疑難雜症萬事通
在網路上遇到任何問題都可以在這邊找找看唷

Search

關於 data driven programming ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

相關標籤 相關照片 相關影片
在data driven programming這個產品中，有5篇Facebook貼文，粉絲數超過52萬的網紅เกมถูกบอกด้วย v.2，也在其Facebook貼文中提到， https://www.humblebundle.com/s…/python-programming-software… แพ็คใหม่จาก Humble นะครัช ครั้งนี้คือ HUMBLE SOFTWARE BUNDLE: LEARN PYTHON PROGRAMMING ...
　同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...

「data driven programming」的推薦目錄：


data driven programming 在 เกมถูกบอกด้วย v.2 Facebook 的最佳解答

เกมถูกบอกด้วย v.2 By เกมถูกบอกด้วย v.2

2020-07-02 16:21:31 有 212 人按讚
  • Share this:


https://www.humblebundle.com/s…/python-programming-software…
แพ็คใหม่จาก Humble นะครัช ครั้งนี้คือ HUMBLE SOFTWARE BUNDLE: LEARN PYTHON PROGRAMMING WITH PYCHARM รายละเอียดมีดังนี้
.
จ่าย $1 รับ
Python for absolute beginners
Python Tricks Videos
Newbie Bites
10 weeks of Python Morsels exercises
Comprehending comprehensions
PyCharm - 2 months subscription
.
จ่ายมากกว่า BTA รับ
Data-driven web apps with Flask and SQLAlchemy
Functional Programming in Python
40x Bites of Py Bundle
Python for Data Scientists - course
15 weeks of Python Morsels exercises in total
Object-oriented Python
PyCharm - 4 months subscription
.
จ่าย $25 รับ
Adding a CMS to Your Flask Web App
Managing Python Dependencies
60x Bites of Py Bundle
Effective Pandas
25 weeks of Python Morsels exercises in total
Any one (15-week) cohort of Weekly Python Exercise
PyCharm - 6 months subscription
Self Taught Programmer Course
Python Tricks Book
Self Taught Programmer Definitive Programming Professionally
Intermediate Python Programming (2nd Edition)
.
รายละเอียดเพิ่มเติมดูที่หน้าร้านค้า
https://www.humblebundle.com/s…/python-programming-software…
.
อนึ่ง คอร์สสอน
.
อสอง ดีลนี้หมดเวลาในอีก 20 วันกว่าๆ
.
อสาม ก็เป็นคอร์สสอนเกี่ยวกับ Python ล้วนๆ ของบางตัวใน Tier ที่สูงกว่าจะแทนที่ตัวเดิมที่ Tier ต่ำกว่านะ ไม่ใช่ได้หมดทั้ง 3 Tier
.
คอร์สดีราคาถูกแบบนี้
ไม่สอยได้ไงพี่น้องงงงงง
https://www.humblebundle.com/s…/python-programming-software…
-------------------------------
แค่เติมเงินก็ได้ Steam Wallet แล้ว >> GetSteamWallet.com
-------------------------------
Resident Evil 3 ลดเหลือ $31.49 ประมาณ 970 บาท (Steam) ดูที่นี่ - https://bit.ly/346tR0m

Tags:
เกมถูกบอกด้วย v.2

About author
ไม่มีอะไรยอดเยี่ยมเท่าการได้เล่นเกมดีในราคาไม่แพง
523898 followers 503882 likes "http://sheapgamer.com/"
View all posts

data driven programming 在 國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所 Facebook 的最讚貼文

國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所 By 國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所

2019-11-11 11:02:07 有 6 人按讚
  • Share this:

【演講】2019/11/19 (二) @工四816 (智易空間)，邀請到Prof. Geoffrey Li（Georgia Tech, USA）與Prof. Li-Chun Wang（NCTU, Taiwan） 演講「Deep Learning based Wireless Resource Allocation／Deep Learning in Physical Layer Communications／Machine Learning Interference Management」

IBM中心特別邀請到Prof. Geoffrey Li（Georgia Tech, USA）與Prof. Li-Chun Wang（NCTU, Taiwan）前來為我們演講，歡迎有興趣的老師與同學報名參加！

演講標題：Deep Learning based Wireless Resource Allocation／Deep Learning in Physical Layer Communications／Machine Learning Interference Management
演 講 者：Prof. Geoffrey Li與Prof. Li-Chun Wang
時 間：2019/11/19(二) 9:00 ~ 12:00
地 點：交大工程四館816 (智易空間)
活動報名網址：https://forms.gle/vUr3kYBDB2vvKtca6

報名方式：
費用：（費用含講義、午餐及茶水）
1.費用：(1) 校內學生免費，校外學生300元/人 (2) 業界人士與老師1500/人
2.人數：60人，依完成報名順序錄取（完成繳費者始完成報名程序）

※報名及繳費方式：
1.報名：請至報名網址填寫資料
2.繳費：
（1）親至交大工程四館813室完成繳費(前來繳費者請先致電)
（2）匯款資訊如下：
戶名: 曾紫玲（國泰世華銀行 竹科分行013）
帳號: 075506235774 (國泰世華銀行 竹科分行013）
匯款後請提供姓名、匯款時間以及匯款帳號後五碼以便對帳
※將於上課日發放課程繳費領據

聯絡方式：曾紫玲 Tel：03-5712121分機54599 Email：tzuling@nctu.edu.tw

Abstract:
1.Deep Learning based Wireless Resource Allocation
【Abstract】
Judicious resource allocation is critical to mitigating interference, improving network efficiency, and ultimately optimizing wireless network performance. The traditional wisdom is to explicitly formulate resource allocation as an optimization problem and then exploit mathematical programming to solve it to a certain level of optimality. However, as wireless networks become increasingly diverse and complex, such as high-mobility vehicular networks, the current design methodologies face significant challenges and thus call for rethinking of the traditional design philosophy. Meanwhile, deep learning represents a promising alternative due to its remarkable power to leverage data for problem solving. In this talk, I will present our research progress in deep learning based wireless resource allocation. Deep learning can help solve optimization problems for resource allocation or can be directly used for resource allocation. We will first present our research results in using deep learning to solve linear sum assignment problems (LSAP) and reduce the complexity of mixed integer non-linear programming (MINLP), and introduce graph embedding for wireless link scheduling. We will then discuss how to use deep reinforcement learning directly for wireless resource allocation with application in vehicular networks.

