Джейд Картер

631 ta obunachi
Yangi kitoblar, audiokitoblar, podkastlar haqida bildirishnomalar yuboramiz

Mashhur kitoblar

Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 5, 57 ta baholash asosida
Matn
O'rtacha reyting 4,9, 65 ta baholash asosida
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 5, 51 ta baholash asosida
Matn
O'rtacha reyting 4,9, 90 ta baholash asosida
Matn
O'rtacha reyting 5, 123 ta baholash asosida
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 5, 340 ta baholash asosida
Matn PDF
O'rtacha reyting 5, 360 ta baholash asosida
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 4,9, 309 ta baholash asosida
Matn
O'rtacha reyting 4,9, 322 ta baholash asosida
Matn
O'rtacha reyting 4,9, 400 ta baholash asosida
Matn
O'rtacha reyting 4,9, 477 ta baholash asosida
Matn
O'rtacha reyting 5, 358 ta baholash asosida
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 4,9, 177 ta baholash asosida
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 4,9, 456 ta baholash asosida

Mashhur audiokitoblar

Audio
O'rtacha reyting 5, 3 ta baholash asosida
Audio
O'rtacha reyting 4,9, 18 ta baholash asosida
Audio
O'rtacha reyting 5, 30 ta baholash asosida
Audio
O'rtacha reyting 4,8, 13 ta baholash asosida
Audio
O'rtacha reyting 4,8, 25 ta baholash asosida
Audio
O'rtacha reyting 4,6, 30 ta baholash asosida

Muallifning barcha kitoblari

Barcha kitoblar
  • Barcha kitoblar
  • Matnli Kitoblar
    19
  • Audiokitoblar
    13
  • Kitoblar Джейд Картерda fb2, txt, epub, pdf formatida yuklab olinishi yoki internetda o'qilishi mumkin.
    Kirish, sharh qoldirish

    Sitatalar

    Оптимизация в Python

    Matn
    O'rtacha reyting 4,9, 309 ta baholash asosida

    Оптимизация кода – это процесс улучшения производительности и эффективности программного кода с целью сокращения времени выполнения задачи или снижения потребления ресурсов. Этот процесс включает в себя ряд техник и методов, которые могут быть применены к коду, чтобы сделать его более эффективным.

    Нейросети. Генерация изображений

    Matn
    O'rtacha reyting 4,9, 400 ta baholash asosida

    В дискриминаторе, пакетная нормализация помогает улучшить способность модели различать реальные и сгенерированные данные. Это способствует более стабильному и эффективному обучению дискриминатора, что в свою очередь повышает производительность всей системы GAN.