Архив автора: admin

Программа на Python для проверки идеального квадрата

Идеальное квадратное число — это целое число, которое может быть выражено как квадрат другого целого числа. Другими словами, это произведение целого числа, умноженного на само себя. Идеальные квадратные числа обладают уникальными свойствами и часто используются в математике и различных приложениях. Понимание идеальных квадратных чисел может дать представление о закономерностях, взаимосвязях и вычислениях в математическом контексте.

Что такое идеальный квадрат?

Идеальный квадрат — это целое число, которое может быть выражено как квадрат другого целого числа. Другими словами, это произведение целого числа, умноженного на само себя. Например, 4, 9, 16 и 25 являются идеальными квадратами, потому что их можно записать как 2^2, 3^2, 4^2, и 5^2 соответственно. Идеальные квадраты обладают уникальными свойствами и часто встречаются в математике и смежных областях.

Способы проверки идеального квадрата

У нас есть разные методы проверки идеального квадрата.

Метод 1: использование функции sqrt() математического модуля

Чтобы определить квадратный корень из целого числа, используйте функцию sqrt() из модуля math. Если соответствующее значение квадратного корня числа является целым числом, число называется идеальным квадратом.

Сначала мы импортируем математический модуль, а затем присваиваем значение переменной num. Затем квадратный корень из num определяется с помощью функции sqrt(). Мы выводим сообщение, в котором указывается, что данное число является идеальным квадратом, если вычисленное значение квадратного корня является целым числом. Мы публикуем уведомление об этом, если число не является идеальным квадратом.

Реализация

import math  
num = 25  
sqrt_num = math.sqrt(num)  
if sqrt_num.is_integer():  
    print("Это число представляет собой идеальный квадрат")  
else:  
    print("Это число не является идеальным квадратом")

Вывод

Это число представляет собой идеальный квадрат

Метод 2: использование оператора «**»

Чтобы определить, является ли число идеальным квадратом или нет, используйте оператор «**», который вычисляет значение числа, возведенного в определенную степень.

Реализация

num = 25  
sqrt_num = int(num**0.5)  

if sqrt_num**2==num:  
    print("Это число представляет собой идеальный квадрат")  
else:  
    print("Это число не является идеальным квадратом")

Вывод

Это число представляет собой идеальный квадрат

Метод 3: использование оператора целочисленного деления //

Определить, является ли число идеальным квадратом, можно с помощью оператора целочисленного деления.

Реализация

def is_perfect_square(n):  
    i = 1  
    while i * i <= n:  
        if i * i == n:  
            return True  
        i += 1  
    return False  
print(is_perfect_square(36))

Вывод

Это число представляет собой идеальный квадрат

Метод 4: использование двоичного поиска

Двоичный поиск — это мощный и эффективный алгоритм, используемый для поиска определенного целевого значения в отсортированном списке или массиве. Она придерживается подхода «разделяй и властвуй», постоянно разделяя пространство поиска пополам до тех пор, пока не будет найдено целевое значение или определено, что оно отсутствует.

Реализация

def is_perfect_square(n):  
    left, right = 0, n  
    while left <= right:  
        mid = (left + right) // 2  
        if mid * mid == n:  
            return True  
        elif mid * mid < n:  
            left = mid + 1  
        else:  
            right = mid - 1  
    return False  
print(is_perfect_square(17))

Вывод

False

Заключение

Python предоставляет нам эффективные методы проверки того, является ли число идеальным квадратом. Используя математический модуль и функцию isqrt(), мы можем определить, является ли квадратный корень из числа целым числом. Кроме того, мы можем использовать простые математические операции и условные операторы для реализации нашего собственного решения для проверки идеальных квадратов. Имея в своем распоряжении эти инструменты, мы можем уверенно выполнять вычисления идеальных квадратов на Python.

Вопросы и ответы

Вопрос 1: Как я могу проверить, является ли число идеальным квадратом в Python?

Чтобы проверить, является ли число идеальным квадратом в Python, вы можете использовать модуль math и функцию isqrt(). Сначала импортируйте модуль math в начало вашего кода. Затем используйте функцию isqrt(), чтобы найти целый квадратный корень из числа. Наконец, сравните квадрат целого квадратного корня с исходным числом. Если они равны, то число является идеальным квадратом.

Вопрос 2: Могу ли я проверить, является ли число идеальным квадратом, не используя математический модуль?

