lineáris programozási probléma nem kapcsolódik a gazdaság, és a matematika és a számítástechnika. Ebben az esetben a közgazdász biztosítani kell a legkényelmesebb feltételeket párbeszédet a megfelelő szoftvert. Viszont ezek az állapotok, hogy csak a dinamikus és interaktív fejlesztői környezet, amelynek saját arzenál készlet szükséges a problémák kezelésére, mint a könyvtárak. Az egyik olyan szoftverfejlesztő környezet biztosan Python.
Írtam ugyanaz a hang, ami gondolta 3 hónap. Remélem ez segít a férfiak javítani az angol egy része a beszéd észlelését.
Az egyik fő probléma írásakor nagy (viszonylag) programok Python - minimalizálása memória-felhasználás. Azonban tárolás kezelése egyszerű - ha egyáltalán aggódik. Python memóriát átlátható, vagyonkezelés zajlik segítségével a referencia szám (referencia szám) rendszer, valamint a memória szabadul fel, amikor a számláló eléri a nullát. Elméletileg minden rendben van. A gyakorlatban azonban, meg kell tudni néhány dolgot arról, hogyan kell kezelni a memória Python, így a programok azt hatékonyan használni. Az első dolog, amit meg kell értenie, jól benne: a méretei a fő tárgyakat Python. A másik dolog: a rendezett ellenőrzés „a motorháztető alatt” a nyelvet.
Elhatároztam, hogy írok alkalmazásáról szóló neurális hálózatok nem a hagyományos gömb: hitelesítést. Ez fekszik túlmutat a gépi tanulás, majd attól, ML próbálnak megszabadulni - ott ösztönözni.