Публикации
Прямо сейчас JavaScript в браузерах — самая серьезная проблема с безопасностью после (на самом деле, до) Meltdown.
Прямо сейчас JavaScript в браузерах является самой серьезной проблемой безопасности после (на самом деле, до) Meltdown .
Его можно использовать для атак с выполнением произвольного кода против каждого отдельного компьютера и смартфона.
Самым простым/безопасным решением было бы удалить/отключить его из каждого браузера.
В долгосрочной перспективе лучше распределенные операционные системы будут удовлетворять потребности, которые нынешняя сеть пытается удовлетворить (неполным..
Многоязычный машинный перевод с Spark NLP
Многоязычный машинный перевод с Spark NLP
Испытайте мощный машинный перевод с помощью Spark NLP и многоязычных возможностей Python.
тл; Д.Р.: В этой статье вы узнаете, как масштабировать модель машинного перевода Marian с помощью Spark NLP в Python. В свободном доступе есть несколько предварительно обученных моделей, которые могут переводиться на многие языки и готовы к добавлению в ваши конвейеры обработки.
Нейронный машинный перевод — это возможность использовать алгоритмы..
Буферы протоколов: новый игрок
Протокольные буферы — это независимый от языка и платформы расширяемый механизм для «сериализации структурированных данных»
Мобильные приложения, микросервисы и другое программное обеспечение почти используют XML или JSON для передачи данных. Сегодня у нас новый плеер от Google с обещанием: Уменьшить размер сообщения и увеличить скорость в 10 и более раз. Меньше, быстрее и проще .
Буферы протоколов поддерживают различные языки, такие как Python, Objective-C, Java и C++, Ruby,..
Зачем использовать хвостовые рекурсии в Scala вместо обычных рекурсий
Я смотрю на Scala уже около 3 недель. То, что я до сих пор узнал, довольно простое:
Если вы хотите запачкать руки рекурсиями, Scala не даст вам возможности прокрасться! Вы можете наслаждаться двумя видами рекурсии: нормальной рекурсией и хвостовой рекурсией 🎈
Давайте посмотрим на их различия с помощью простой факториальной функции, сначала реализованной с помощью обычной рекурсии, а затем с помощью хвостовой рекурсии.
1. Факториал
Напомню, что факториал - это произведение..
Байесовская статистика в медицине
Обновление убеждений в доказательствах новых данных
Введение
Теория вероятностей - это раздел математики, изучающий неопределенность . Некоторые события с соответствующей вероятностью - это прогноз дождя, злокачественная опухоль или выигрышная комбинация в игре в покер.
Однозначного определения концепции вероятности не существует, что дает начало различным школам, которые понимают это понятие в соответствии с объектом, к которому оно относится. Вероятность можно понимать как..
Здравствуйте, хорошая статья там. Но как добиться неизменности в React?
Здравствуйте, хорошая статья там. Но как добиться неизменности в React?
Двоичные деревья поиска: деревья AVL
Копание в деревьях AVL
Дерево AVL — это тип самобалансирующегося бинарного дерева. Он назван в честь его авторов: А дельсон- Вельски и Л андис. В дереве AVL для каждого узла разница в высоте между левым и правым поддеревьями не может быть больше единицы.
Чтобы гарантировать это, он проверяет после каждого добавления, что дерево все еще сбалансировано. Если нет, выполняются дополнительные операции. Эти операции называются вращениями.
Левое вращение
Левый поворот на узле N..
Представляем Web Face ID, как использовать HTML5, Go и Facebox для проверки вашего лица
Использование лица для авторизации для разблокировки телефона скоро станет популярным, но в Интернете это не так часто встречается, возможно, потому, что это нетривиально реализовать. Можно ли реализовать проверку лица, используя только HTML5, Javascript и немного Go? Да! Я сделал это за час, используя Facebox , и выпустил код как проект с открытым исходным кодом под названием Web Face ID .
Какие преимущества дает использование проверки лица на веб-сайте?
Вы можете использовать свое..
Работа с машинами повышения градиента, часть 5 (машинное обучение)
Комбинированная платформа машинного обучения для глубокого обучения и повышения градиента для прогнозирования текучего интеллекта (arXiv)
Автор: Йилэн С. Ван , Инсинь Цао , Сяохуэй Се
Аннотация: Конкурс нейрокогнитивного прогнозирования ABCD — это соревнование, организованное сообществом, в котором участникам предлагается разработать алгоритмы для прогнозирования показателей подвижного интеллекта по данным МРТ T1-w. В этой работе мы предлагаем глубокое обучение в сочетании с..
Новый способ обмена данными в электронных таблицах
Отправка таблиц по электронной почте - дело прошлого
ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: это касается созданного мной инструмента Таблицы API . Мне сказали, что это простой и очевидный способ поделиться данными таблиц между командой :)
Как вы в настоящее время делитесь данными своей электронной таблицы с другими людьми, работающими с данными? Дайте угадаю, вы загружаете свой файл Google Sheet или Dropbox. Или подождите, файл в вашем электронном письме был отправлен 3 дня назад? О, черт, это..
