Публикации по теме 'deep-dives'


Laravel Job Queue: заглянуть за кулисы (Часть 2)
В части 1 мы говорили о том, как задания отправляются в очередь. В этом разделе мы узнаем, как задания выбираются из очереди и обрабатываются. Мы также рассмотрим, что произойдет, если задание вызовет какое-либо исключение или как реализуются тайм-ауты. Итак, давайте начнем. Обработка задания До сих пор мы только отправляли задание в очередь, если их никто не обрабатывал, они просто продолжали накапливаться в хранилище очереди. Здесь в игру вступает обработчик очереди. Рабочие..
Применение науки о данных в сфере страхования жизни  — взгляд квалифицированного актуария
Записки из промышленности Применение науки о данных в индустрии страхования жизни: взгляд квалифицированного актуария Как наука о данных меняет традиционный ландшафт актуариев по страхованию жизни (объяснение с несколькими вариантами использования) Справочная информация о писателе Я квалифицированный актуарий с 10-летним опытом работы в сфере страхования жизни в Австралии. Для тех из вас, кто, возможно, не знаком с тем, что актуарий делает изо дня в день, на высоком уровне роль..
ключевое слово «это» в javascript
Ключевое слово «это» в javascript очень запутанно. Это также одна из самых запутанных концепций в javascript и, следовательно, любимая тема интервьюеров. Если вас также смущает правильное поведение «этого» ключевого слова, то вы попали по адресу. Сегодня мы обнаружим все возможные варианты поведения этого ключевого слова и узнаем причины этого. Оставайтесь с нами до конца…
Практический пример: применение модели процесса обработки и анализа данных к реальному сценарию
Разработка модели машинного обучения для планирования материалов в цепочке поставок В сегодняшних быстро меняющихся условиях одной из самых важных задач, стоящих перед компаниями, является способность точно прогнозировать будущий спрос. Это особенно актуально для групп цепочки поставок, где точное планирование спроса имеет жизненно важное значение для поддержания удовлетворенности клиентов и контроля над расходами. В этом примере мы рассмотрим, как модель процесса обработки данных..
Раскрытие возможностей оперативной инженерии для специалистов по обработке и анализу данных
Как и зачем писать эффективные подсказки, если вы работаете с данными Благодаря моделям GPT быстрое проектирование становится областью интересов Data Science. Вначале мы видели множество любопытных людей по всему миру, которые тестировали ChatGPT, чтобы обмануть его. Затем, хотя эта тенденция (наконец-то!) завершилась, движение людей, использующих ее для автоматизации скучных вещей или для помощи в решении общих задач, неуклонно растет. Разработчики и специалисты по данным получают..
Обработка естественного языка: от горячих векторов до моделей с миллиардом параметров
Фактически, это триллион параметров. Человеческий язык неоднозначен. Говоря (или записывая), мы передаем отдельные слова, тон, юмор, метафоры и многие другие языковые характеристики. Для компьютеров такие свойства в первую очередь трудно обнаружить, а во-вторых, еще сложнее понять. Для решения этих проблем возникло несколько задач: Классификация: эта задача направлена ​​на классификацию текста по одной или нескольким из нескольких предопределенных категорий. Распознавание речи и..
На пути к глубокому обучению для реляционных баз данных
к Глубокому реляционному обучению На пути к глубокому обучению для реляционных баз данных Обобщение архитектур глубокого обучения для естественной интеграции с принципами и практикой реляционных баз данных. Сейчас мы очень привыкли читать о глубоком обучении, попадая в заголовки новостей о различных прорывах в областях исследований, начиная от видения и генерации изображений и заканчивая играми. Тем не менее, большинство методов глубокого обучения все еще далеки от повседневной..