2.Deep Learning in Physical Layer Communications
【Abstract】
It has been demonstrated recently that deep learning (DL) has great potentials to break the bottleneck of the conventional communication systems. In this talk, we present our recent work in DL in physical layer communications. DL can improve the performance of each individual (traditional) block in the conventional communication systems or jointly optimize the whole transmitter or receiver. Therefore, we can categorize the applications of DL in physical layer communications into with and without block processing structures. For DL based communication systems with block structures, we present joint channel estimation and signal detection based on a fully connected deep neural network, model-drive DL for signal detection, and some experimental results. For those without block structures, we provide our recent endeavors in developing end-to-end learning communication systems with the help of deep reinforcement learning (DRL) and generative adversarial net (GAN). At the end of the talk, we provide some potential research topics in the area.

3.Machine Learning Interference Management
【Abstract】
In this talk, we discuss how machine learning algorithms can address the performance issues of high-capacity ultra-dense small cells in an environment with dynamical traffic patterns and time-varying channel conditions. We introduce a bi adaptive self-organizing network (Bi-SON) to exploit the power of data-driven resource management in ultra-dense small cells (UDSC). On top of the Bi-SON framework, we further develop an affinity propagation unsupervised learning algorithm to improve energy efficiency and reduce interference of the operator deployed and the plug-and-play small cells, respectively. Finally, we discuss the opportunities and challenges of reinforcement learning and deep reinforcement learning (DRL) in more decentralized, ad-hoc, and autonomous modern networks, such as Internet of things (IoT), vehicle -to-vehicle networks, and unmanned aerial vehicle (UAV) networks.

Bio:
Dr. Geoffrey Li is a Professor with the School of Electrical and Computer Engineering at Georgia Institute of Technology. He was with AT&T Labs – Research for five years before joining Georgia Tech in 2000. His general research interests include statistical signal processing and machine learning for wireless communications. In these areas, he has published around 500 referred journal and conference papers in addition to over 40 granted patents. His publications have cited by 37,000 times and he has been listed as the World’s Most Influential Scientific Mind, also known as a Highly-Cited Researcher, by Thomson Reuters almost every year since 2001. He has been an IEEE Fellow since 2006. He received 2010 IEEE ComSoc Stephen O. Rice Prize Paper Award, 2013 IEEE VTS James Evans Avant Garde Award, 2014 IEEE VTS Jack Neubauer Memorial Award, 2017 IEEE ComSoc Award for Advances in Communication, and 2017 IEEE SPS Donald G. Fink Overview Paper Award. He also won the 2015 Distinguished Faculty Achievement Award from the School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Tech.

Li-Chun Wang (M'96 -- SM'06 -- F'11) received Ph. D. degree from the Georgia Institute of Technology, Atlanta, in 1996. From 1996 to 2000, he was with AT&T Laboratories, where he was a Senior Technical Staff Member in the Wireless Communications Research Department. Currently, he is the Chair Professor of the Department of Electrical and Computer Engineering and the Director of Big Data Research Center of of National Chiao Tung University in Taiwan. Dr. Wang was elected to the IEEE Fellow in 2011 for his contributions to cellular architectures and radio resource management in wireless networks. He was the co-recipients of IEEE Communications Society Asia-Pacific Board Best Award (2015), Y. Z. Hsu Scientific Paper Award (2013), and IEEE Jack Neubauer Best Paper Award (1997). He won the Distinguished Research Award of Ministry of Science and Technology in Taiwan twice (2012 and 2016). He is currently the associate editor of IEEE Transaction on Cognitive Communications and Networks. His current research interests are in the areas of software-defined mobile networks, heterogeneous networks, and data-driven intelligent wireless communications. He holds 23 US patents, and have published over 300 journal and conference papers, and co-edited a book, “Key Technologies for 5G Wireless Systems,” (Cambridge University Press 2017).

Tags:
國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所

About author
國立交通大學於2021年2月1日與國立陽明大學合校為國立陽明交通大學。國立交通大學源自西元1896年創立之南洋公學，百餘年來以培養我國應用科學人才著稱。民國46年10月24日，行政院同意教育、國防、經濟、交通四部會所呈意見，准由教育部籌備國立交通大學復校事宜；民國47年6月1日，國立交通大學電子研究所在新竹市博愛街正式成立，期許能培育電子科學的菁英並奠定國內電子資訊產業發展的基石。為進一步配合工業發展之需，擴充科技人力之基礎，於民國53年成立電子工程學系，開始招收大學部學生。 本系多年來在全體同仁共同努力及系友們的支持下已深具規模，不僅師資、課程及設備在國內首屈一指，也與世界著名大學並駕齊驅。目前本系陣容堅實壯盛，計有助理教授以上專任教師五十餘位；學生方面，則有學士生四百餘人，碩士生四百餘人，博士生三百餘人；故為國內舉足輕重之龍頭大系。系所畢業系友已近六千人，分別在國內外學術界、研究機構、工業界及企業界服務，多數傑出系友並已成為台灣電子資訊產業之領袖人物，是科技發展及國家建設的中流砥柱。
陽明交大電子系期許未來在各項電子科技領域持續引領風騷，並以創新、綠色的電子科技不斷增進人類生活品質。邀請您共同見證我們寫下我國電子資訊的新頁。
2646 followers 2595 likes "https://eenctu.nctu.edu.tw/"
View all posts

data driven programming 在 Scholarship for Vietnamese students Facebook 的精選貼文

Scholarship for Vietnamese students By Scholarship for Vietnamese students

2019-08-30 22:00:01 有 262 人按讚
  • Share this:

