pytorch

Tekoälyn ja syväoppimisen aikakaudella PyTorch on suosittu avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto Pythonille, jossa on tensorilaskenta ja syvät neuroverkot. Yksi sen monista hyödyllisistä ominaisuuksista on PyTorchVideo, joka on erityisesti videon ymmärtämiseen suunniteltu työkalu. Tässä artikkelissa perehdymme PyTorchVideon maailmaan, ongelmiin, jotka se voi auttaa meitä ratkaisemaan, ja opastamme sinut sen käyttöönoton läpi.

Lue lisää

Koneoppimisen ja tekoälyn maailmassa on yleistä työskennellä **valmiiksi koulutettujen mallien** kanssa nopeampien ja tarkempien tulosten saavuttamiseksi. Nämä mallit on jo koulutettu suuriin tietokokonaisuuksiin ja ne ovat periaatteessa käyttövalmiita. Esiopetetun mallin lataaminen voi säästää huomattavasti aikaa ja resursseja verrattuna aloittamiseen tyhjästä. Tässä artikkelissa tutkimme, kuinka ladata esikoulutettu malli Pythonilla keskittyen erityisesti laajalti käytettyyn TensorFlow-nimiseen syväoppimiskirjastoon. Tarjoamme ratkaisun ongelmaan, keskustelemme tarvittavista kirjastoista ja toiminnoista sekä käymme läpi vaiheittaisen koodin selityksen.

Lue lisää

Viime vuosina kiinnostus luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP) ja koneoppimiseen on kasvanut, kiitos tehokkaiden mallien, kuten Hugging Face's Transformersin, kehityksen. Nämä mallit ovat mullistaneet tavan, jolla analysoimme ja käsittelemme tekstiä, tarjoten parempia näkemyksiä ja ymmärrystä. Näiden mallien hienosäädöstä on tullut suosittu aihe, koska sen avulla kehittäjät voivat mukauttaa valmiiksi koulutettuja malleja omiin tehtäviinsä ja saavuttaa parempi suorituskyky. Tässä artikkelissa keskustelemme Hugging Face Transformer -mallin hienosäätämisestä, käymme läpi koodin vaiheittaisen selityksen ja perehdymme joihinkin tähän prosessiin liittyviin aiheisiin, toimintoihin ja kirjastoihin.

Lue lisää

Muotitrendit tulevat ja menevät, mutta tyylien, ulkonäön ja yhdistelmien taustalla olevat perustat voidaan usein jäljittää muodin historian kautta. Tässä artikkelissa tutkimme erilaisia ​​tyylejä klassisista kokeellisiin tyyleihin sekä annamme näkemyksiä väreistä ja vaatteista, jotka parhaiten esittelevät kutakin. Käsittelemme myös kunkin tyylin historiaa, sukeltaen niiden alkuperään ja kehitykseen ajan myötä. Olitpa kokenut fashionista tai vasta aloittamassa muodin parissa harrastusta, jokaiselle on opittavaa.

Lue lisää

Tietojen analysoinnin maailma vaatii usein työskentelyä aikasarjatietojen kanssa, ja yleinen tekniikka tällaisten tietojen käsittelyssä on käyttää käsitettä rullaava ikkuna. Rullaava ikkuna, jota joskus kutsutaan liikkuvaksi ikkunaksi tai liukuvaksi ikkunaksi, on lähestymistapa, jonka avulla voimme segmentoida tietojoukkomme pienempiin osiin, käsitellä niitä ja saada hyödyllisiä oivalluksia tuloksena olevasta alasarjasta. Tätä tehokasta tekniikkaa käytetään laajalti rahoituksessa, ennustamisessa ja trendianalyysissä, joten se on arvokas taito analyyttisessä työkalupakkissasi. Tässä artikkelissa tutkimme rullaavan ikkunan käsitettä, käsittelemme ongelmaa, jaamme sen ratkaisun helposti ymmärrettäviin vaiheisiin ja keskustelemme liittyvistä Python-kirjastoista ja toiminnoista, jotka voivat helpottaa elämäämme.

Lue lisää

Nykypäivän ohjelmistokehityksen maailmassa riippuvuuksien hallinnasta ja sovellusten moitteettoman toiminnan varmistamisesta eri alustoilla on tullut kriittistä. Yksi laajalti käytetyistä ohjelmointikielistä, Python, tarjoaa kattavan kirjastojen ja riippuvuuksien ekosysteemin, joka vastaa monenlaisiin sovellusvaatimuksiin. Anaconda, suosittu Python-jakelu, yksinkertaistaa tätä prosessia tarjoamalla helppokäyttöisen ympäristön riippuvuuksien hallintaan ja Windows-järjestelmissä työskentelemiseen. Tässä artikkelissa selvitämme riippuvuuksien hallinnan monimutkaisuutta Anacondan avulla ja esittelemme sopivia menetelmiä tämän ongelman ratkaisemiseksi. Matkan varrella tutkimme erilaisia ​​Python-kirjastoja ja toimintoja, jotka voivat auttaa tässä prosessissa.

Lue lisää

Muoti on aina ollut dynaaminen ja jatkuvasti kehittyvä toimiala, jossa uudet trendit nousevat esiin ja vanhoja tarkastellaan ja mietitään uudelleen. Menneisyyden eleganssista nykyajan kokeellisiin trendeihin, muoti on olennainen itseilmaisun muoto ja yksilöllisyyden symboli. Tutustuaksemme tähän kiehtovaan aiheeseen sukeltamme eri muotityylien historiaan, analysoimme niitä määrittäviä vaatteita ja värejä ja saamme inspiraatiota ikonisimmista kiitotien ilmeistä. Matkan varrella näemme jopa, kuinka Python voi auttaa meitä ymmärtämään paremmin muodin monimutkaisuutta. Joten aloitetaan tämä muodin ja teknologian tutkiminen.

Lue lisää

Muotimaailma kehittyy jatkuvasti, ja uusia tyylejä, ulkoasuja ja trendejä ilmaantuu säännöllisesti. Olitpa sitten inspiraatiota etsivä suunnittelija tai vain muodin ystävä, näiden eri tyylien ymmärtäminen on välttämätöntä, jotta pysyt ajan tasalla viimeisimmistä tapahtumista. Tässä kattavassa oppaassa pyrimme kattamaan eri tyylien, ulkonäön ja muotitrendien hienoudet sekä kunkin tyylin ja pukeutumistavan historian. Lisäksi tutkimme ohjelmoinnin, erityisesti Pythonin, roolia muodin ja SEO:n maailmassa.

Lue lisää

esittely

Nopeasti kehittyvässä syväoppimisen ja hermoverkkojen maailmassa kirjastot ja viitekehykset ovat välttämättömiä kehitysprosessin yksinkertaistamiseksi ja nopeuttamiseksi. PyTorch Lightning on yksi tällainen tehokas kirjasto, joka on rakennettu laajalti suositun PyTorchin päälle. Lightning on suunniteltu siten, että tietotutkijat ja ML-insinöörit voivat helposti skaalata mallejaan, välttää yleiskoodia ja parantaa yleistä luettavuutta. PyTorch Lightningin kanssa työskennellessäsi saatat kuitenkin usein kohdata ongelmia, kuten pytorch_lightning.metrics-attribuuttivirheen. Tässä artikkelissa käsittelemme ongelmaa ja opastamme sinut sen ratkaisun läpi murtamalla koodin ymmärtämään paremmin. Lisäksi keskustelemme asiaan liittyvistä kirjastoista ja toiminnoista, jotka ovat mukana tämän ongelman ratkaisemisessa.

Lue lisää