Публикации по теме 'data'
Как упаковать данные по проводу? — gRPC Thrift json xml
Удаленный вызов процедур или RPC позволяет программе, работающей на одном компьютере, выполнять код на другом компьютере. Это создает иллюзию, что процедура выполняется локально.
Идея RPC была разработана в 1970-х годах. С годами он развивался в различных формах — XML-RPC, SOAP, gRPC, Thrift и т. д. Эти технологии основаны на основной идее RPC, но различаются форматами сериализации, транспортными протоколами и т. д.
В этой статье мы рассмотрим некоторые основные платформы RPC, их..
Jina AI + Qdrant → Хранение данных на лету!
Хранение данных в облаке
Jina AI + Qdrant → Хранение данных на лету!
Теперь вы можете использовать Qdrant в качестве хранилища документов для Jina DocArray для более быстрой обработки и поиска документов в облаке!
Введение
DocArray — это уникальная первая в своем роде структура данных для неструктурированных данных. Это часть более крупной экосистемы Jina AI. Он может вмещать все виды данных, включая текст, изображения, аудио, видео и т. д., и интуитивно понятен для..
Исследование функций: автоматическое обнаружение дрейфа данных с течением времени
Авторы: Рикардо Морейра , Марко О. П. Сампайо , Уго Феррейра
В эпоху больших данных финансовые учреждения полагаются на все более сложные системы потоковой передачи в реальном времени, которые обрабатывают тысячи событий в секунду. Каждое событие может содержать сотни или даже тысячи функций. В области финансовых преступлений эти функции используются машинным обучением (ML) и алгоритмами на основе правил, исходя из предположения, что будущие данные, проходящие через систему, будут..
Понимание распознавания лиц, часть 1 (компьютерное зрение)
Влияние гендерных стереотипов на распознавание выражения лица ( arXiv)
Автор: Ирис Домингес-Катена , Даниэль Патернэн , Микель Галар
Аннотация . Распознавание выражений лица (FER) использует изображения лиц для определения эмоционального состояния пользователей, обеспечивая более тесное взаимодействие между людьми и автономными системами. К сожалению, поскольку изображения естественным образом включают в себя некоторую демографическую информацию, такую как предполагаемый..
Хорошее исследование LSTM, часть 2 (машинное обучение)
Прогнозирование времени и расстояния поездок с использованием объяснимых LSTM на основе внимания (arXiv)
Автор: Эбрахим Балуджи , Йонас Сьёблом , Никольче Мурговски , Мортеза Хагир Черегани .
Аннотация: В этой статье мы предлагаем решения на основе машинного обучения для прогнозирования времени будущих поездок и возможного расстояния, которое проедет транспортное средство. Для этой задачи прогнозирования мы разрабатываем и исследуем четыре метода. В первом методе мы используем..
Статьи для чтения о клеточных автоматах
HyperNCA: растущие сети развития с нейронными клеточными автоматами ( arXiv )
Автор: Элиас Наджарро , Шьям Судхакаран , Клэр Глануа , Себастьян Ризи
Аннотация: В отличие от агентов глубокого обучения с подкреплением, биологические нейронные сети выращиваются посредством самоорганизующегося процесса развития. Здесь мы предлагаем новый гиперсетевой подход для выращивания искусственных нейронных сетей на основе нейронных клеточных автоматов (NCA). Вдохновленные..
7 шагов к созданию предприятия, управляемого данными, с расширенной аналитикой
На сегодняшних гиперконкурентных рынках компании выделяются своей способностью быстро, эффективно и правильно принимать решения во всех областях, чтобы соответствовать приоритетам и предпочтениям своих потребителей.
Новые материалы
Символы в Ruby
Строка — это последовательность символов, заключенная в двойные ( "" ) или одинарные кавычки ( '' ). Строки изменяемы, что означает, что вы можете изменять их содержимое, объединяя, заменяя или..
Учебное пособие по Python: как использовать Mysql с Python — «Легкий способ»
Узнайте, как использовать Mysql с Python.
MySQL — это бесплатная система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом. Это популярный выбор базы данных для многих..
Использование распознавания лиц для автоматизации
ЛЕТО-ЗАДАНИЕ-6 (Командное задание)
Гитхаб -›
https://github.com/Mayankagarwal007/face_recognition_python.git
В этой статье я объясню, как мы можем использовать распознавание лиц, а..
Приложения трансферного обучения, часть 3 (машинное обучение)
Не тратьте данные впустую: перенесите обучение, чтобы использовать все данные для эмуляции модели климата с машинным обучением ( arXiv)
Автор: Рагхул Партипан , Дэймон Дж. Вишик..
Проклятие размерности; Больше - не всегда лучше!
Люди учатся у машин: часть 1
Проклятие размерности; Больше - не всегда лучше
Философские выводы из концепций искусственного интеллекта и машинного обучения
За годы своего пути в качестве..
Искусственный интеллект в Чандигархе
Еще в древнегреческой цивилизации люди представляли машины и механических людей, которые могли работать и думать, как любой человек. В одном греческом мифе, например, рассказывается о греческом..
Профессиональные навыки межличностного общения, использованные в моем путешествии по разработке программного обеспечения
Профессиональные навыки межличностного общения, использованные в моем путешествии по разработке программного обеспечения
Лишь на мгновение. Знаете ли вы, что разработка программного..