Новые статьи

Может быть, вы только начинаете Python - или, может быть, вы уже давно его используете и хотите узнать больше об отладке. Таким образом вы сможете более уверенно управлять крупными проектами, в которых, возможно, вы не совсем понимаете, что происходит. Это может включать просто желание узнать Python поближе. Может быть, вы пытаетесь избежать слишком большого переполнения стека ? Знание того, как отлаживать, может помочь вам справиться с множеством ситуаций, проанализировать поведение..

Гамильтоново описание внутренних океанских волн с силой Кориолиса (arXiv) Автор : Джозеф Каллен , Россен Иванов . Аннотация: Межфазные внутренние волны формируются в пикноклине или термоклине в океане и находятся под влиянием силы Кориолиса из-за вращения Земли. Предложен вывод модельных уравнений для распространения внутренних волн с учетом эффекта Кориолиса. Он основан на гамильтоновой формулировке динамики внутренних волн в безвихревом случае, соответствующим образом расширенной..

Это вторая часть серии статей Переосмысление интерфейса . В этой части мы рассмотрим конкретный пример разработки относительно большого реального приложения. Одна из проблем работы разработчика - переход от младшего к старшему. Это означает выходить за рамки реализации и начинать думать о дизайне и архитектуре. Дизайн включает в себя два навыка: 1. создание / обнаружение / рассмотрение целей и проблем, 2. построение подходов / решений. В этой статье мы рассмотрим некоторые из..

Это репост некоторых комментариев из моего информационного бюллетеня InsideAI . Зарегистрируйтесь, если хотите больше подобного контента. Для парня, очень озабоченного темной стороной ИИ, Илон Маск продолжает делать вещи, которые, как я опасаюсь, могут сделать его предсказания реальностью, а не спасти нас от злонамеренного супер-ИИ. Я уже писал ранее о том, что OpenAI может непреднамеренно вызвать проблемы, которые он пытается предотвратить. Чтобы повторить этот аргумент, мы должны..

Анализ главных компонентов (PCA) — это мощная тактика уменьшения размерности. Что такое уменьшение размерности и зачем мы это делаем? Уменьшение размерности означает ограничение количества независимых переменных в нашей модели. Мы делаем это, потому что хотим упростить управление данными и их визуализацию или сократить вычислительные затраты. Если бы у нас было, скажем, 1000 переменных, мы бы не стали рассматривать 1000 различных графиков распределения. Не говоря уже о визуализации..