bevetésre készen
2Production-Ready Kubernetes
2021. február 11. 11:23
Milyen komponensekből és hogyan legózható össze egy magas rendelkezésre állású, hibatűrő cluster?videók
csekk-csekk
0Tesztelés Pythonnal
2021. február 9. 10:42
Milyen hasznos tesztelési eszközök vannak a Python tarsolyában?pajzsot fel!
0IoT-eszközök védelme kártékony kódokkal szemben
2021. február 5. 08:24
Így védhető ki akár napi több ezer fenyegetés, korlátozott erőforrások mellett.van képe hozzá
3Hány arca van egy személynek? Az AI-os arcfelismerés buktatói
2021. február 2. 10:32
Hogyan építsünk Azure Face API-ra épülő személyfelismerő alkalmazást, hogy elkerüljük a hetekig tartó tanítást?mérföldkő
0Deep Learning: az AI forradalma
2021. január 29. 10:41
Nézzük meg, miben rejlik a deep learning sikeressége és miért nyit a technológia új korszakot a számítástechnikában!megoldjuk
0Unit tesztelés Swift-ben, célkereszben a Mock-ok
2021. január 26. 09:26
Házon belül készített felhasználási módszertannal a Swift hiányosságai ellen.Hirdetés
Dobpergés: AI engineering demo day-jel és képzéssel is érkezünk!
Felkértünk 3 különböző területen dolgozó csapatot, mutassák meg élőben, hogyan is használják ők az AI-t. Ezután mindenki eldöntheti, mit gondol az egészről, hol is tart az adaptációban. November 17-én érkezik a kraftie demo day, 19-én pedig ez első képzés!
csíz!
0A tökéletes fotók azonosítása Androidon, gépi tanulással
2021. január 22. 09:49
Firebase ML Kit paraméterezési tapasztalatok, egy valós projekt kapcsán.hálóvizsgáló
5Hálózati forgalomelemzés: átlátni az átláthatatlant
2021. január 19. 11:13
Teljesítménymonitoring, anomáliadetekció és historikus kereshetőség - miről mesél a hálózat?előre lefektetett alapok
1Minek nekünk Kubernetes, ha van közösségi disztribúció is?
2021. január 15. 12:21
Górcső alatt a Kubernetes és az Openshift, fejlesztői, üzemeltetői és architekt szempontból.van megoldás
0Mit tegyünk, ha kevés az adat?
2021. január 12. 12:22
A modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiái" adat-aszály esetére.