Публикации по теме 'data'
Как работает оценка DoA, часть 3 (IOT)
Эффективный бессеточный метод оценки DoA неоднородных линейных массивов с приложениями в автомобильных радарах (arXiv)
Автор: Силинь Гао , Чжэ Чжан , Мухан Ван , Ян Чжан , Цзе Чжао , Бинчен Чжан , Юэ Ван , Иронг Ву .
Аннотация: его статья посвящена бессеточной оценке направления прибытия (DoA) для данных, полученных с помощью неоднородных линейных массивов (NLA) в автомобильных приложениях. Минимизация атомарной нормы (ANM) является многообещающим алгоритмом разреженного..
Эффективное сопоставление и очистка данных с помощью RecordLinkage: руководство по сходству косинусов и…
В мире науки о данных одним из наиболее важных аспектов является сопоставление и связывание данных из нескольких источников. Мы все думаем, что сопоставление — довольно простое упражнение, но иногда самая простая задача усложняется. Без сомнения, мы знаем, что существует множество программ ETL, таких как IICS, Alteryx и т. д., но из того, что я видел и над чем работал, алгоритмы, работающие в этих приложениях, представляют собой простую логику нечеткого сопоставления, и результат был не..
Прогноз погоды — развертывание модели на границе — Марго Жерар, Лидия-Ана-Мария Бачу, Адриан…
Исследовательский отдел Dataroots два раза в год проводит программу RootsAcademy, которая готовит студентов к карьере консультантов в области данных и искусственного интеллекта. После академии консультанты приступают к своему первому внутреннему проекту в Dataroots с целью применения на практике концепций, изученных в академии. В марте этого года мы проводили проверку концепции автоматизации развертывания модели прогноза погоды на Nvidia Jetson nano.
Прогнозирование текущей погоды — это..
Почему компании задают вопросы о структурах данных и алгоритмах на собеседовании?
Основываясь на тенденциях найма сотрудников ведущих технологических компаний, мы можем сказать, что структуры данных и алгоритмы играют решающую роль. Но почему структуры данных и алгоритмы имеют значение во время собеседований? Я думаю, что большинство из нас уже знакомы с этой концепцией: собеседования могут быть ситуациями высокого напряжения, а решение алгоритмических задач на месте демонстрирует способность кандидата мыслить логически и решать проблемы под давлением. Это также..
Как используются наборы Джулии часть 1
Пространство Эрдёша в множествах Жюлиа( arXiv )
Автор: Дэвид С. Липхэм
Аннотация: Пусть J(f) обозначает множество Жюлиа комплексной экспоненты f(z)=exp(z)−1. Мы доказываем, что рациональное гильбертово пространство E гомеоморфно множеству концов J(f), орбиты которых уходят в ∞ в мнимом направлении
2. Спаривание Аракелова-Жанга и множества Джулии ( arXiv )
Автор: Эндрю Брайди , Мэтт Ларсон
Аннотация: Спаривание Аракелова-Жанга ⟨ψ,φ⟩ является мерой «динамического..
如何使用Python讀寫SPSS的檔案
使用Панды
import pandas as pd
df = pd.read_spss ('fileName.sav')
df.tail()
######################################################
cols = ['ID', 'Day', 'Age', 'Response', 'Gender']
df = pd.read_spss ('fileName.sav', usecols=cols)
df.head()
使用Pyreadstat
#讀取
import pyreadstat
df, meta = pyreadstat.read_sav('fileName.sav')
type(df)
df.head()
#寫入
pyreadstat.write_sav(df, 'fileName.sav')
marsja/jupyter Вы не можете выполнить это действие в данный..
Новые материалы
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Как машинное обучение?
Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..
Освоение функций потерь в машинном обучении для регрессии: полное руководство по оптимизации…
Введение:
Функция потерь является важным компонентом алгоритмов машинного обучения и статистических моделей. Его роль заключается в измерении несоответствия между прогнозируемым выходом модели и..
10 языков программирования, которые изменят мир в 2023 году
Мир программирования постоянно развивается, и востребованные языки постоянно меняются. Однако есть несколько языков, которые выдержали испытание временем и по-прежнему очень ценны для изучения в..
Чем заняться в наших библиотеках (апрель 2023 г.)
В апреле этого года мы празднуем обучение по-разному — от принятия позитивного и устойчивого мышления до понимания и сохранения местных популяций пчел, а также изучения новейших и новейших..
15 полезных фрагментов кода SvelteKit — памятка
Коллекция полезных функций, возникающих при работе со Svelte и Svelte-Kit.
1. Задержка компонентов до загрузки Dom
Мы часто хотим загрузить нашу страницу, прежде чем сосредоточиться на..