Produkt zum Begriff Continuous-learning:
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Learning Progressive Web Apps
Use Service Workers to Turbocharge Your Web Apps“You have made an excellent decision in picking up this book. If I was just starting on my learning path to mastery of Progressive Web Apps, there are not many folks I would trust more to get me there than John.”—Simon MacDonald, Developer Advocate, AdobeSoftware developers have two options for the apps they build: native apps targeting a specific device or web apps that run on any device. Building native apps is challenging, especially when your app targets multiple system types—i.e., desktop computers, smartphones, televisions—because user experience varies dramatically across devices.Service Workers—a relatively new technology—make it easier for web apps to bridge the gap between native and web capabilities. In Learning Progressive Web Apps, author John M. Wargo demonstrates how to use Service Workers to enhance the capabilities of a web app to create Progressive Web Apps (PWA). He focuses on the technologies that enable PWAs and how to use those technologies to enhance your web apps to deliver a more native-like experience.Build web apps a user can easily install on their local system and that work offline or on low-quality networksUtilize caching strategies that give you control over which app resources are cached and whenDeliver background processing in a web applicationImplement push notifications that enable an app to easily engage with users or trigger action from a remote serverThroughout the book, Wargo introduces each core concept and illustrates the implementation of each capability through several complete, operational examples. You’ll start with simple web apps, then incrementally expand and extend them with state-of-the-art features. All example source code is available on GitHub, and additional resources are available on the author’s companion site, learningpwa.com.Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.
Preis: 29.95 € | Versand*: 0 € -
Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
Preis: 49.28 € | Versand*: 0 € -
Learning Blender
Master the Newest Blender Techniques for Creating Amazing 3D Characters: From Design and Modeling to Video CompositingNow fully updated for Blender 2.83 LTS (Long-Term Support) and beyond, Learning Blender, Third Edition, walks you through every step of creating an outstanding 3D animated character with Blender, and then compositing it in a real video using a professional workflow. This edition covers the extensive interface changes of the software, as well as many improvements and some almost fully rewritten chapters to showcase more modern workflows.Still the only Blender tutorial to take you from preproduction to final result, this guide is perfect for both novices and those moving from other software to Blender (open source and free software). Author Oliver Villar provides full-color, hands-on chapters that cover every aspect of character creation: design, modeling, unwrapping, texturing, shading, rigging, animation, and rendering. He also walks you through integrating your animated character into a real-world video, using professional camera tracking, lighting, and compositing techniques.The rich companion website (blendtuts.com/learning-blender-files) will help you quickly master even the most complex techniques with bonus contents like video tutorials. By the time you're done, you'll be ready to create outstanding characters for all media -- and you'll have up-to-date skills for any 3D project, whether it involves characters or not.Learn Blender's updated user interface and navigationCreate your first scene with Blender and the Blender Render and Cycles render enginesOrganize an efficient, step-by-step pipeline to streamline workflow in any projectMaster modeling, unwrapping, and texturingBring your character to life with materials and shading in both Cycles and EEVEE (the new real-time render engine included in Blender)Create your character's skeleton and make it walkUse Camera Tracking to mix 3D objects into a real-world videoTransform a raw rendered scene into the final result using Blender's compositing nodesRegister your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.
Preis: 33.16 € | Versand*: 0 € -
Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 €
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Past simple oder past continuous?
Die Entscheidung zwischen Past Simple und Past Continuous hängt davon ab, ob die Handlung als abgeschlossen oder als in der Vergangenheit fortlaufend dargestellt werden soll. Das Past Simple wird verwendet, um über abgeschlossene Handlungen in der Vergangenheit zu sprechen, während das Past Continuous verwendet wird, um über Handlungen zu sprechen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit stattgefunden haben und möglicherweise noch andauerten.
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Simple past oder past continuous?
Die Entscheidung zwischen Simple Past und Past Continuous hängt davon ab, ob die Handlung als abgeschlossen oder als in der Vergangenheit fortlaufend dargestellt werden soll. Simple Past wird verwendet, um über abgeschlossene Handlungen zu sprechen, während Past Continuous verwendet wird, um über Handlungen zu sprechen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit stattfanden und möglicherweise noch im Gange waren.
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Wann braucht man Present Continuous?