Да, вы можете проверить, является ли число идеальным квадратом, не используя математический модуль. Один из подходов заключается в переборе всех чисел от 1 до заданного числа и проверке, соответствует ли квадрат каждого числа исходному числу. Если найдено совпадение, то число является идеальным квадратом. Этот метод хорошо работает для меньших чисел, но может быть неэффективен для больших чисел.

Вопрос 3: Как мне обрабатывать числа с плавающей запятой при проверке идеальных квадратов?

При проверке наличия идеальных квадратов вы обычно имеете дело с целыми числами. Если вы столкнулись с числом с плавающей запятой, вы можете округлить его до ближайшего целого числа с помощью функции round () или преобразовать его в целое число с помощью функции int(), прежде чем выполнять проверку идеального квадрата. Это гарантирует, что число будет рассматриваться как целое число во время вычисления.

Вопрос 4: Что произойдет, если я передам отрицательное число для проверки идеального квадрата?

В Python, если вы передаете отрицательное число для проверки идеального квадрата, оно всегда возвращает False. Это потому, что квадратный корень из отрицательного числа не является действительным числом и, следовательно, не может быть целым числом. Если вам также необходимо обрабатывать отрицательные числа, вы можете добавить дополнительную проверку, чтобы исключить их из вычисления идеального квадрата, или рассмотреть комплексные числа, если они имеют отношение к вашему приложению.

Вопрос 5: Могу ли я использовать оператор возведения в степень () для проверки идеальных квадратов?

Да, вы можете использовать оператор возведения в степень () для проверки идеальных квадратов в Python. Для этого возведите квадратный корень из числа в степень 2 и сравните результат с исходным числом. Если они равны, то число представляет собой идеальный квадрат. Однако имейте в виду, что использование оператора возведения в степень может привести к проблемам с точностью до плавающей запятой, поэтому, как правило, безопаснее использовать целочисленную арифметику для вычисления идеального квадрата.

2023-12-25T23:58:35

Python

Удалённый заработок: что это такое, плюсы и минусы, способы заработка

Удалённый заработок — это возможность получать доход, не выходя из дома. При этом работа может быть как в составе штата компании, так и в качестве фрилансера.

Способы удалённого заработка

Существует множество способов удаленного заработка. Вот некоторые из них:

Работа в штате компании: многие компании предлагают удаленный заработок своим сотрудникам. При этом условия работы могут быть различными, например, полная или частичная занятость, фиксированная или почасовая оплата труда.

Фриланс: фрилансеры самостоятельно находят заказы и выполняют их. Заказы можно найти на биржах фриланса, в социальных сетях или через знакомых.

Партнерские программы: партнерские программы позволяют зарабатывать деньги, продвигая товары или услуги других компаний.

Создание собственного бизнеса: можно создать свой собственный бизнес, который можно вести удаленно. Например, можно открыть интернет-магазин, веб-студию или оказывать услуги удаленного помощника.

Как начать зарабатывать удаленно

Чтобы начать зарабатывать удаленно, необходимо:

Определиться с направлением деятельности: выбрать ту область, в которой у вас есть знания и навыки.

Разработать стратегию поиска работы: составить резюме, подготовить портфолио, изучить рынок труда.

Активно искать работу: подавать заявки на вакансии, откликаться на предложения фриланса.

Выбор направления деятельности

При выборе направления деятельности важно учитывать свои знания, навыки и интересы. Если вы не знаете, чем хотите заниматься, можно начать с изучения различных сфер удаленного заработка. В интернете есть множество ресурсов, которые могут помочь вам в этом.

Стратегия поиска работы

При поиске удаленной работы важно иметь хорошее резюме и портфолио. Резюме должно быть кратким и информативным, а портфолио должно показывать ваши навыки и опыт. Также важно изучить рынок труда и узнать, какие вакансии актуальны в вашем регионе.

Активный поиск работы

Чтобы найти удаленную работу, необходимо активно ее искать. Можно подавать заявки на вакансии, откликаться на предложения фриланса, а также искать работу самостоятельно. При поиске работы важно быть внимательным и не попадаться на уловки мошенников.

Плюсы удаленного заработка

Гибкость графика: можно работать в удобное для себя время и в любом месте, где есть доступ к интернету.

Свобода передвижения: возможность путешествовать и работать из любой точки мира.

Экономия на транспортных расходах и питании.

Возможность совмещать работу с другими занятиями, например, с учебой или воспитанием детей.