[SHORT SHARE] CON ĐƯỜNG HỌC KHOA HỌC DỮ LIỆU CỦA MỘT SINH VIÊN KINH TẾ

Helu cả nhà, nhân dịp bài đăng về Data Scientist được quá trời bạn quan tâm và hỏi chị về con đường trở thành nhà khoa học dữ liệu, nay chị giới thiệu cho các em bài viết của một bạn học trái ngành nhé. :D

Bật mí nhỏ là ngày xưa chị cũng học Tài chính ngân hàng ở FTU sau đó chuyển qua làm security cho Microsoft và Facebook, nên việc trái ngành là hoàn toàn có thể nha. Nhưng schofans sẽ phải cố gắng nhiều lắm đấy!!

📘 Bạn Giang Phương Hoa từng học Đại học Ngoại Thương Hà Nội, học Thạc sỹ tại Imperial College London, hiện đang làm việc tại Microsoft AI Research London chia sẻ về con đường trở thành Data Scientist của mình.

Chào cả nhà,

Cảm ơn anh Tiệp đã tạo cơ hội cho mình viết bài này để chia sẻ. Follow Forum Machine Learning cơ bản đã lâu mà chưa đóng góp được gì nhiều.

Dạo gần đây mình có gặp nhiều bạn trẻ muốn theo nghề Data Science và PM mình hỏi về con đường mình đến với Data Science và bắt đầu học Machine Learning như thế nào. Vì thế mình đã xin phép anh Tiệp để viết bài ở đây, chia sẻ cùng mọi người và hy vọng sẽ giúp ích cho các bạn đang tự học Data Science, hoặc có background trái ngành trái nghề và muốn làm Data Science một cách nghiêm túc. Bài viết sẽ rất vớ vẩn với các chuyên gia 😊.

Đây là con đường không hề dễ dàng nếu bạn không học Khoa học máy tính hay Toán từ bậc ĐH nhưng cũng không có nghĩa là không thể. **Everything is impossible until you do it.**

📘 Học Ngoại Thương HN
Con đường mình đến với Data Science không hề bằng phẳng và mình tin nhiều bạn ở đây cũng vậy. Mình học Ngoại Thương chuyên ngành Tài chính. Cũng tự coi là có chút background về Toán Cao Cấp và Xác suất thống kê nhưng sẽ chỉ là muối bỏ bể so với các bạn học bài bản về Toán Lý Thuyết hay Xác suất thống kê. Rất may là trong quá trình học Ngoại Thương thì mình nhận ra môn học mà mình yêu thích nhất là môn Phân tích dữ liệu tài chính. Cảm giác nhìn những con số rồi tìm tòi ra một ý tưởng gì đó mới rồi trình bày bảng biểu vô cùng hấp dẫn (mãi sau này mình mới biết khái niệm đó gọi là insights 😊). Vì thế mình có tham gia một số cuộc thi sinh viên về phân tích dữ liệu.

📘 Nielsen Case Competition
Hồi đó hình như chỉ có Nielsen Case Competition–cuộc thi dành cho sinh viên của Nielsen, một công ty data consulting khá lớn tại Mỹ. Mình cũng may mắn cùng với các bạn trong nhóm giành giải của cuộc thi đó và bắt đầu đầu quân cho Nielsen để làm Chuyên viên phân tích dữ liệu 😊–Insight Analyst. Thời gian làm việc cho Nielsen là thời gian mình luôn cảm thấy là thời gian tạo một nền tảng vững chắc cho bản thân trong nghề làm Analyst. Nếu bạn google Nielsen thì Nielsen là một công ty nghiên cứu thị trường truyền thống, dữ liệu cung cấp chủ yếu bằng survey và phỏng vấn người tiêu dùng. Thời đó khái niệm Dữ liệu lớn hay là Khoa học máy tính vẫn còn xa vời với mình. Nhưng chính từ thời gian làm việc giống như một nhân viên tư vấn dữ liệu đã giúp mình hiểu được ứng dụng thực sự của dữ liệu là gì? Làm sao để dữ liệu có ích cho doanh nghiệp? Mình cũng học được cách từ một câu hỏi lớn và mơ hồ, làm sao để chia nhỏ câu hỏi đó thành những câu hỏi nhỏ hơn mà bạn có thể translate (phiên dịch) thành một câu hỏi có thể trả lời bằng dữ liệu sẵn có? Mình cũng hiểu khái niệm connecting the dots (xâu chuỗi) dữ liệu là gì? Vì vậy, đừng tự nghĩ rằng công việc mình đang làm không có gì hấp dẫn, không có gì liên quan đến Machine Learning hay Dữ liệu lớn mà nản lòng. Nhiều lúc bạn sẽ ngạc nhiên về những gì bạn học được từ các dirty jobs trong cuộc sống.

