mayton2019, Ну мне было намного проще, я начинал с Assembler для EC ЭBM (в девичестве - IBM360/370). После этого - все уже было нипочем, никаких потрясений :-). Хотя да, тогда я был мягко говоря не в 7-м классе. И c профессией уже было все понятно. А Basic for ZX-Spectrum - то вы еще на "расширенном Бейсике" для Искры 226 не программировали, повезло можно сказать :-).
mayton2019, Ну, если ТС не станет в будущем профессиональным программистом, то вопрос "а зачем ему надо знать ту самую типизацию" - остается открытым. Если бы речь шла, например, об университетском образовании - то тут для меня понятно: профессионал стартует с С++, непрофессионал - с Python. А если речь идет о школьнике 7-го класса? Какая тут "типизация", или "ссылки и указатели"? Пусть с Scratch стартует, а там разберется.
Filipp42, Про правило 10000 часов что-нибудь слышали? К нему можно относиться по разному, но зерно здравого смысла и основы для понимания ответа на вопрос "сколько времени надо, что бы стать специалистом" оно все-таки дает, даже при всем скептицизме.
Evgeny, Вы действительно считаете, что профессионалы посещали такие курсы? Или вот специально что-бы дать вам совет - посетят и оценят? Ну-ну. Тех кто эти курсы посещали на сегодняшний день назвать "профессионалами" в общем то еще рановато. Но вы продолжайте ориентироваться на их мнение. Это проще, чем самому посмотреть программу, сравнить с другими, сравнить с книгами. Совет господина Сергей Горностаев наиболее точен в данном случае. Удачи.
My1Name, "вывести процент соответствия" --простите, что? Это никак не относиться к распознаванию объектов. Впрочем - еще раз, вам виднее, зачем изучать то, как это делают другие, в общем-то вроде не очень глупые люди во всем мире.
My1Name, Именно так и вводят - рисунок, обведенный объект (в виде координат), название объекта. Но вам конечно виднее, вы на своей волне. Если вы лучше знаете - то зачем спрашиваете? Не буду вас "вводить в заблуждение".
Ну попробуйте, потом расскажите. Главное, что-бы через пять месяцев мы не увидели от вас поста "я бросил это занятие". Впрочем, если под "ИИ" вы понимаете вызов готовых функций fit() и predict()- то да, это можно освоить и быстрее. Но честно говоря про "ИИ" я в таком случае очень бы поостерегся говорить.
Отлаживать пробовали? Понатыкать разных print-ов и смотреть что и как они выводят. Или дебагом пользоваться? Или вы предлагаете это сделать нам вместо вас? Не устаю повторять - написать программу - это 20% усилий. 80% - это ее отладить.
Cipo, Вы хоть уже и не новичек на этом сайте, но просмотрев ваши вопросы и - главное - ответы которые вам давали, обнаружил, что вы очевидно не прочитали правила форума и то, как тут принято выражать благодарность за ответ. Рекомендую этот пробел восполнить.
Cipo, Ну, вуз то вы сами выбираете. Уверен, что в серьезном вузе такого не будет. В худшем случае вам скажут - вот вам функция, а как она работает - вы учили в курсе матстатистики в прошлом году, вспоминайте. А вот если вы те пары прогуляли - тогда "ой".
Повторяю. Чудес (по крайней мере в программировании) не бывает.
"No such file or directory". Мы же не видим ни вашего каталога, ни ваших настроек ни вашего кода. Так какой помощи вы ожидаете. Ищите, вся информация есть только у вас.
AVKor, Не-а, там нет главного. Почему-то хэдхантеры думают, что это само собой разумеющиеся. И это - умение Гууглить самостоятельно. Увы, некоторые жаждущие стать разработчиками даже не понимают, что это такое. А зачем, если что-бы задать правильный вопрос Гууглу еще и думать надо, а на форуме - за тебя и подумают, и вопрос подправят, и ответ готовый дадут, да еще и адаптируют для особливо одаренных?
Вообще-то СSV - это формат файла. Что вы подразумеваете под "сделать таблицу в СSV" - это загадка. Может вы имеете ввиду - "записать эту таблицу в файл в формате CSV"? Тогда замечу, что если "как на скрине" у вас файл в формате xslx, то он превращается в СSV-файл либо выбором соответствующего формата при сохранении, либо - если уж очень тянет сделать это с помощью Python - сначала прочитать этот файл, например с помощью read_excel, а затем записать информацию в другой файл, например методом to_csv.
Если же вы имели ввиду что-то другое, то попробуйте выразить свой вопрос более конкретно и вразумительно.
Артём Рыженький, Наверное вычислить коллизию возможно. Если очень захотеть и потратить уйму ресурсов. И в результате - выиграть кучу денег. Но в простейшем случае "угадай число", если речь не идет о миллионных выигрышах - вычисление коллизий занятие мягко говоря бессмысленное.
Jeilla, С удовольствием бы, но увы. Я уже давно не читаю учебников. А в нужный момент для нужной задачи пытаюсь найти подходящий ответ или хотя-бы идею. Это уже в основном по статьям. А потом начинается этап экспериментального исследования. И разумеется, специальной "подборки примеров" или книг с такой "подборкой" у меня нет.
Вот вы говорите "что результаты лучше при использовании ассиметричных метрик" - во первых, асимметричность не говорит о том, что система лучше "недопредсказывает" или "перепредсказывает". А всего лишь говорит о том, что d(x,y) не равно d(x,y). К качеству предсказания это отношение имеет весьма далекое.
Кроме того остался открытым вопрос почему недопредскзание лучше "перепредсказания". Уж не путаете-ли вы это понятие с "переобучением"?
А вы представляете, что не существует метода предсказания на "конкретный день"? И что любой метод может оказаться лучшим или худшим по любой метрике просто из-за случайной компоненты в значениях вашего ряда? И что по предсказанию на определенный день вообще очень сложно оценивать качество модели. Ну и т.д.
Что-бы получить корректный ответ надо сформулировать корректный вопрос. Так вот его-то вы и не даете. В частности - какая конкретно цель заставляет вас отказаться от применения общеупотребительных оценок качества моделей временных рядов? Чем они плохи при решения вашей конкретной задачи? И вообще - а какой метод вы применяете? Сможете ответить - можно будет подумать в какую сторону копать дальше. А пока - вопрос примерно такой "мне не нравиться красные платья, какой цвет мне посоветуете" при том, что я ни вас ни ваше платье в глаза не видел. Не обижайтесь, но это так.