Минусы удаленного заработка

Самодисциплина: важно уметь самостоятельно организовать свой рабочий процесс и придерживаться дедлайнов.

Отсутствие общения с коллегами: может быть сложно поддерживать социальные связи, если работаешь в одиночестве.

Возможность мошенничества: при поиске удаленной работы важно быть внимательным и не попадаться на уловки мошенников.

Заключение

Удаленный заработок — это отличная возможность для тех, кто хочет работать в удобном для себя графике и получать доход, не выходя из дома. Однако, прежде чем начать работать удаленно, необходимо тщательно подготовиться и изучить все возможные риски.

2023-12-25T23:02:01

Бизнес

PoCL 5.0 поставляется с новым серверным интерфейсом, улучшениями и многим другим.

PoCL — это эффективная реализация стандарта OpenCL.

Об этом было объявлено несколько дней назад выпуск новой версии PoCL 5.0 и среди основных новых функций, представленных в новой версии выделяется новый бэкэнд позволяющий загружать команды OpenCL по сети на один или несколько серверов, а также освещая улучшения для CUDA, улучшения поддержки и многое другое.

Тем, кто не знаком с PoCL, следует знать, что это такое. портативная реализация с открытым исходным кодом (под лицензией MIT) стандарта OpenC,Помимо того, что это реализация OpenCL с открытым исходным кодом для нескольких устройств. легко переносится. Основная цель этого проекта — улучшить взаимодействие множества OpenCL-совместимых устройств путем интеграции их в единую, централизованно управляемую платформу.

Читать →

🖧 Как проверить IPv4-адреса в скрипте

Проверка IP-адресов – распространенная задача в сетевом и системном администрировании.

В этом уроке мы узнаем, как проверить IPv4-адреса с помощью скрипта оболочки.

Это особенно полезно в ситуациях, когда нужно убедиться, что пользовательский ввод или данные из другого источника имеют правильный формат IPv4.

IPv4 против IPv6: В чем разница между IPv4 и IPv6

Понимание формата адресов IPv4

IPv4-адрес состоит из четырех октетов, каждый из которых имеет значение от 0 до 255 и разделен точками.

Например, 192.168.1.1 – это правильный IPv4-адрес.

Bash-скрипт для проверки адреса IPv4

Откройте свой любимый текстовый редактор и запустите новый файл.

Мы будем использовать функцию для проверки IPv4-адреса.

Эта функция использует регулярные выражения для проверки соответствия вводимых данных шаблону IPv4.

#!/bin/bash
# Filename: validate_ip.sh

validate_ip() {
    local ip=$1
    local stat=1

    if [[ $ip =~ ^[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}$ ]]; then
        OIFS=$IFS
        IFS='.'
        ip=($ip)
        IFS=$OIFS
        [[ ${ip[0]} -le 255 && ${ip[1]} -le 255 && ${ip[2]} -le 255 && ${ip[3]} -le 255 ]]
        stat=$?
    fi

    return $stat
}

echo -n "Enter IPv4 address: "
read ip_address

if validate_ip $ip_address; then
    echo "${ip_address} is a valid IPv4 address."
else
    echo "${ip_address} is a invalid IPv4 address."
fi

Проверка скрипта

Сделайте скрипт исполняемым: chmod +x validate_ip.sh

Запустите скрипт: ./validate_ip.sh

Введите IPv4-адрес, когда появится запрос.

Заключение

С помощью этого простого скрипта вы можете легко проверять IPv4-адреса.

Этот скрипт можно интегрировать в более крупные проекты или использовать отдельно в сценариях, связанных с сетью.

Не стесняйтесь модифицировать и расширять его в соответствии с вашими потребностями.

Например, вы можете захотеть обрабатывать несколько IP-адресов из файла или включить дополнительное протоколирование недействительных вводов.

см. также:

🖧 Как вызвать таймаут TCP-сокета

🐳 Как привязать контейнер без пользователя root к привилегированному порту на Linux

🖧 Руководство по использованию ifconfig в сравнении с командой ip на Linux

🌐 Блокировка IP-адресов на Nginx

🔍 DataSurgeon – извлечение чувствительной информации (PII) из логов

☸️ Как проверить конфигурацию Consul

⚙️ Настройка CentOS/Rocky/Oracle Linux в качестве маршрутизатора Linux

2023-12-25T12:21:55

Скрипты

Пакетирование и повышение эффективности (бустинг) машинного обучения

В нашей повседневной жизни мы часто используем метод дерева решений для принятия решений. Аналогичным образом, организации используют контролируемые методы машинного обучения, такие как деревья решений, для улучшения процессов принятия решений и увеличения общего профицита и прибыли.

