Rápido : desempenho muito alto, a par do NodeJS e do Go (graças a Starlette e Pydantic). Uma das estruturas Python mais rápidas disponíveis .
Rápido para codificar : aumente a velocidade para desenvolver recursos em cerca de 200% a 300%. *
Menos erros : reduza cerca de 40% dos erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
Intuitivo : Ótimo suporte ao editor. Conclusão em todos os lugares. Menos tempo de depuração.
Fácil : projetado para ser fácil de usar e aprender. Menos tempo lendo documentos.
Curto : Minimize a duplicação de código. Vários recursos de cada declaração de parâmetro. Menos erros.
Robusto : obtenha código pronto para produção. Com documentação interativa automática.
Rápido para codificar : aumente a velocidade para desenvolver recursos em cerca de 200% a 300%. *
Menos erros : reduza cerca de 40% dos erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
Intuitivo : Ótimo suporte ao editor. Conclusão em todos os lugares. Menos tempo de depuração.
Fácil : projetado para ser fácil de usar e aprender. Menos tempo lendo documentos.
Curto : Minimize a duplicação de código. Vários recursos de cada declaração de parâmetro. Menos erros.
Robusto : obtenha código pronto para produção. Com documentação interativa automática.
Boa noite pessoal, vindo aqui passar uma dica de hyperparameters de redes neurais
ou seja ele zera o peso de um determinado neurônio, mas não para sempre apenas em uma determinada época especifica
basicamente fazendo isso você força a sua rede neural a não depender de certas informações, ou seja, ela não vai ficar dependente de informações especificas
Saiu vídeo novo no canal galera, onde mostro como criei um bot que posta noticias sobre a covid-19 no facebook
Boa noite pessoal, muitas vezes implementando as redes neurais com keras utilizamos o algoritmo de otimização (Adam) mas muitas vezes não sabemos o que ele faz