Мега-Учебник Flask Глава 14: Ajax (издание 2024)
https://habr.com/p/818001/
А в моём любимом #FastAPI всё также просто и с этим один раз игрался на практике.🙏
#Python #Highload #Backend #Fullstack #Frontend #WebInMyHeart💓
https://habr.com/p/818001/
А в моём любимом #FastAPI всё также просто и с этим один раз игрался на практике.🙏
#Python #Highload #Backend #Fullstack #Frontend #WebInMyHeart💓
Habr
Мега-Учебник Flask Глава 14: Ajax (издание 2024)
Это четырнадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь добавить функцию перевода на живой язык, используя службу переводов Microsoft и немного JavaScript. Оглавление Глава 1: Привет,...
Один из наилучших способов повысить эффективность анализа данных к примеру для построения итогов активности аудитории городских сервисов во время летнего сезона😎👨💻🧐:
https://dev.to/parseable/ingesting-data-to-parseable-using-pandas-pm1
#Pandas #Python #BigData #DataScience #Highload #ДобройНочи
https://dev.to/parseable/ingesting-data-to-parseable-using-pandas-pm1
#Pandas #Python #BigData #DataScience #Highload #ДобройНочи
DEV Community
Ingesting Data to Parseable Using Pandas
A Step-by-Step Guide Managing and deriving insights from vast amounts of historical data...
Первоначально #нейросети для прогнозирования временных рядов чаще всего применяли ради борьбы с пандемией коронавируса и недопущения гибели экономики со всем человечеством из-за неё🙏❤️💚:
https://habr.com/p/767820/
#ДоброгоУтра #DataScience #BigData #AI #ML #Python #BI #Scklearn #MegafonIT #МегафонИТ #ARIMA
https://habr.com/p/767820/
#ДоброгоУтра #DataScience #BigData #AI #ML #Python #BI #Scklearn #MegafonIT #МегафонИТ #ARIMA
Habr
Когда одной ARIMA мало. Прогнозирование временных рядов нейросетями
Как сказал один мудрый человек, доклады по временным рядам бывают двух типов. Первый — предсказание *** (попробуйте угадать в комментариях, о чем шла речь),...
❤🔥1
JAX — это библиотека #Python, обеспечивающая высокую производительность машинного обучения с помощью XLA и компиляции Just In Time (JIT). Её API похож на NumPy с некоторыми отличиями. JAX поставляется с функциями, которые направлены на улучшение и повышение скорости исследований в области машинного обучения. Эти функции включают:
1. Автоматическое дифференцирование
2. Векторизация
3. JIT - компиляция
https://dev.to/nikl/running-a-jax-program-from-dart-using-c-ffi-45po
#CPP #JAX #ML #MachineLearning #NumPy #Crossplatform
1. Автоматическое дифференцирование
2. Векторизация
3. JIT - компиляция
https://dev.to/nikl/running-a-jax-program-from-dart-using-c-ffi-45po
#CPP #JAX #ML #MachineLearning #NumPy #Crossplatform
DEV Community
Running a JAX Program from Dart Using C++ FFI
🚀 Why Combine Dart and JAX for Machine Learning? When building applications, selecting the...