Методы ансамбля объединяют несколько деревьев решений для получения более точных результатов прогнозирования по сравнению с использованием только одного дерева решений. Фундаментальная концепция ансамблевой модели заключается в том, что группа более слабых учащихся объединяет усилия для создания более сильного ученика.

Что такое пакетирование в машинном обучении?

В машинном обучении пакетирование (Bootstrap Aggregating) — это метод, используемый для повышения производительности и надежности прогнозных моделей. Он включает в себя создание нескольких подмножеств обучающих данных путем случайной выборки с заменой. Затем каждое подмножество используется для обучения отдельной модели, а их прогнозы объединяются для получения окончательного прогноза.

Основная идея пакетирования заключается в том, чтобы внести разнообразие в модели, предоставляя им доступ к различным подмножествам обучающих данных. Это помогает сократить переобучение и улучшить обобщение за счет усреднения погрешностей отдельных моделей.

Вот пошаговое объяснение того, как работает пакетирование:

Выборка данных: Случайные подмножества обучающих данных создаются путем выборки с заменой. Каждое подмножество, известное как загрузочная выборка, имеет тот же размер, что и исходный обучающий набор.

Обучение модели: для каждого образца начальной загрузки обучается отдельная модель. Модели могут быть одного типа (с использованием одного и того же алгоритма обучения) или разных типов.

Независимость от модели: Каждая модель обучается независимо от других, что означает, что они ничего не знают о прогнозах друг друга или процессе обучения.

Комбинация прогнозов: Во время прогнозирования каждая отдельная модель делает свой собственный прогноз на основе тестовых данных. Окончательный прогноз обычно определяется путем агрегирования прогнозов всех моделей либо путем голосования большинством голосов (для задач классификации), либо усреднения (для задач регрессии).

Пример пакетирования в машинном обучении:

Давайте рассмотрим пример пакетирования с использованием алгоритма случайного леса, который является популярным ансамблевым методом, основанным на пакетировании.

Предположим, у нас есть набор данных о клиентах, включая такие характеристики, как возраст, доход и покупательское поведение, и мы хотим построить прогностическую модель, чтобы классифицировать клиентов либо как «оттокных», либо как «не оттокающих» (указывая, например, на то, уйдут они или останутся в сервисе).

В процессе пакетирования с помощью Random Forest мы выполняем следующие действия:

Выборка данных: Случайные подмножества обучающих данных создаются путем выборки с заменой. Например, мы могли бы случайным образом выбрать 70% исходных данных для каждой начальной выборки. Каждое подмножество будет иметь тот же размер, что и исходный обучающий набор, но может содержать повторяющиеся экземпляры из-за выборки с заменой.

Обучение модели: Мы обучаем отдельную модель дерева решений для каждого образца начальной загрузки. Каждое дерево решений обучается на разных подмножествах данных, и они могут иметь разные внутренние структуры из-за случайности, привносимой выборкой.

Независимость от модели: Каждая модель дерева решений обучается независимо от других. Они ничего не знают о прогнозах друг друга или процессе обучения. Каждое дерево может свободно изучать различные шаблоны и взаимосвязи внутри данных.

Комбинация прогнозов: Во время прогнозирования каждая модель дерева решений делает свой собственный прогноз на основе тестовых данных. Для задач классификации окончательный прогноз может быть определен большинством голосов. Каждое дерево «голосует» за предсказанный класс, и класс, набравший наибольшее количество голосов, становится окончательным прогнозом. Альтернативно, для задач регрессии прогнозы всех деревьев могут быть усреднены для получения окончательного прогноза.

Совокупность деревьев решений, созданных с помощью пакетирования (Случайный лес), как правило, обеспечивает лучшую точность прогнозирования и надежность по сравнению с единым деревом решений. Отдельные деревья принятия решений могут иметь разные сильные и слабые стороны, но их сочетание помогает снизить переобучение и повысить производительность обобщения.

Обратите внимание, что Случайный лес — это лишь один из примеров пакетирования в машинном обучении. Пакетирование может применяться и к другим алгоритмам, таким как методы бустинга, такие как AdaBoost или Gradient Boosting, где основное внимание уделяется созданию ансамбля моделей с различными присвоенными им весами.

