Публикации

Процесс интервью Stripe и как его пройти
С его оценкой в ​​95 миллиардов долларов работать в Stripe не составляет труда (даже несмотря на то, что у него нет политики 4-дневной рабочей недели 😇). Хочешь ли ты славы…
Изучение сложности анализа данных
Проводя статистический анализ данных, мы часто сталкиваемся с непонятными ситуациями, где правда может быть не так очевидна, как может показаться. Анализ данных требует тщательного рассмотрения, поскольку разные точки зрения могут привести к противоречивым выводам. Таким образом, важно изучить данные со всех сторон, прежде чем делать какие-либо выводы. Давайте углубимся в мир парадоксов, рассмотрев несколько реальных примеров, которые подчеркивают важность тщательного анализа данных...
Освоение живого кодирования
Что такое живое кодирование? Живое кодирование — это, по сути, вопросы, задаваемые на доске во время интервью. Они разработаны таким образом, чтобы работодатели могли наблюдать за тем, как вы решаете проблемы посредством вербализации, критического мышления, а также задавая вопросы. Используйте аббревиатуру IOCE. Это означает входы, выходы, ограничения и крайние случаи. Это должен быть первый шаг, который вы должны сделать, чтобы узнать и понять каждый из различных аспектов проблемы...
Поведение PAC Learning, часть 8
Полупроверенное обучение PAC у толпы (arXiv) Автор: Шивэй Цзэн , Цзе Шен Аннотация: Мы изучаем проблему краудсорсингового PAC-обучения пороговых функций. Это сложная проблема, и только недавно были созданы алгоритмы, эффективные при выполнении запросов, исходя из предположения, что заметная часть рабочих процессов идеальна. В этой работе мы исследуем более сложный случай, когда большинство может вести себя враждебно, а остальные ведут себя как шум Массарта — значительное обобщение..
Плагины ChatGPT теперь доступны всем🔥
1. Zapier: взаимодействие с такими приложениями, как Google Sheets и Docs, может быть полезным для управления данными и их анализа. 2. Примечательно: создание записных книжек на Python, SQL и Markdown позволяет исследовать и визуализировать данные. 3. Wolfram: доступ к вычислениям, математике, проверенным знаниям и данным в реальном времени может быть полезен для финансовых расчетов и исследований. 4. Финансовое примечание. Доступ к наборам данных в режиме реального..
Онлайн и офлайн события с JavaScript
Онлайн и офлайн события с JavaScript Не многие веб-сайты обрабатывают потерю подключения к Интернету и предоставляют пользователям обратную связь и информацию, но этот вопрос следует чаще задавать разработчикам интерфейса, особенно при работе с мобильными веб-сайтами. Проверить интернет-соединение с помощью Javascript проще, чем вы думаете. Когда я впервые заглянул в эту тему, обнаружил много библиотек, таких как offline.js и другие, которые обеспечивают поддержку IE8 и настольных..
Серия Пророков: Учебное руководство
Вы когда-нибудь слышали о биткойнах? Вы должны знать эту криптовалюту, появившуюся в 2009 году на финансовом рынке, позволяющую одним людям зарабатывать и накапливать огромные богатства, а других вызывать отчаяние из-за своей непредсказуемой, постоянно меняющейся спекулятивной стоимости. Это, среди многих других примеров, является прекрасной иллюстрацией огромной важности спекуляций на текущем финансовом рынке и в обществе в целом. В конце концов, кто бы не хотел всегда ставить на..
Как писать тесты с помощью библиотеки тестирования React и TypeScript
Внедрите шаблон тестирования Basic AAA уже сегодня! Все знают, что написание тестов очень важно для разработки программного обеспечения. Это позволяет нам менять коды быстрее и с меньшим количеством ошибок. Когда дело доходит до внешнего интерфейса, React Testing Library становится популярным, потому что на нем легче тестировать перехватчики React по сравнению с enzyme . Однако способ создания тестов совершенно другой. Итак, в этой статье объясняется, как написать базовые..
Регуляризованные модели линейной регрессии
Модели регуляризованной линейной регрессии Реализация путевого координатного спуска для лассо и эластичной сети в Python с использованием NumPy Объяснения решения некоторых из самых популярных алгоритмов контролируемого обучения Привет! 👋 Добро пожаловать в заключительную часть углубленного изучения регуляризованного линейного регрессионного моделирования , состоящего из трех частей! В части первой было основано линейное моделирование с выводом OLS, показывающего, как..
Внедрение новых версий API с гексагональной архитектурой
Будьте в курсе, не ломая ничего Когда вы уже давно привыкли работать со своим старым API, переход на новую версию API может оказаться обременительным; особенно если вы никогда не проектировали для этого. В этом руководстве я покажу вам метод внедрения даже радикально новых итераций с минимальным изменением вашего кода. Наше существующее приложение Допустим, мы ветеринарная клиника, и у нас есть приложение, которое получает некоторые данные из нашего API, форматирует их как HTML и..
