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Mon api de notification email en spring

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Le Machine Learning, aussi appelé apprentissage automatique en français, est une forme d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet.

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Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) est l'une des méthodes de regroupement les plus populaires. Disponible en Excel grâce au logiciel statistique

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cognitive-deep-learning-with-tensorflow

The majority of data in the world is unlabeled and unstructured, for instance images, sound, and text data. Shallow neural networks cannot easily capture relevant structures within this type of data, but deep networks are capable of discovering the hidden structures. In this course, you will use the TensorFlow library to apply deep learning on different types of data to solve real world problems.

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comprendre-ngif-angular

Apprenez toutes les fonctionnalités disponibles dans ngIf, apprenez la meilleure façon de l'utiliser pour consommer des Observables, évitez un anti-modèle commun.

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my all lab in computer vision

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la configuration du serveur wamp,pour l'acceptation d'autre url en dehors de notre

construisez-un-business-plan

L'objectif premier de ce cours est de clarifier ce que l'on attend de vous, afin que vous puissiez préparer au mieux votre business plan. Il présente ensuite les éléments incontournables que vous devrez faire apparaître. Enfin, nous ferons un zoom sur les projections financières à élaborer.

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Microsoft Power BI est un service de Business Intelligence proposé par Microsoft consistant en un ensemble de logiciels, d'applications et de connecteurs qui permettent de transformer l'amas des informations émanant de différentes sources et de les unifier en visuels vivants et interactifs. Les sources d'informations pour Microsoft Power BI peuvent être des fichiers Excel comme ils peuvent être des entrepôts de données (Data Warehouse) locaux ou des données sur le Cloud. L'objectif final de Power BI est de connecter toutes ses centres de données, de schématiser et de visualiser l'information pour en retirer l'important pour une décision bien réfléchie toute en permettant le partage facile de ces rapports décisionnels sur tout les niveaux de l'entreprise.

convolutional-neural-networks

Implement the foundational layers of CNNs (pooling, convolutions) and stack them properly in a deep network to solve multi-class image classification problems.

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In Course 2 of the deeplearning.ai TensorFlow Specialization, you will learn advanced techniques to improve the computer vision model you built in Course 1. You will explore how to work with real-world images in different shapes and sizes, visualize the journey of an image through convolutions to understand how a computer “sees” information, plot loss and accuracy, and explore strategies to prevent overfitting, including augmentation and dropout. Finally, Course 2 will introduce you to transfer learning and how learned features can be extracted from models.

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coupeafrique

Dans ce tuto, nous allons analyser la performance des équipes au cours des deux premières journée de le can.

coursera

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Welcome. This specialization will teach you how to take machine learnings that you may have trained and deploy them in TensorFlow. Maybe you've trained models in Jupyter Notebook or in your laptop, but how do you take that model and have it be running 24/7, have it serve actual user queries, and create value? This course will teach you how to do all that. Yes. So we'll be taking a look at running your models, for example, in the browser with JavaScript, even be able to run them on your phone. So we're just going to have a lot of fun looking at models, being able to take what you need to do to your model to be able to convert it to run on all these different form factors. For you to be good at machine learning, one of the key skills will be not just the modeling but also the deployment. One of the most exciting deployment scenarios is in JavaScript, so that you can have a neural network, train right there in your web browser, and create an inference right there in your web browser. Yes. So go check it out. We're going to be studying all of that in the next course. So please go on to the next video.

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Web scraping is the process of using bots to extract content and data from a website. Unlike screen scraping, which only copies pixels displayed onscreen, web scraping extracts underlying HTML code and, with it, data stored in a database. The scraper can then replicate entire website content elsewhere

crawlspider

Scrapy nous donne accès à deux classes principales de spiders, le spiders générique que nous avons beaucoup utilisé auparavant dans d'autres vidéos et cette CrawlSpider qui fonctionne de manière légèrement différente. Nous pouvons lui donner un ensemble de règles et lui faire suivre les liens automatiquement, en passant ceux que nous voulons faire correspondre à notre fonction d'analyseur avec un callback. Cela rend incroyablement facile la suppression complète des données du site Web. Dans ce tuto, je vais vous expliquer comment utiliser le CrawlSpider, ce que font le Ruler et le LinkExtrator et comment les utiliser, ainsi qu'une démonstration de leur fonctionnement.