Publikációk a témában 'python'
CodeFormer / Robusztus vak arc helyreállítása Codebook Lookup Transformerrel
Lickety Split felülvizsgálata
arXiv:2206.11253
Probléma : A jelenlegi GAN korábbi alapú BFR-modellek alacsony hűségű eredményeket biztosítanak erősen leromlott képeken.
Megoldás : • Ismerje meg az előzményeket egy kis, diszkrét kódkönyvterületen • Alkalmazza a Transformert a kódolt arcvonások kódkönyvbe való leképezéséhez
Ezután a munka fő gondolata az, hogy jobb robusztusságot biztosítson a súlyosan leromlott arcoknak, mint a jelenlegi GAN-alapú modellek (mint például..
Data Science Mini-oktatóanyag: Objektumorientált Python-csomag
Gondolkozott már azon, hogy miért kell példányosítania modelljét a Scikit-learn gépi tanulási csomag használatakor?
R-háttérrel rendelkező biostatisztikusként, amikor elkezdtem tanulni a Python és a gépi tanulási modellek oktatóanyagaiból, volt egy vonal, amit nem értettem teljesen.
Tudja, melyik?
Például, ha lineáris regressziós modellt akarunk használni, miért írjuk a következőket:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regr = LinearRegression() #this line!
majd..
A Google Reverse Images API használata a SerpApi-tól
A Google Reverse Images API használata a SerpApi-tól
„Mi az a Google Reverse Images” "Egyszerű Hello World" "Részletes kód" "Előfeltételek" "Kód magyarázata" „Miért használjunk API-t?” "Linkek"
Mi az a Google Reverse Images
Egyszerűen fogalmazva, segít gyorsan felfedezni a vizuálisan hasonló képeket az internetről. A felhasználó feltölthet egy fényképet az asztali számítógépéről/mobiltelefonjáról, vagy beillesztheti egy fénykép URL-jét, és szinte azonnal megjeleníti Önnek a..
A gépi tanulás alapjai: A lineáris regresszió megértése
A legfontosabb kiindulópont minden adatelemző számára
Az előnyök
A gépi tanulás megkímélheti Önt attól a fáradságtól, hogy összetett szabályrendszert állítson össze egy adott problémára, amely esetleg nem ideális, és sokkal nehezebb fenntartani. Megfelelő útmutatásokkal a gépi tanulás jobb és gyorsabb megoldási módszereket találhat. a problémáidat.
Hol kezdjem?
Először is kezdjük az alapkoncepcióval. Később néhány grafikont és kódolást végzünk, hogy könnyebben megértsük az ügyet..
Az adatkutatóknak fel kell ismerniük a matematikát
„Adattudomány”, „Matematika”
Az adatkutatóknak fel kell ismerniük a matematikát
Az adattudósnak át kell vennie a matematikát, hogy megbízható modelleket tudjon felépíteni az adatok felhasználásával
Az adattudomány egy interdiszciplináris terület, amely tudományos módszereket, folyamatokat és algoritmusokat használ az adatokból ismeretek és betekintések kinyerésére. Az adattudomány területe több felosztással rendelkezik, mint például adatbányászat, adatátalakítás, adatvizualizáció,..
Véletlenszerű erdőregresszió 5 lépésben Python segítségével
Egyesítő tanulás : A tanulás fellendítése és összevonása azt jelenti, hogy több algoritmust vagy ugyanazt az algoritmust többszörösen alkalmazza, és összeállítja őket, hogy az eredetinél sokkal erősebbet hozzon létre.
A véletlenszerű erdő csak döntési fák csapata. A véletlenszerű erdő végső előrejelzése egyszerűen az összes különböző döntési fa különböző előrejelzéseinek átlaga.
Íme a Random Forest 4 lépéses módja
#1 Importing the libraries
import numpy as np
import..
Hogyan migráljuk a Clickniumot a Manifest V3-ra
Háttér
Ebben az évben elindítottuk a „Clicknium” nevű projektet, amely egy Python automatizálási könyvtár böngésző- és asztali alkalmazásokhoz. A Clicknium böngészőbővítménytől függ a böngésző vezérlése, valamint az egér- és billentyűzetműveletek szimulálása. 2022 januárja óta tilos a Manifest V2-n alapuló új bővítmények hozzáadása a Chrome Internetes áruházhoz. A Manifest V2 összes bővítménye leáll 2023 elején, még azok is, amelyeket korábban hozzáadtak a Chrome Internetes áruházhoz...
Új anyagok
A rádiógomb ellenőrzött eseményének használata a jQueryben
Ebben a cikkben látni fogjuk, hogyan kell dolgozni a jquery választógombbal ellenőrzött eseményeivel. A választógombok HTML gombok, amelyek segítenek kiválasztani egyetlen értéket egy csoportból...
Körkörös függőségek megoldása terraformban adatforrásokkal – lépésről lépésre
Mi az a körkörös függőségek
Dolgozzunk egy egyszerű eseten, amikor az SQS-sor és az S3-vödör közötti körkörös függőség problémája van egy egymástól függő címkeérték miatt.
provider..
Miért érdemes elkezdeni a kódolást 2023-ban?
01100011 01101111 01100100 01100101 — beep boop beep boop
Világunk folyamatosan fejlődik a technológia körül, és naponta fejlesztenek új technológiákat a valós problémák megoldására. Amint..
🎙 Random Noise #2 – Örökbefogadás és hit
az analitika íratlan világának gondozása
Szeretné, hogy ezek a frissítések a postaládájába kerüljenek? Iratkozzon fel itt .
"Ha önvezető autókat gyártanak, akkor mi miért ne..
A legrosszabb politika és prediktív modellek májátültetésre jelöltek számára az Egyesült Államokban
A máj (vagy óangolul lifer) az emberi test legnehezebb belső szervére utal, amely csendesen működik a nap 24 órájában.
Mit csinál a máj? 500 feladatot hajt végre a szervezet egészségének..
5 webhely, amely 2022-ben fejleszti front-end fejlesztői készségeit
Frontendmentor.io
A tényleges projektek létrehozásával a Frontendmentor.io segítséget nyújt a front-end kódolási képességeinek fejlesztésében. A kódolást azután kezdheti meg, hogy..
Mikor kell használni a Type-t az interfészhez képest a TypeScriptben?
A TypeScript a JavaScript gépelt szuperkészlete, amely statikus gépelést ad a nyelvhez. Ez megkönnyíti a robusztus és karbantartható kód írását azáltal, hogy a hibákat a fordítási időben..