ИИ Google, Бард, перехитрил меня, переписав мою собственную статью
В 2021 году, когда я еще работал с письменным контентом, я написал о Процессах естественного языка (НЛП) и их преимуществах в бизнес-среде. В то время модели ИИ уже были раскручены, но не так сильно, как сейчас. И я осмелюсь сказать, что ChatGPT изменил правила игры в этом смысле. После повального увлечения ChatGPT и других крупных языковых моделей, Бард — разговорный искусственный интеллект Google — появился только на этой неделе и с тех пор привлекал большое внимание. По..
Скрытая предвзятость в ИИ
Предвзятость — неотъемлемая часть человечества. Он формируется опытом, полученным на протяжении всей вашей жизни. Предвзятость может быть положительной в том смысле, что она может оптимизировать то, как вы сосредотачиваете свое внимание, но она также может проявляться как вредные стереотипы. Поскольку данные часто собираются или на них влияет человеческое взаимодействие, они обычно имеют некоторую предвзятость. В статье Марка Сяна « Человеческая предвзятость в машинном обучении» он..
Переменные и типы данных в Java
Java для науки о данных, часть 1 Java как язык часто не фигурирует в списке языков для изучения для Data Science. Часто этот спор остается за теми, кто утверждает, что R или Python — лучший язык для начала. Но поскольку наука о данных охватывает широкий спектр областей и приложений, это означает, что один язык не может всегда делать все, или некоторые языки могут быть более полезными в других областях. Таким образом, Java является одним из тех языков, которые лучше всего работают в..
Введение в SQLAlchemy
SQLAlchemy — мощный и универсальный инструментарий SQL и система объектно-реляционного сопоставления (ORM) для Python — предоставляет полный набор хорошо известных шаблонов сохраняемости корпоративного уровня, разработанных для эффективного и высокопроизводительного доступа к базе данных. Это означает, что он может обрабатывать все, от небольших простых запросов до сложных транзакций в сценариях с высокой нагрузкой. Установка SQLAlchemy Сначала нам нужно установить его с помощью pip..
Кто на драфте? Прогнозирование выбора квотербека НФЛ
Можно ли использовать модели машинного обучения для прогнозирования того, будет ли какой-либо данный колледж QB составлен? Автор: Харрисон Холл tl;dr — вот копия моего плаката, на котором я представлял этот проект в Школе информации Мичиганского университета (UMSI) Project Showcase осенью 2021 года. Абстрактный Ни один защитник (QB) в студенческом футболе не уверен в том, будет ли он выбран для игры в Национальной футбольной лиге (NFL). Исторические модели драфта должны..
10 ловушек для искусственного интеллекта / машинного обучения!
Список 10 основных ошибок, которые делают люди, практикующие безопасность AI / ML, с объяснениями и передовыми методами, которым следует следовать, чтобы избежать или исправить. В этом посте мы рассмотрим 10 наиболее распространенных заблуждений об ИИ / машинном обучении, особенно в том, что касается практики кибербезопасности. Сэкономьте 3,5 часа онлайн-чтения: мифы об AI / ML, описанные в блогосфере, имеют тенденцию делиться на 6 кластеров (внешнее кольцо на иллюстрации выше). Я..
Возможности постоянной памяти с семантическим ядром и векторной базой данных Qdrant
Введение В сфере искусственного интеллекта (ИИ) и обработки естественного языка (NLP) появление больших языковых моделей (LLM) произвело революцию во множестве приложений, таких как чат-боты, системы рекомендаций и платформы семантического поиска. Важнейшим аспектом этих приложений является их способность эффективно управлять и анализировать огромные объемы неструктурированных данных. В этой статье рассматривается объединение векторной базы данных Qdrant с семантическим ядром в облаке..
Волшебный сервис $parse в AngularJS 1.x
AngularJS имеет полезный, но менее документированный сервис $parse , который кратко описан в документации Angular как преобразует выражение Angular в функцию . В этом посте я объясню, что означает это описание, и покажу явное и неявное использование $parse . Кроме того, мы увидим различия между сервисом $interpolate и методом $eval в Angular. Явно используется $parse $parse компилирует выражение в функцию, которую затем можно вызвать с контекстом и локальными переменными ,..
Что такое Test Driven Development? TDD легко объясняется всего за 5 минут
Как улучшить разработку тестов с помощью действительно полезного нового подхода Действительно важной частью моей повседневной работы в качестве разработчика серверной части является процесс тестирования . Я должен проверить, что написанный мной код работает корректно, с правильными параметрами и т. д. Однако я ничего не изучал …
NVM и NPM
NVM (Node Version Manager)  – это инструмент, обычно используемый в экосистеме JavaScript и NodeJS. NVM используется для простого переключения между различными версиями NodeJS. Если для проекта требуется несколько версий NodeJS, пользователи могут с одинаковой легкостью переключаться с одной версии NodeJS на другую через NVM. Таким образом, это уменьшает конфликты между разными версиями NodeJS. Хотя NPM (диспетчер пакетов узла) также является инструментом, используемым в среде..