📘 Bắt đầu con đường học Khoa học dữ liệu
Sau một thời gian làm việc ở Nielsen thì mình nhận thấy hạn chế của các phương pháp nghiên cứu truyền thống (limited samples, biased trong cách đặt câu hỏi và trả lời). Vì thế mình bắt đầu tìm hiểu phương pháp mới để có thể thực sự phân tích user behavior mà không cần phải “hỏi” họ. Và thế là mình khám phá ra một thế giới mới là Khoa học dữ liệu (Data Science-DS). Thời điểm mình bắt đầu tìm hiểu về DS và học về DS thì mọi thứ còn khá mới mẻ (2013) cũng chưa có nhiều các khóa học open source như bây giờ. Mình hoàn toàn tự học mọi thứ từ xác suất thống kê (may mà trong công việc cũng có dùng), toán, lập trình, hệ thống dữ liệu. Mình hiểu là với các bạn không có nền tảng về Khoa học máy tính như mình, việc các bạn làm một cách bản năng là cố gắng lấp đầy lỗ hổng về lĩnh vực này càng nhiều càng tốt. Vì thế, các bạn sẽ cố gắng học Python, học R hay học các ngôn ngữ lập trình. Điều này dẫn đến một hệ quả là các bạn bị tool-driven. Học Python không khó, bỏ ra 6 tháng học một cách tập trung, các bạn sẽ viết được những dòng codes như mẫu. Nhưng điều mình hay gặp đó là các bạn học Python hay R như Kinh Thánh vậy. Nhiều bạn nghĩ rằng chỉ cần biết Python hay R là có thể làm được phân tích dữ liệu rồi. Thực ra thì không phải. Mình rất may mắn là trong thời kỳ đầu bắt đầu học, cảm thấy hoang mang quá thì một lần đi gặp khách hàng, gặp một bạn đã làm quantitative analyst ở Wall Street nhiều năm. Bạn ấy thấy mình ôm một quyển Python Fundamentals dầy cộp thì mới bảo “Mày nên học cách nghĩ, đừng học cách làm vội”. Chỉ một câu nói nhỏ mà mình nghĩ là có thể trao thưởng huy chương cho bạn ấy vì đã cứu rỗi cuộc đời mình. 😊. Và quyển sách đã thay đổi cuộc đời mình là How to think like a Computer Scientist. Mình đã có dịp gặp tác giả của cuốn sách này và nói với anh ấy là “You saved my life. 😊”.

✏ Thực sự thì đối với người học trái ngành, trái nghề, vấn đề lớn nhất là thay đổi cách suy nghĩ và sự tự ti. Bạn có xuất phát điểm không giống người khác và thế là tìm mọi cách để làm được NHƯ người ta mà quên mất mục đích ban đầu của mình là gì. Sau khi đọc cuốn sách trên thì mình hiểu ra vấn đề vì sao mình học Python đến hai tháng mà vẫn rất thụ động, chỉ có thể viết những gì code mẫu mà gặp vấn đề mới thì chịu. Đó là vì mình không suy nghĩ theo cách máy tính có thể suy nghĩ. Vì không think the language nên mình cũng không thể speak the language. Điều này cũng giống như lúc bạn học Tiếng Anh hay ngoại ngữ vậy, không hiểu cách tư duy của ngôn ngữ thì bạn sẽ thành học vẹt. Vì thế mình dành hẳn ba tháng chỉ để học computational thinking và computer logic, về những thứ như directory, class, variables, binary operations, algorithmic thinking, big O notation, v.v.. Điểm này sẽ không thể nào so sánh được với các bạn học Khoa học máy tính trong 3-4 năm nhưng cũng đủ để mình học lập trình một cách đúng hướng (programming in the right way). Mình đã nói chuyện với nhiều bạn tự học programming và nhiều bạn bị cuốn theo cách học Google knowledge–có vấn đề gì thì google–stackoverflows có câu trả lời sẵn. Cuối cùng thì chương trình cũng vẫn chạy, các bạn vẫn thấy hạnh phúc, nhưng lần sau gặp vấn đề khác các bạn không tự trả lời được. Cũng giống như hồi nhỏ ở trường học “How are you?” và trả lời “I’m fine, thank you”. Đến lúc người ta hỏi “How do you feel today?” thì không biết trả lời thế nào.

✏ Lập trình cũng chỉ là công cụ. Cái cốt lõi của Data Science và Machine Learning (ML) vẫn là Toán và Xác suất thống kê. Về điểm này thì forum và cuốn sách của anh Tiệp sẽ rất hữu ích. Nền tảng Toán của mình không tệ vì cũng từng học chuyên Toán. Tuy nhiên, cũng giống như câu chuyện lập trình thì mình cảm thấy cũng cần học ML bằng cách think in ML ways. Các thuật toán quan trọng trong ML hầu như đều đã được viết và tạo thành thư viện nên vài bạn có thể lười chỉ cần from sckitlearn import * và thế là ung dung chạy một cái chương trình ML. Nhưng để thực sự làm DS/ML thì nhiều khi nên bắt đầu ôn lại khái niệm đạo hàm, ma trận và toán cơ bản.

📘 Học Thạc sỹ tại Imperial College London
Một điểm nữa mà nhiều bạn rất hay quên hoặc bỏ qua khi học DS vì nghĩ nó nhàm chán đó là database structure và data manipulation. Mình cũng vấp phải vấn đề tương tự khi mình bắt đầu học Thạc sỹ về Data Science ở Imperial College London. Ngay Kỳ 1 thì trong chương trình có một môn học mà rất nhiều bạn bỏ lớp (mình cũng cúp cua mấy lần) đó là Database Admin. Môn này phải nói là cực kỳ chán vì nó sẽ không có kết quả ngay cho bạn như khi bạn chạy môt chương trình máy tính hay vẽ biểu đồ, đem lại cảm giác cực kỳ cool vì I did something. Tuy nhiên khi bắt đầu thực sự làm dự án nghiên cứu ở Data Science Institute in Imperial College (mình làm cộng tác viên) thì mình có thể thực sự hiểu được tầm quan trọng kinh khủng của môn này. Bạn không thể thi triển được thuật toán hay tối ưu hóa thuật toán nếu không hiểu cấu trúc dữ liệu hay database relation, handle missing values, organizing the table in long/wide format, normalization of the database, etc.** Những việc nhỏ nhặt, *dirty jobs, tốn thời gian vậy thực ra là vô cùng quan trọng. Khi bạn hiểu cấu trúc dữ liệu thì bạn mới quay lại bước 1 được: Từ câu hỏi lớn làm sao để thi triển ra nhiều câu hỏi nhỏ và trả lời? Rốt cuộc thì DS chính là công cụ để trả lời câu hỏi mà thôi. Đừng quên mục đích ban đầu!

