TensorFlow — это ML-framework от Google, который предназначен для проектирования, создания и изучения моделей глубокого обучения. Глубокое обучение — это область машинного обучения, алгоритмы в которой были вдохновлены структурой и работой мозга. Вы можете использовать TensorFlow, чтобы производить численные вычисления. Само по себе это не...
大したことはない、何かを更新するとパケットミスマッチが発生することがある。ゼロレベルでは、気づかないかもしれません。
おそらく、慣れ親しんだ環境なので、入口の敷居が高いだけなのでしょう。一般的に、私は何でも自分で感じたいのです。私がZenにチャンネルを開設したとき、他のフォーラムでみんなが「うまくいかない、やってはいけない」と叫んでいたんです。しかし、私はかなり早く1000人の購読者と1日あたり300〜500ルーブルの支払いに達した。そして今、私は私のスキャルパーチャンネルを促進する方法歯車に知っている、私はすぐにそれを起動します。他の人のアドバイスに耳を傾けていたら、正座していたかもしれません ))
つまり、今日のアドバイスにはとても感謝していますが、自分ですべてのエディターを試してみて、どこが一番しっくりくるか判断してみます。というか、今までのPythonは完全に霧散しているので、少しは使うかもしれませんね。面白いことに、11年ほど前、仕事で何か書き込んだのですが、全部忘れてしまいました。技術的なことは覚えが早いので、また勉強させてもらいます。英語と違ってごちゃごちゃしている )))
Pythonについては、まだちょっと霧がかかっています。面白いことに、11年ほど前、仕事で何か書き込んだのですが、まったく忘れてしまっています。技術的なことは覚えが早いので、また勉強します。英語と違って、完全にBです)))
C系言語からPythonに乗り換えるとき、型付けしないプログラミング言語の違和感に気づくのは本当に辛い--これが長所だとみんな叫んでいるのに )))。
と別の問題 - Pythonは、実際には、絶対にマシンディスプレイで論理的ではない、すべてが論理的ではありません - ループはループ ではなく、マクロイテレータ置換のような何か、変数はメモリ領域ではなく、オブジェクトのセット、およびそれが今ある変数の状態だけ推測することができますまたはチェックする必要が ありますされています。
Pythonのプログラムは、基本的に2つか3つのフレームワークの知識と使い方です。一般的に、Pythonで流行に乗るには、「考えるな、使え！」というフレーズを頭の中で回す必要があるのです。
)))
ブルドッグとサイを掛け合わせたり、ハリネズミとハリネズミを掛け合わせたりすることもできます。それもいいんですけどね。問題は、何のために？
不平を言うな...不平を言うな...
VSは最高のIDEで、Pythonは非常によくサポートされていることに誰も異論はないでしょう。もちろん、Picharmも試したことがあるので、悪いことは言えませんが、VSに慣れた人にとってはほとんど代替手段がなく、IDEの切り替えはつまらない作業です。VSの大きな利点は、PythonもProsも一つのコンソールで書くこと、つまり、あらゆる複雑さに必要となるもので、他の人の仕事を始めるために数行のバイブロではないことです))))
そしてハリネズミとカブトムシはpythonのテスターのことですか、あなたもpythonと森でMLPを書いて、生産性の爆発でハイになりましょう)))
C言語からPythonに乗り換えると、型付けしないプログラミング言語が非常に不便であることが理解できない--これが長所だとみんな叫んでいるけれど )))
と別の問題 - Pythonは、実際には、絶対にマシンディスプレイで論理的ではない、すべてが論理的ではありません - ループはループ ではなく、マクロイテレータ置換のような何か、変数はメモリ領域ではなく、オブジェクトのセット、およびそれが今ある変数の状態だけ推測することができますまたはチェックする必要が ありますされています。
Pythonのプログラムは、基本的に2つか3つのフレームワークの知識と使い方です。一般的に、Pythonで流行に乗るには、「考えるな、使え！」というフレーズを頭の中で回す必要があるのです。
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さて、どうなることやら )))初級編でコツをつかむには、1週間あれば十分だと思うんです。あとはビジネスを終わらせて、pythonの時間を作る。原則として、GoogleやMSのフレームワークを学びたいのですが、それにはpythonが必要ということです。画面から数字を認識するという実作業があるのですが、どうすればいいのかわかりません。
Pythonテスターのことですね！PythonとforestでMLPを書いて、生産性の爆発を楽しみましょう)))
さて、どうなることやら )))エントリーレベルに慣れるには、1週間あれば十分だと思います。あとは仕事を終わらせて、pythonの時間を作ります。基本的にGoogleやMSのフレームワークを学びたいので、pythonは必要です。画面上の数字を認識させるという現実的な課題があり、それにどうアプローチするかは、わからない。
手元のノートパソコンにあるものを見て、大量の文献を読む必要がありそうだ。
Shakla N. - 機械学習とTensorFlow（プログラマーズ・ライブラリー）- 2019年版
ミューラー Pythonによる機械学習入門 - 2017年
Coelho Pythonによる機械学習システムの構築 - 2016年
クラウドで共有することができます。
このテーマについては、多くの文献を読む必要がありそうだ。手元のノートパソコンにあるものを見てみた。
Shakla N. - 機械学習とTensorFlow（プログラマーズ・ライブラリー）- 2019年版
ミューラー Pythonによる機械学習入門 - 2017年
Coelho Pythonによる機械学習システムの構築 - 2016年
クラウドで共有することができます。
電子メールTensorFlowのチュートリアルは こちらです。
画面から数字を認識するという実作業があるのですが、どのようにアプローチすればいいのかわかりません。
さて、どうなることやら )))エントリーレベルに慣れるには、1週間あれば十分だと思います。あとは仕事を終わらせて、pythonの時間を作ります。基本的にGoogleやMSのフレームワークを学びたいので、pythonは必要です。画面から数字を認識するという現実的な課題もありますが、どのようにアプローチすればいいのか、私にはわかりません。
パターン認識は1週間でできる作業ではありません。半年間。
パターン認識は1週間でできる作業ではありません。半年間。
一週間と言ったのは、もちろん、パイソンだけという意味です ))