Публикации по теме 'programming'


Использование Feedback() с временной задержкой
Уважаемое сообщество Matlab, Я бы ожидал такой же переходной отклик на графике в следующем коде, но переходный отклик G_y_r нестабилен, а T_CL стабилен. Единственное отличие состоит в том, что T_CL строится с помощью функции feedback(), а G_y_r строится вручную. Кто-нибудь подскажет, почему у G_y_r две внутренние задержки («Внутренние задержки (секунды): 2.5e-05 2.5e-05»), а у T_CL только одна? Кажется, что feedback() делает здесь что-то особенное? Кроме того, G_y_r имеет больше..
4 структуры данных Python, которые необходимо знать
Практическое руководство с примерами Структуры данных являются неотъемлемой частью любого языка программирования. То, как вы храните данные и управляете ими, является одним из ключевых факторов для создания эффективных программ. Python имеет 4 встроенных структуры данных: Список Набор Кортеж Словарь Все они имеют разные функции с точки зрения хранения данных и доступа к ним. Эти различия имеют значение, потому что от них зависит то, что лучше всего подходит для конкретной..
ИИ может помочь вам определить супер программистов!
На что мы обращаем внимание, когда нанимаем программистов? Умение писать функционально правильные программы — те, которые проходят тестовые случаи? Если нет, то почему мы все используем автоматизированные оценки программирования на рынке, которые основаны только на количестве пройденных тестов? Если в наши дни ИИ может автоматически управлять автомобилями, может ли он не оценивать программы так же, как люди? Оно может. Искусственный интеллект может помочь..
Необоснованная эффективность общих моделей
Тестирование универсальной модели на смехотворно сложной задаче В предыдущей статье я попытался развенчать несколько расплывчатую идею о том, что куча моделей (каждая из которых специализируется на подмножестве набора данных) должна работать лучше, чем одна модель. Для этого я взял часть набора данных (например, только американских клиентов) и обучил модель для этой группы, также известную как специализированная модель . Затем я обучил вторую модель для всего набора данных (то..
5 проектов машинного обучения по анализу социальных сетей
5 проектов машинного обучения по анализу социальных сетей, решенных и объясненных с использованием Python. Социальные сети. Предоставляет множество данных, которые можно использовать для поиска закономерностей и прогнозирования путем анализа сценариев использования приложений социальных сетей. В этой статье я познакомлю вас с проектами машинного обучения по анализу социальных сетей, которые решаются и объясняются с помощью Python . Проекты машинного обучения по анализу социальных..
Множественная линейная регрессия — За 9 шагов!
Шаг 1: Установите Анаконду https://www.anaconda.com/products/distribution Шаг 2. Установите ноутбуки Jupyter https://www.geeksforgeeks.org/how-to-install-jupyter-notebook-in-windows/ Шаг 3. Установите библиотеки данных и пакеты для анализа и анализа данных с помощью программирования на Python. Пример кода: #Импорт библиотек и пакетов для аналитики данных и обработки данных import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import seaborn as sns..
Навигация по шумихе вокруг ИИ и размышления о нишевых приложениях LLM
LLM, такие как GPT и другие LLM с открытым исходным кодом , являются исключительными технологиями для генерирования знаний и рассуждений. Эти базовые модели, обученные на обширных общедоступных данных, могут быть адаптированы для различных задач. Появились две общие парадигмы для решения проблем, специфичных для предметной области, и включения частных/внешних знаний: Тонкая настройка предварительно обученной модели для предметно-ориентированных приложений включает в себя обучение..