Некоторые важные особенности C++
Программирование на C++ — это улучшенная версия C. Основной мотивацией для разработки программирования на C++ было придание языку программирования C объектной ориентации. Основными улучшениями являются метод объектно-ориентированного программирования, функция пространства имен, перегрузка операторов и обработка ошибок и исключений. Объектно-ориентированное программирование пытается представить всю реальность с помощью классов и объектов.
Существуют различные функции C++, такие..
Пошаговое руководство по реализации бинарного поиска в JavaScript
Двоичный поиск — это мощный алгоритм, используемый для эффективного поиска целевого элемента в отсортированном массиве. В этом сообщении блога мы рассмотрим реализацию двоичного поиска, где мы углубимся в описание проблемы, обсудим подход к решению, предоставим примеры кода и объясним детали реализации.
описание проблемы
Требование состоит в том, чтобы реализовать алгоритм бинарного поиска итеративно. Учитывая отсортированный массив и целевой элемент, наша цель — определить,..
Кластерный консенсус Америки
Использование техники неконтролируемого машинного обучения, чтобы лучше понять, как большинство избирателей в США получают или не получают то, что хотят.
Что случилось с правилом большинства ?
Постоянным источником демократического разочарования сегодня является то, что общественное мнение, похоже, не напрямую влияет на государственную политику. Например, подавляющее большинство американцев хотят видеть реформу финансирования избирательных кампаний , проверку анкетных данных..
Как получать уведомления о создании нового тега в репозитории Docker Hub 📧
Если вы хотите получать электронное письмо, когда новая версия будет опубликована в Docker Hub, взгляните на службу «docker notify». 🐳
Когда я начал создавать свою частную архитектуру на Docker для своих проектов, у меня появилось много образов контейнеров, которые я должен время от времени проверять , чтобы узнать, есть ли новая версия . Можно было сделать это с небольшим количеством изображений, но поскольку моя архитектура только росла, это стало немного громоздко для одного..
Пошаговое построение программы безопасности и управления IaC
Инфраструктура как код (IaC), несомненно, меняет подход инженеров к облаку. IaC в сочетании с инструментами разработки и автоматизацией открывает новые возможности для повышения производительности инфраструктуры, масштабируемости, а теперь и безопасности .
Встраивая элементы управления безопасностью и соответствием IaC в свои системы контроля версий и конвейеры CI/CD, вы можете раньше начать выявлять и исправлять ошибки. Но чтобы сделать это, не нарушая работу, жизненно важно..
Иерархия языков веб-программирования
Иерархия языков веб-программирования
Когда я думаю о языках программирования, используемых для Интернета, я склонен автоматически группировать их в один из нескольких «уровней», иерархию языков. Здесь я расскажу о том, что куда идет и почему.
Далее следует то, что Википедия эвфемистически назвала бы оригинальным исследованием . Вот как я думаю об этих языках, а также о своем мнении и опыте работы с ними. Он не претендует на статус авторитетного документа и не содержит практически..
Начало работы с LLM: краткое руководство по ресурсам и возможностям
Большие языковые модели (LLM) и генеративный ИИ, несомненно, меняют нашу жизнь. Меня как практикующего специалиста по машинному обучению часто просили дать совет о том, как начать работу с LLM для тех, у кого практически нет опыта НЛП. Быстрый рост LLM может быть ошеломляющим, но их потенциал изменить нашу жизнь неоспорим.
Поскольку технологии быстро развиваются, этические проблемы, связанные с LLM, растут такими же темпами. Для пользователей крайне важно понять основы технологии и..
Подробное руководство по классификации изображений, часть 2
Реализация классификации изображений с помощью алгоритмов машинного обучения с использованием языка python.
Сегодня мы реализуем K ближайших соседей (KNN), наивный байесовский классификатор, классификатор дерева решений (DTC), классификатор случайного леса (RFC), ExtraTressClassifier (ETC), стохастический градиентный спуск (SGD), метод опорных векторов (SVM), классификатор AdaBoost ( ABC), алгоритмы классификатора повышения градиента гистограммы (HGBC) и классификатора повышения градиента..
Три крупных государственных банка Китая инвестируют в 4Paradigm AI
26 января пекинская фирма 4Paradigm, занимающаяся искусственным интеллектом, объявила о стратегических инвестициях от государственного Промышленно-коммерческого банка Китая, Банка Китая и Строительного банка Китая; что делает его единственным стартапом в области искусственного интеллекта, получившим финансирование от трех крупных китайских государственных банков. 4Paradigm ранее завершила раунд A с Sequoia Capital China, раунд A+ с Sinovation Ventures и раунд B с Genesis Capital и..
Топ-50 практических задач динамического программирования
Динамическое программирование - это метод решения сложной проблемы путем разбиения ее на набор более простых подзадач, решения каждой из этих подзадач только один раз и сохранения их решений с использованием структуры данных на основе памяти (массив, карта и т. Д.). Каждое из решений подзадач каким-либо образом индексируется, обычно на основе значений его входных параметров, чтобы облегчить его поиск. Таким образом, в следующий раз, когда возникает та же подзадача, вместо повторного..
