Привет!
Два последних года я в рамках магистерской диссертации разбирался с тем, как лучше использовать рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов, и теперь хочу поделиться моим опытом с сообществом.
Я разделил свой рассказ на несколько блоков:
Что такое RNN
Рекуррентные нейроны
Методы обработки временных рядов
Стратегии прогнозирования
Добавление факторов в RNN
Глобальные модели RNN
Команда Netflix Cloud Data Engineering работает с различными приложениями для JVM, включая такие популярные хранилища данных, как Cassandra и Elasticsearch. Хотя большинство наших кластеров стабильно работают, обходясь выделенной им памятью, иногда «запрос смерти» или ошибка в самом хранилище данных приводят к перерасходу памяти, что может спровоцировать лишние циклы сборки мусора или даже привести к исчерпанию памяти в JVM.
Читать полностью »
Модель подходит для создания бесшовных узоров, абстрактных рисунков и стилизованных под акварель образов. Как использовать модель и как обучить нейросеть на своих картинках?
Скачать модель здесь: https://huggingface.co/netsvetaev/netsvetaev-free
Сегодня я вам расскажу о своем методе для изучения иностранных языков.
С чего начать изучение нового языка? Чаще всего люди на раннем этапе используют стандартный лексико-грамматический метод с доминированием письменного языка, который показал себя медленным и весьма скучным — вам чаще всего нужна зашкаливающая мотивация, чтобы не бросить где-то посередине.
Я предлагаю начать сразу с видео:
Многие знакомы с алгоритмами дерева отрезков и корневой декомпозицией. Однако, не многие задаются вопросом о том, почему они устроены именно так, как они устроенны, и нельзя ли немного изменив их получить выигрыш во времени работы или памяти. Одно из таких изменений я бы и хотел рассмотреть в этой статье.
Данная история мало конструктивна, нужна скорее для понимания того, откуда возникла идея для оптимизации. Подробно о самом алгоритме и написано ниже.
Одним из главных достоинств Python является выразительность кода. Не последнюю роль в этом играет возможность удобной работы с коллекциями и последовательностями различного вида: перебор элементов списка по одному, чтение файла по строкам, обработка всех ключей и значений в словаре. Эти и многие другие подобные задачи в Python помогает решить так называемый протокол итераторов (Iterator protocol). Именно этот протокол обеспечивает работу цикла for, устанавливает по каким объектам можно итерироватьсяЧитать полностью »
Проверим это на C.
#include <stdio.h>
int main()
{
int data[3] = {1, 2, 3};
int i = 0;
printf("Array address: %pn", data);
do {
printf("Array[%u] = %pn", i, (void *)(&data[i]));
i++;
} while(i < 3);
}Получим результат:
Array address: 0x7ffd7c514a6c
Array[0] = 0x7ffd7c514a6c
Array[1] = 0x7ffd7c514a70
Array[2] = 0x7ffd7c514a74
Как первый (нулевой) элемент, так и сам массив находятся по одному и тому же адресу, поскольку 0-й элемент удалён на 0 элементов от начала. Эта связь между указателями и массивами в C настолько тесная, что их даже можно рассматривать вместе.
Однако это ответ на вопрос «зачем», а не «почему». Нумеровать массивы с нуля стали не сразу. Удивительно, но развитие такого простого вопроса не умещается в предложении или абзаце.
Читать полностью »
Большинство питонистов не раз слышали о таких правилах как «функции должны быть глаголами» или «не наследуйтесь явно от object в Python 3». В этой статье мы рассмотрим не такие банальные, но полезные правила чистого кода в Python.
Представьте, что у вас есть функция random(), которая генерируют случайным образом значения в промежутке
Вычислите значение числа
Это один из популярных вопросов на собеседовании в топовую IT компанию
![[0;1]](https://www.pvsm.ru/images/2022/10/30/ishem-znachenie-chisla-pi-ispolzuya-generator-sluchainyh-znachenii.svg "Ищем значение числа Пи, используя генератор случайных значений - 1")