📘 Microsoft AI Research
Sau rất nhiều chông gai thì bây giờ mình được gọi là data scientist tại Microsoft AI Research. Chặng đường học thì vẫn còn rất dài, bây giờ mình vẫn phải đọc forum Machine Learning thường xuyên để hiểu thêm. Dưới đây là một ít bài học mình đã đúc kết sau 4 năm ròng rã mất nhiều máu (ngã cầu thang mấy lần vì mải nghĩ) và nước mắt (khó quá làm thế nào), hy vọng sẽ giúp ích cho nhiều bạn có nền tảng giống mình.

⚠️ Đừng chạy theo buzzwords, cuộc sống nhiều cám dỗ, hãy bắt đầu từ những thứ căn bản nhất. Thinking và mindset là những thứ quan trọng nhất. Python hay R hay Java cũng chỉ là công cụ.

⚠️ Machine Learning là học máy, trước khi làm ML nếu bạn không có nền tảng về Computer Science thì hãy thử tìm hiểu về Computational thinking và computer logic.

⚠️ Data science rất rộng lớn. Hãy thử nghĩ về một mảng nhỏ mà bạn muốn theo đuổi: nhiều người có thể theo đuổi Optimization, mình thì chọn cho mình con đường đã đưa mình đến với DS ngay từ đầu: User Behavior Analytics. Điều này sẽ giúp các bạn định hình và tập trung vào những mảng lý thuyết liên quan mật thiết đến mảng này. Nghe có vẻ thực dụng nhưng mình chủ yếu tìm hiểu về các mô hình/thuật toán liên quan đến time series, sequential pattern mining, pattern recognition, clustering/classification, association mining, etc. vì đây sẽ là những thứ giúp bạn tìm hiểu về User Behavior. Các thuật toán simulation như Monte Carlo hay các thuật toán tối ưu khác mình không biết quá sâu.

📘 Chúc mọi người học Machine Learning vui. 😊
Nguồn: Machine Learning Cơ Bản

Hết rồi, các em đã có cái nhìn rõ ràng hơn về ngành khoa học này chưa?

❤ Tag và chia sẻ bài viết đến bạn bè em nhé ❤

#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudents

Tags:
Scholarship for Vietnamese students

About author
How we can support you to win scholarship: - HannahEd Scholarship Class & Mentorship Program, Review Application, Mock Interview, Career Coach, HannahEd Phd - Experience to apply successfully scholarship - Which scholarship and university to apply - How to prepare your profile and a successful applications for scholarship & job - Media partnership
HannahEd Scholarship for Vietnamese students cung cấp thông tin học bổng, du học, kĩ năng, việc làm. Giúp các bạn thành công qua các Khóa học bổng, Mentor, Review, Mock Interview HannahEd.
306720 followers 295466 likes "https://hannahed.co/"
View all posts

data driven programming 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳貼文

コバにゃんチャンネル By コバにゃんチャンネル

2021-10-01 13:19:08 有 9 人看過 有 1 人喜歡
  • Share this:

post-title
コバにゃんチャンネル

About author
コバにゃん☆です?
2910 subscribers viewes
View all posts

data driven programming 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文

大象中醫 By 大象中醫

2021-10-01 13:10:45 有 0 人看過 有 0 人喜歡
  • Share this:

post-title
大象中醫

About author
長照是一個劇變的旋轉舞台 百年難得一見 沒有準備的人 被旋轉舞台甩出去 不是坐下就是躺下 而大象中醫是太極的推手 推動著旋轉舞台 讓 所有爬不起來的人 背後有一股推手力量 支撐再站起來
1310 subscribers viewes
View all posts

data driven programming 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文

大象中醫 By 大象中醫

2021-10-01 13:09:56 有 0 人看過 有 0 人喜歡
  • Share this:

post-title
大象中醫

About author
長照是一個劇變的旋轉舞台 百年難得一見 沒有準備的人 被旋轉舞台甩出去 不是坐下就是躺下 而大象中醫是太極的推手 推動著旋轉舞台 讓 所有爬不起來的人 背後有一股推手力量 支撐再站起來
1310 subscribers viewes
View all posts
社群媒體上有些相關的討論：

data driven programming 在 Data-Oriented Programming - YouTube 的推薦與評價

影片讀取中

AbstractClojure embraces several programming paradigms: Functional programming, Homoiconicity, Metaprogramming with macros. ... <看更多>

data driven programming 在 data-oriented-programming · GitHub Topics 的推薦與評價

Leaf is a cross-building data oriented engine developed in my spare time in order to improve my skills and knowledge about game engine architectures. ... <看更多>

你可能也想看看
Data driven programming
data driven programming book
Differentiable programming
Data-driven design
Data-driven modeling
Data-driven learning
Data-driven control
Data-driven machine learning
搜尋相關連結

#1. What is data-driven programming? - Stack Overflow

Data /Table-Driven programming is the technique of factoring repetitious programming constructs into data and a transformation pattern. This new data is often ...

#2. Introduction to Data Driven Programming | by Naveed Khan

A data driven programming approach simplifies the code by separating the logic and data as you can see in the following code. In order to add more use cases ...

#3. What is Data-Driven Programming? — Definition by Techslang

Data -driven programming is a programming model characterized by program statements that describe the data instead of a sequence of actions.

#4. Data-Oriented Programming - Manning Publications

The Data-oriented programming (DOP) paradigm simplifies state management by holding application data in immutable generic data structures and then performing ...

