Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть A Front-end dev's hobbyist approach into Machine Learning - Susanna Wong

  • Codegram
  • 2018-10-04
  • 337
A Front-end dev's hobbyist approach into Machine Learning - Susanna Wong
  • ok logo

Скачать A Front-end dev's hobbyist approach into Machine Learning - Susanna Wong бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно A Front-end dev's hobbyist approach into Machine Learning - Susanna Wong или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку A Front-end dev's hobbyist approach into Machine Learning - Susanna Wong бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео A Front-end dev's hobbyist approach into Machine Learning - Susanna Wong

The launch of tensorflow.js library in March 2018 has put the power of machine learning into the hands of the javascript developer, and with its specific capability to run machine learning programs entirely on the client-side, into the hands of the front-end dev.

This talk documents Susanna's three month journey into executing machine learning in her existing React projects, specifically on how to integrate the tensorflow library within the existing React workflow ( e.g how to set up, how to test it, how to webpack it? all that is such a mystery), how to set up training models in the browser, experimentation on what you could do with it on the front-end side (Dom-manipulation, etc), and specfically, how to execute the training models in balance with web performance.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]