Новые материалы

UUKG: набор данных Unified Urban Knowledge Graph для пространственно-временного прогнозирования городов (arXiv) Автор: Янсун Нин , Хао Лю , Хао Ван , Чжэнью Цзэн , Хуэй Сюн . Аннотация: Точное городское пространственно-временное прогнозирование (USTP) имеет большое значение для развития и функционирования умного города. В качестве нового строительного блока городские данные из нескольких источников обычно интегрируются в виде графиков знаний о городах (UrbanKG), чтобы обеспечить..

Концепция, извлеченная из этого класса, расширяет класс объектов. Я думаю, что это важно для организации самодельных объектов, которые вытягиваются из API. Сценарий использования новой функции arrow =› — сокращение функции, например превращение ее в однострочную. Функция arrow =› отличается от функции nameFunc(){ } кратким способом кодирования, а также тем, что она содержит «это» на основе того, что находится вокруг нее. Объясните разницу в использовании foo между function foo() {}..

Создание интерактивной карты с помощью Streamlit и Folium в Python Клиенту нужен был скрипт Python, большинство из которых я привожу здесь, для создания интерактивного веб-приложения. Для этого проекта я выбрал библиотеки Streamlit и Folium. Он только хотел иметь возможность запускать программу локально на своем рабочем столе. Цель этого приложения — отобразить карту с маркерами для конкретных объектов недвижимости в США, которые хранятся в нескольких файлах CSV; клиенту нужен..

В чем разница между RPA, AI и ML? Насколько ИИ слишком много? Насколько ИИ является ИИ? Медийный шум настолько исказил представление об ИИ, что крылатые фразы, поп-медиа, книги и фильмы изображают дроидов то выпячивающимися в металлическом блеске полувязких жидкостей, то кавалерией дроидов, которые собираются аннексировать страны, скапливаясь в городах. ворота. Линия разделения иногда очень расплывчата, например, как важно различать в хирургическом устройстве меру истинного..

Представьте, что мы на пляже и набираем горсть сухого песка, как делали это в старые добрые времена, когда были детьми. Однако, будучи взрослым, давайте посмотрим на образец под микроскопом, ничего слишком мощного не требуется. Мы неизменно будем замечать в образце сотни тысяч различных компонентов — раковины различных форм и размеров, обломки горных пород, такие минералы, как кварц, полевой шпат, слюда и так далее. Но наш мозг быстро отличает частицы песка, какими бы разнообразными..