#5. Data Driven Programming 2

This lecture will concern functional aspects -- how do we define interactive elements of our game in a data driven way? Working Example: Door. The working ...

#6. What is data driven programming? - Quora

Data -driven programming, more commonly termed “domain-driven design” or DDD, is a software analysis and design method based on OOA&D, which identifies and ...

#7. Data-Driven Programming - Catb.org

When doing data-driven programming, one clearly distinguishes code from the data structures on which it acts, and designs both so that one can make changes ...

#8. Data Oriented Programming in Java - InfoQ

Data -oriented programming encourages us to model data as (immutable) data, and keep the code that embodies the business logic of how we act on ...

#9. Data-driven design - Bootcamp

Other programming paradigms are known to function alongside each other to some extent as well. A Lisp programmer knows that functional programming can coexist ...

#10. Defining Data-Driven Software Development [Book] - O'Reilly

Data -driven software development accepts the central role that data in its primary form takes in the applications that software developers create (Figure ...

#11. AlphaCode and “data-driven” programming - Science

AlphaCode and “data-driven” programming. Is ignoring everything that is known about code the best way to write programs?

#12. Data-Oriented Programming - YouTube

AbstractClojure embraces several programming paradigms: Functional programming, Homoiconicity, Metaprogramming with macros.

#13. Data Driven Programming

Control-Driven and Data-Driven programming can be viewed as two broad programming paradigms that underlie the more specific procedural and object-oriented ...

#14. Principles of Data-Oriented Programming | Yehonathan Sharvit

Data -oriented programming (DOP) is a programming paradigm aimed at simplifying the design and implementation of software systems, ...

#15. What Is Data-Driven Development | It's Benefits - WayPath

Data -driven software development is based on solid metrics like Key Performance Indicators (KPIs) or Objectives And Key Results (OKRs). Clear, ...

#16. Introduction to Data-driven Programming Using SAS®

Data -driven programming, or data oriented programming (DOP), is a specific programming paradigm where the data, and/or data structures, control the flow of ...

#17. Data-Driven Scientific Programming and Intelligent Application

Through data-driven scientific programming, computer systems acquire the ability to learn and extract knowledge from data, and to analyze and solve real-world ...

#18. data-oriented-programming · GitHub Topics

Leaf is a cross-building data oriented engine developed in my spare time in order to improve my skills and knowledge about game engine architectures.

#19. Data Driven Programs - C2 wiki

Data Driven Programs are programs which process data files whose contents cause the program to do something different. The extreme case is an interpreter ...

#20. Data-Oriented Programming in Java - Decipher Zone

Data -Oriented Programming (DOP) focuses on decreasing the complexity of the Object-Oriented Programming (OOP) application systems by rethinking ...

#21. What Is Data-driven Software and How It's Helping Business ...

Essentially, data science is confronting issues that software development teams have worked on for decades. Software engineering built effective ...

#22. Data-Driven Programming - Donny Winston

Data -driven programming means that you change the logic of a program by changing data rather than code. A good example is statistical spam ...

#23. data-driven programming在线翻译- 例句 - 海词词典

海词词典,最权威的学习词典,为您提供data-driven programming的在线翻译,data-driven programming是什么意思,data-driven programming的真人发音,权威用法和精选例句 ...

#24. Data-Driven Software Development: How To Make Strategic ...

Data -driven development is a software engineering approach that relies on data to guide the development process. It involves selecting and ...

#25. AlphaCode and "data-driven" programming - PubMed

AlphaCode and "data-driven" programming. Science. 2022 Dec 9;378(6624):1056. doi: 10.1126/science.add8258. Epub 2022 Dec 8.

#26. Individualized Programming - Data Driven Strength

All the programming, individualization tools, and data analysis to maximize your progress in the gym.

#27. Data-Driven Programming Paradigm - GM-RKB

In computer programming, data-driven programming is a programming paradigm in which the program statements describe the data to be matched and the processing ...

#28. Data Driven Programming - Scaling Up Nutrition

Data collected through these surveys and evaluations were used to inform programming decisions. The Tanzania Demographic Health Survey is ...

#29. Be Data Driven - | Principles for Digital Development

When an initiative is data driven, quality information is available to the right people when they need it, and they are using those data to take action. The ...

#30. Richard Fabian - Data-oriented design

Data -Oriented Design. ... It's all about the data · Data is not the problem domain · Data and Statistics · Data changes ... Game Development Patterns.

#31. A Comparison of the Quality of Data-Driven ... - INFONA

In the domain of programming, a growing number of algorithms automatically generate data-driven, next-step hints that suggest how students should edit their ...

#32. The Data-Oriented Design Process for Game Development

Data -oriented design is a growing software development process for games that has not been well studied in academia. It seeks to subtract complicated design ...

#33. Programming Data-Driven Web Applications with ASP.NET ...

書名：Programming Data-Driven Web Applications with ASP.NET (Paperback)，ISBN：0672321068，作者：Donny Mack, Doug Seven，出版社：Sams Publishing， ...

#34. Data-Oriented Programming: Reduce software complexity

The Data-oriented programming (DOP) paradigm simplifies state management by holding application data in immutable generic data structures and then performing ...

#35. Evident – Data-driven NGO programming

Protecting children's rights with data-driven decisions ... development is how inadequately data and evidence is used to inform programming by NGOs.

#36. 什么是数据驱动编程？What is data-driven programming? - 知乎

数据驱动编程是一种编程模型，其中数据本身控制程序的流程，而不是程序逻辑。它是一种模型，通过向程序提…

#37. Data Oriented Programming in Java - Reddit

I haven't until this point seen concrete applications of sealed classes and pattern matching in the context of data oriented programming, so ...

#38. 什麼是物件導向程式設計(Object-oriented programming)

Objects can contain related data and code, which represent information about the thing you are trying to model, and functionality or behavior that you want it ...

