NewTemplates.ru

newtemplates.ru - Всё для твоего DLE ;)
Привет, я Стас! Я занимаюсь так называемой "вёрсткой" шаблонов под DataLife Engine.

DataLife Engine — коммерческая система управления контентом (CMS), разработанная российской компанией «Софтньюс Медиа Групп». Система написана на языке PHP и использует MySQL в качестве базы данных.

Bootstrap (фреймворк) — свободный набор HTML и CSS инструментов для создания сайтов и веб-приложений

На своем сайте я выкладываю уникальные, адаптивные, и качественные шаблоны. Все шаблоны проверяются на всех самых популярных браузерх.
Раньше я занимался простой вёрсткой одностраничных, новостных и т.п. шаблонов на HTML, Bootstrap. Однажды увидев сайты на DLE решил склеить пару шаблонов и выложить их в интернет. В итоге эта парочка шаблонов набрала неплохую популярность и хорошие отзывы, и я решил создать отдельный проект.
Кроме шаблонов я так же буду выкладывать полезную информацию для DataLife Engin и "статейки" для веб мастеров. Так же данный проект будет очень полезен для новичков и для тех, кто хочет правильно содержать свой сайт на DataLife Engine. Надеюсь моя работа вам понравится и вы поддержите этот проект.

Как легко и удобно следить за обновлениями на сайте?
Достаточно просто зарегистрироваться на сайте, и уведомления о каждой новой публикации будут приходить на вашу электронную почту!

Просиз Дж. - Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров (2024) PDF скачать торрент

Информация о книге

Просиз Дж.Автор:
2024Год:
RUSЯзык:
PDFФормат:
76.4 MBРазмер:

Печатная продукция Просиз Дж. - Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров написана талантливым автором Просиз Дж. в 2024 году и доступна всем для скачивания на компьютер или телефон через торрент в форматах PDF. Публикация оформлена на сайте 26 января 2026, в 4:48 и принадлежит к сборнику книг Программирование. Произведение выпущено на русском языке.

Аннотация

Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки.