Computer Vision & Graphics RnD
Это статья — список полезных мелочей. Весь текст поделен на две части. Первая рассказывает про простые элементы (текст, кнопки, изображения, формы и другие), вторая часть про производительность, масштабируемость, безопасность и доступность.
bash. Когда вы запускаете терминал, внутри него работает специальная программа-оболочка — shell (англ) — интерпретатор команд. Shell понимает все команды, которые вы вводите с клавиатуры, и обрабатывает их. Также выводит сообщения об ошибках, следит за корректностью команд и их синтаксисом. Примером таких команд могут быть: сменить директорию, создать новую директорию, добавить текстовый файл, отредактировать текстовый файл, сохранить изменения и другие.
[Пятничное]
Всегда хотел сделать свой график активности пользовательского профиля на Гитхабе. Например, выкладывать коммиты каждый день так, чтобы через год этот график превратился в какую-нибудь картинку, пусть и с ограничением по размерам в 52×7 квадратиков-пикселей (52 недели в году × 7 дней в неделе).
Проблема была в том, что даже при полной автоматизации процесса всё равно ждать целый год. А тут я почитал документацию Гитхаба и понял, что задача решается проще и более того — за один раз. А значит, надо делать не откладывая. Обычно названия проектам придумывать сложно, но тут оно пришло само. Кай рисовал льдинками, а Герда рисует коммитами!
Доброго времени суток! В этой статье я хотел бы рассказать о существующих возможностях строкового форматирования в современном C++, показать свои наработки, которые я уже несколько лет использую в реальных проектах, а также сравнить производительность различных подходов к строковому форматированию.
В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и
в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё.
Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.
Если объединить статистические данные спортивных соревнований с распределением Пуассона, то можно рассчитать вероятное количество мячей, которые будут забиты во время футбольной игры. На этом основании можно понять откуда берутся букмекерские ставки, а также научиться самостоятельно их рассчитывать с помощью R.