#39. A data-driven programming of the human-computer ...

A data-driven programming of the human-computer interactions for modeling a collaborative manufacturing system of hypoid gears by considering both geometric and ...

#40. Welcome - Data-Oriented Programming - liveBook · Manning

Data Oriented Programming (DOP) is a programming paradigm that makes the systems we build less complex. The cool thing is that DOP is language agnostic: it is ...

#41. A Comparison of the Quality of Data-Driven ... - Springer Link

In the domain of programming, a growing number of algorithms automatically generate data-driven, next-step hints that suggest how students ...

#42. 博客來-Pro Dynamic .NET 4.0 Applications: Data-Driven ...

書名：Pro Dynamic .NET 4.0 Applications: Data-Driven Programming for the .NET Framework，語言：英文，ISBN：9781430225195，頁數：251，作者：Ganz, Carl, Jr.， ...

#43. Data-Oriented vs Object-Oriented Design | by Jonathan Mines

Data -Oriented Programming approaches coding in a slightly different way. Instead of objects, everything is data and everything can be acted ...

#44. data-driven programming - Wikidata

data -driven programming; programacion dirigida por datos. Traditional Chinese. 資料驅動程式設計. No description defined. Chinese.

#45. 3 data-related programming paradigms that every C# ...

Data -oriented programming is a paradigm that treats data of the system as a first-class citizen. Data is represented by generic immutable data ...

#46. Introduction to Data Oriented Design - Frostbite - EA

Overview of how memory vs CPU speed has changed over the years; Rewriting an simple Object Oriented function to be Data Oriented; Showing the cost of doing ...

#47. Programming + Pizza // Using the HKS Library for data-driven ...

The Library's Research & Data services team will talk about how they can help you with data- & computationally-driven research projects.

#48. Data-driven Programming Techniques using SAS® Macros to ...

Data -driven Programming Techniques using SAS® Macros to Semi- automate Generation of Descriptive Tables in Healthcare Research. Katie Mercaldi, Evidera.

#49. ED599247 - Toward Data-Driven Example Feedback ... - ERIC

Viewing worked examples before problem solving has been shown to improve learning efficiency in novice programming. Example-based feedback seeks to present ...

#50. Data-Driven Invariant Learning for Probabilistic Programs - arXiv

Computer Science > Programming Languages. arXiv:2106.05421 (cs). [Submitted on 9 Jun 2021 (v1), last revised 12 Jun 2022 (this version, v3)] ...

#51. (PDF) On Data-Oriented Programming - ResearchGate

Abstract and Figures ; DOP focuses on writing software with a contiguous data layout for efficient Cache usage and ; wikipedia says concerning OOP, ...

#52. Data-oriented Programming in Python - Brian Kihoon Lee

Data -oriented Programming in Python ... Many users of Python deprioritize performance in favor of soft benefits like ergonomics, business value, ...

#53. Game Performance: Data-Oriented Programming

Data -Oriented Design. The way to solve such performance issues is by designing your data to fit into the cache and have the program to operate ...

#54. Data Driven Gameplay Elements in Unreal Engine

Before a designer can import a CSV file into a DataTable, a programmer has to create the row container telling the engine how to interpret the data. These ...

#55. Data-driven programming - HandWiki

Data -driven programming is typically applied to streams of structured data, for filtering, transforming, aggregating (such as computing statistics), or calling ...

#56. Data Driven Testing in Software Testing - GeeksforGeeks

A Computer Science portal for geeks. It contains well written, well thought and well explained computer science and programming articles, ...

#57. HKUST The Master of Science (MSc) Program in Data-Driven ...

The Master of Science (MSc) Program in Data-Driven Modeling aims at training students with some science or engineering background who would like to prepare ...

#58. Table-Driven and Data Driven Programming

Data /Table-Driven programming is the technique of factoring repetitious programming constructs into data and a transformation pattern.

#59. Robust Data-Driven Dynamic Programming - CiteSeerX

Robust Data-Driven Dynamic Programming. Grani A. Hanasusanto. Imperial College London. London SW7 2AZ, UK [email protected]. Daniel Kuhn.

#60. Mike Acton | Data Oriented Programming - WordPress.com

These are several resources I've found while looking into Data Oriented Design. For someone new to DOD please refer to these for an overview:.

#61. Data-Driven Discovery of Models (D3M) - Darpa

The Data-Driven Discovery of Models (D3M) program aims to develop automated model discovery systems that enable users with subject matter expertise but no ...

#62. Data-Oriented Design (Or Why You Might Be Shooting ...

Data -oriented design shifts the perspective of programming from objects to the data itself: The type of the data, how it is laid out in memory, ...

#63. Data-Driven Life Science (DDLS) - SciLifeLab

The program is funded by Knut and Alice Wallenberg foundation with a total of 3.1 billion SEK (about 300Meuro, 350MUSD) over 12 years and ...

#64. Data-driven HIV programming to maximise health benefits

... Evaluation (BCPE) in Tanzania in which they describe a data-driven approach to maximise the health benefits of HIV programming.

#65. Diagram: The Data-Driven & Evidence-Based Program Cycle

Data -driven programs are those where data shapes program design and informs decision making during the life of the program. Evidence-based programs are ...

#66. Tìm hiểu về Data Driven Programming - Phần 1 - Viblo

Data Driven Programming (DDP) hay Data Oriented Programming (DOP) được định nghĩa là kiểu lập trình nơi mà code chương trình không chứa hoặc rất ít các xử lý ...

#67. What is Data Driven API Testing? | SoapUI Pro Resources

Data -driven programming is one of the most in-demand skillsets in this new data-driven world. This programming paradigm is not based on the usual sequential ...

#68. Data-driven control of hydraulic servo actuator based on ...

Adaptive dynamic programming,; data-driven control,; hydraulic servo actuator,; unknown dynamics. Mathematics Subject Classification: Primary: 49M25, 76-02, ...