Что такое бустинг в машинном обучении?

Бустинг — это метод ансамбля машинного обучения, который объединяет несколько слабых или базовых моделей для создания надежной прогностической модели. В отличие от пакетирования, которое фокусируется на создании разнообразных моделей посредством параллельного обучения, boosting фокусируется на последовательном повышении производительности отдельных моделей.

Основная идея бустинга заключается в обучении серии слабых моделей, обычно деревьев решений, в которых каждая последующая модель фокусируется на исправлении ошибок, допущенных предыдущими моделями. Другими словами, модели обучаются итеративно, и каждая итерация придает больший вес или важность выборкам, которые были неправильно классифицированы предыдущими моделями.

Вот высокоуровневое объяснение того, как работает бустинг:

Обучение модели: Первоначально первая слабая модель обучается на исходных обучающих данных. Она может работать плохо, поскольку считается слабым обучаемым. Слабые обучаемые — это модели, которые работают немного лучше, чем случайное угадывание.

Назначение веса: После обучения первой модели неправильно классифицированным образцам присваиваются более высокие веса, в то время как правильно классифицированным образцам присваиваются более низкие веса. Такое распределение веса подчеркивает важность неправильно классифицированных выборок, побуждая последующие модели сосредоточиться на этих выборках.

Итеративное обучение: обучаются последующие слабые модели, при этом в каждой модели больше внимания уделяется неправильно классифицированным образцам. Модели обучаются последовательно, что означает, что в процессе обучения учитываются результаты предыдущих моделей.

Обновление веса: веса выборок обновляются после каждой итерации в зависимости от производительности предыдущих моделей. Неправильно классифицированные образцы получают более высокие веса, что позволяет последующим моделям уделять этим образцам больше внимания.

Комбинация прогнозов: Во время прогнозирования окончательный прогноз определяется путем объединения прогнозов всех слабых моделей. Отдельные прогнозы могут быть взвешены в соответствии с производительностью соответствующих моделей.

Совокупность слабых моделей, созданных с помощью бустинга, как правило, дает сильную прогностическую модель с повышенной точностью. Популярные алгоритмы бустинга включают AdaBoost (адаптивный бустинг) и Gradient Boosting с такими вариациями, как XGBoost и LightGBM.

Бустинг эффективен, когда слабые модели просты и имеют низкую сложность, и когда их можно быстро обучить. Итеративный характер бустинга помогает уменьшить предвзятость и повысить производительность обобщения, сосредоточившись на труднопрогнозируемых выборках.

Разница между пакетированием и бустингом в машинном обучении

Пакетирование и бустинг — это ансамблевые методы, используемые в машинном обучении, но они различаются подходами к объединению нескольких моделей и нацеленностью на уменьшение различных источников ошибок. Вот ключевые различия между пакетированием и бустингом.:

1. Подход к обучению:

Пакетирование: Пакетирование предполагает обучение нескольких моделей независимо и параллельно. Каждая модель обучается на отдельном подмножестве обучающих данных, полученных путем случайной выборки с заменой. Модели, как правило, одного типа и используют один и тот же алгоритм обучения.

Бустинг: Бустинг обучает модели последовательно, где каждая последующая модель фокусируется на исправлении ошибок, допущенных предыдущими моделями. Каждая модель обучается на полных обучающих данных, но важность выборок корректируется в зависимости от эффективности их классификации на предыдущих итерациях.

2. Взвешивание образцов:

Пакетирование: При пакетировании каждая модель обучается на случайном подмножестве данных с заменой, и все выборки во время обучения имеют одинаковый вес. Нет никакого акцента на исправлении ошибок, допущенных отдельными моделями.

Бустинг: Бустинг присваивает обучающим выборкам разные веса. Изначально все выборки имеют равные веса, но неправильно классифицированные выборки получают более высокие веса на последующих итерациях, что позволяет последующим моделям уделять больше внимания исправлению этих ошибок.

3. Комбинация моделей:

Пакетирование: При пакетировании прогнозы отдельных моделей объединяются путем голосования большинством голосов (для задач классификации) или усреднения (для задач регрессии). Каждая модель вносит равный вклад в окончательное предсказание.

Бустинг: В бустинге предсказания отдельных моделей объединяются путем придания их прогнозам разного веса. Модели с более высокой производительностью обычно получают более высокие веса, а окончательный прогноз получается путем взвешенного усреднения или суммирования прогнозов.