#69. Automatic Generation of Data-Oriented Exploits - USENIX

As an alternative, attacks targeting non-control data do not require ... finds ways to join data flows in the program to generate data-oriented exploits.

#70. Data-Driven Stochastic Programming Using Phi-Divergences

provide a measure of distance between two probability distributions. They can be used in data-driven stochastic optimization to create an ...

#71. Data Driven Testing: A Comprehensive Guide With Examples ...

What is Data driven Testing? · Gathering several test data sets and storing them in a database or file. · The development of scripts that can read this data, ...

#72. Data-driven Astronomy - Coursera

Science is undergoing a data explosion, and astronomy is leading the way. ... be done in Python 3, a modern programming language used throughout astronomy.

#73. Programming Paradigms: Object Oriented vs Data Oriented

On the other end of the spectrum, we have data oriented programming (DOP). One good example of a DOP language is Lisp. In this paradigm, ...

#74. INFO 3300 - Data-driven Web Applications

Students will need to be familiar with Javascript, HTML, CSS, and client-server architectures. CS 2110 (object-oriented programming) is required for programming ...

#75. Better Data Driven Business - Infocomm Media Development ...

The Better Data Driven Business programme (BDDB) provides free tools and guidance to help SMEs better safeguard their customers' personal data while making ...

#76. OOP is dead, long live Data-oriented design

Basic issue with Object-oriented programming (OOP) ... CppCon 2018 | @stoyannk. Data-oriented design. Data A. Field A[]. Field B[]. Field C[]. Data B.

#77. Data-driven programming - Komputer Sains - 3077

Data -driven programming Komputer Sains 3077 kuliahkaryawan.widyakartika.ac.id Data driven programming Programming paradigms Action Agent oriented Aspect ...

#78. Data Driven Framework in Selenium - BrowserStack

Learn to run data driven tests in Selenium and also how to read data ... Know more about different types of test driven development with the ...

#79. Data-driven tools can support decision-making and improve ...

Data are necessary to design and implement development projects. However, traditional data collection is time-consuming and expensive, ...

#80. A Data-Driven Approach to the Development and ...

A Data-Driven Approach to the Development and Understanding of Chiroptical Sensors for Alcohols with Remote γ-Stereocenters.

#81. An exploration of traditional and data driven predictors of ...

This thesis investigates factors that can be used to predict the success or failure of students taking an introductory programming course.

#82. Data-Driven Security: Analysis, Visualization and Dashboards

Uncover hidden patterns of data and respond with countermeasures Security professionals need all the tools at their disposal to increase their visibility in ...

#83. Object-Oriented Programming and the magic of Test-Driven ...

Python is one of the most popularly used programming languages in Data Science. For some, it is about the language's flexibility and ...

#84. An introduction to data-driven network architecture - Ericsson

There is data-driven marketing, data-driven programming, there are data-driven businesses, and so on. It becomes apparent that data-driven is ...

#85. Is Data-Oriented programming applicable in Java? - CodeRanch

Data -Oriented programming is a paradigm evangelised by Clojure (a language that runs on the JVM) that can be applied both to OOP and FP ...

#86. Introduction to event-based programming - Aiven

The storage code is unaware of the aggregation code even though both operate on the same data. Examples. The following examples of event-driven ...

#87. The-Data-driven-Innovation-Strategy.pdf - Gouvernement.lu

TABLE. OF CONTENTS. Page 4. 04 I The Data-Driven Innovation Strategy for the development of a trusted and sustainable Economy in Luxembourg ...

#88. Deep-Time Digital Earth program: data-driven discovery in ...

Deep-time Digital Earth is to promote data-driven discovery by harmonizing deep-time Earth data and creating 'Geological Google'.

#89. How event-driven architecture solves modern web app problems

Nowadays, applications are much more complex and use multiple frameworks, data centers, and technologies. In the last couple of years, ...

#90. Data-driven approach to learning salience models of indoor ...

With the aim of overcoming these gaps, we propose learning a non-linear salience model by means of genetic programming. We compared our proposed ...

#91. Data-Oriented vs. Control-Oriented Programming - Blog

Data -Oriented Programming ... I refer to applications that use data binding as being “data-oriented” since they're focused on the actual data as ...

#92. MIPLIB 2017: data-driven compilation of the 6th mixed-integer ...

MIPLIB 2017: data-driven compilation of the 6th mixed-integer programming library. Ambros Gleixner, Gregor Hendel, Gerald Gamrath, Tobias Achterberg, ...

#93. Master Data-driven Design Fulltime | Hogeschool Utrecht

The intensive one-year, 60 ECTS Master programme Data-driven Design trains ... your development as a data-driven designer in a collaborative environment.

#94. Why API security is a fast-growing threat to data-driven ...

Fueled by digital transformation and its central role in mobile apps and IoT, API development has exploded, making API security essential.

#95. Data-Driven Decision Making: A Primer for Beginners

Here, we discuss what it means to be data-driven and how to use data to ... This program prepares students for the competitive job market by ...

#96. Strategies for Setting Data-Driven Behavioral Individualized ...

Strategies for Setting Data-Driven Behavioral. Individualized Education Program Goals. Teri A. Marx, PhD. National Center on Intensive Intervention at the ...

#97. A Live Programming Environment for Prototyping Data-Driven ...

We used these insights to create a live programming system called Data Theater that enables programmers to prototype explorables by writing ...

#98. Data Driven vs Keyword Driven Frameworks for Test Automation

Test scripts can be reused to an extent, thus reducing the test script development time. Programming knowledge is required to work with these ...

#99. 6 Ways a Data-Driven Approach Helps Your Organization ...

A data-driven approach gives you the tools to better understand, verify, and quantify the results of your decisions. Discover the benefits.