4. Фокус на уменьшении ошибок:

Пакетирование: Пакетирование направлено на уменьшение дисперсии моделей путем создания разнообразных моделей с помощью случайной выборки. Это помогает улучшить стабильность и обобщенность моделей за счет сокращения переобучения.

Бустинг: Бустинг направлен на уменьшение предвзятости моделей путем последовательного исправления ошибок, допущенных предыдущими моделями. Это помогает повысить общую точность и прогностическую способность ансамбля, сосредоточив внимание на труднопрогнозируемых выборках.

Популярные алгоритмы, основанные на пакетировании, включают Случайный лес, в котором несколько деревьев решений обучаются независимо и комбинируются. С другой стороны, популярные алгоритмы бустинга включают AdaBoost (адаптивный бустинг) и Gradient Boosting, где модели обучаются последовательно и взвешиваются в зависимости от их производительности.

Заключение

Пакетирование и бустинг — это совокупные методы, используемые в машинном обучении для повышения эффективности прогнозирования. Пакетирование направлено на уменьшение дисперсии путем создания разнообразных моделей путем параллельного обучения и объединения их прогнозов, в то время как бустинг направлен на уменьшение предвзятости путем последовательного обучения моделей, исправляющих ошибки, допущенные предыдущими моделями. Пакетирование объединяет модели в равной степени, в то время как бустинг присваивает моделям веса в зависимости от их производительности. Случайный лес — популярный пример пакетирования, в то время как AdaBoost и Gradient Boosting являются распространенными алгоритмами бустинга.

Часто задаваемые вопросы, связанные с пакетированием и бустингом в машинном обучении

Вопрос 1. Какая техника ансамбля лучше, пакетирование или бустинг?

Выбор между пакетированием и бустингом зависит от конкретной проблемы и набора данных. Пакетирование эффективно, когда базовые модели склонны к переоснащению, в то время как бустинг полезен, когда базовые модели слишком слабые и нуждаются в улучшении. Рекомендуется поэкспериментировать с обоими методами и выбрать тот, который обеспечивает лучшую производительность для данной задачи.

Вопрос 2. Можно ли применить пакетирование и бустинг к любому алгоритму машинного обучения?

Да, пакетирование и бустинг могут применяться к различным алгоритмам машинного обучения, включая деревья решений, нейронные сети и машины опорных векторов. Однако деревья решений обычно используются для слабых учеников как при пакетировании (Случайный лес), так и при бустинге (AdaBoost, градиентный бустинг) из-за их простоты и интерпретируемости.

Вопрос 3. Сокращают ли пакетирование и бустинг переобучение?

Да, и пакетирование, и бустинг помогают снизить переобучение, но с помощью разных механизмов. Пакетирование сокращает переобучение за счет создания разнообразных моделей с помощью случайной выборки, в то время как бустинг сокращает переобучение за счет итеративного исправления ошибок, допущенных предыдущими моделями, и сосредоточения внимания на выборках, которые трудно предсказать.

Вопрос 4. Подходят ли пакетирование и бустинг для несбалансированных наборов данных?

Как пакетирование, так и бустинг могут обрабатывать несбалансированные наборы данных, но их эффективность может быть разной. Пакетирование может помочь, обеспечивая более сбалансированное представление класса меньшинства в каждом подмножестве, в то время как бустинг может сосредоточиться на правильной классификации класса меньшинства путем присвоения более высоких весов неправильно классифицированным выборкам.

Вопрос 5. Можно ли использовать пакетирование и бустинг вместе?

Да, пакетирование и бустинг можно комбинировать для создания комплексной техники, называемой «пакетирование с бустингом». При таком подходе пакетирование применяется для создания разнообразных моделей, а затем бустинг используется для дальнейшего повышения их производительности путем последовательного их обучения и корректировки веса выборки.

2023-12-24T23:49:39

Машинное обучение

CMake 3.28 уже выпущен, и это его новые возможности.

Логотип CMake

Анонсирован выпуск новой версии CMake 3.28, которая включает в себя улучшения поддержки, а также возможность компиляции языка HIP для графических процессоров NVIDIA, исправления ошибок и многое другое.

Для тех, кто не знает CMake, они должны знать, что это мультиплатформенный инструмент генерации кода или автоматизации который действует как альтернатива Autotools и используется в таких проектах, как KDE, LLVM / Clang, MySQL, MariaDB, ReactOS и Blender.

Читать →