Present Continuous wird verwendet, um über Handlungen zu sprechen, die gerade in diesem Moment stattfinden. Zum Beispiel: "I am writing an email right now." Es wird auch verwendet, um über geplante Handlungen in der nahen Zukunft zu sprechen, wie in: "I am meeting a friend for lunch tomorrow." Darüber hinaus wird Present Continuous verwendet, um über vorübergehende Handlungen zu sprechen, die nicht Teil einer langfristigen Gewohnheit sind, wie in: "She is working on a project this week." Schließlich wird Present Continuous verwendet, um über sich verändernde oder sich entwickelnde Situationen zu sprechen, wie in: "The weather is getting warmer."
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
Ähnliche Suchbegriffe für Continuous-learning:
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Human Learning
Ormrod’s engaging, conversational writing style introduces readers to all of the essential learning theories and their real-world classroom implications The market-leading education textbook on learning theories, Human Learning, looks at a broad range of theoretical perspectives, including behaviorist, social cognitive, cognitive, constructivist, cognitive-developmental, sociocultural, and contextual. Each chapter is filled with concrete examples of how these theories apply to learning, instruction, and assessment as well as specific ways readers can apply the theories in their own classrooms. The straightforward, conversational writing style readily engages readers and helps them truly understand the concepts, principles, and theories related to human learning and cognition. The new 8th Edition includes expanded discussions of several contemporary perspectives and a variety of new topics that have emerged in recent research (e.g., motivated reasoning, desirable difficulties). Some discussions of psychological perspectives on learning that have primarily historical value have been either condensed or altogether removed to make room for recent advances in theory and research.
Preis: 90.94 € | Versand*: 0 € -
Flaxta Continuous black (1010) OneSize
Erleben Sie eine neue Dimension des Skifahrens mit der Continuous Skibrille von Flaxta. Diese unisex Skibrille wurde speziell entwickelt, um Ihre Sicht auf der Piste zu erweitern und Ihnen ein unvergleichliches Skierlebnis zu bieten. Flaxta, bekannt für seine innovativen Designs und hochwertigen Materialien, bietet mit diesem Modell eine perfekte Kombination aus Stil und Funktionalität. Die Continuous Skibrille ist ideal für alle, die beim Skifahren keine Kompromisse eingehen möchten. Dank ihrer ergonomischen Passform eignet sie sich für alle Geschlechter und bietet optimalen Tragekomfort, selbst bei langen Tagen auf der Piste. Die Brille schützt nicht nur vor Wind und Wetter, sondern auch vor schädlichen UV-Strahlen, sodass Sie sich ganz auf Ihre Abfahrten konzentrieren können. Mit ihrem modernen Design und den hochwertigen Materialien ist die Continuous Skibrille von Flaxta nicht nur ein funktionales, sondern auch ein stilvolles Accessoire für jeden Skifahrer. Egal, ob Sie ein erfahrener Profi oder ein begeisterter Anfänger sind, diese Brille wird Ihre Sicht auf das Skifahren revolutionieren und Ihnen helfen, Ihre Leistung zu maximieren. Produktdetails Optimal für: Skifahren
Preis: 142.45 € | Versand*: 0.00 € -
Introducing Machine Learning
Master machine learning concepts and develop real-world solutions Machine learning offers immense opportunities, and Introducing Machine Learning delivers practical knowledge to make the most of them. Dino and Francesco Esposito start with a quick overview of the foundations of artificial intelligence and the basic steps of any machine learning project. Next, they introduce Microsoft’s powerful ML.NET library, including capabilities for data processing, training, and evaluation. They present families of algorithms that can be trained to solve real-life problems, as well as deep learning techniques utilizing neural networks. The authors conclude by introducing valuable runtime services available through the Azure cloud platform and consider the long-term business vision for machine learning. · 14-time Microsoft MVP Dino Esposito and Francesco Esposito help you · Explore what’s known about how humans learn and how intelligent software is built · Discover which problems machine learning can address · Understand the machine learning pipeline: the steps leading to a deliverable model · Use AutoML to automatically select the best pipeline for any problem and dataset · Master ML.NET, implement its pipeline, and apply its tasks and algorithms · Explore the mathematical foundations of machine learning · Make predictions, improve decision-making, and apply probabilistic methods · Group data via classification and clustering · Learn the fundamentals of deep learning, including neural network design · Leverage AI cloud services to build better real-world solutions faster About This Book · For professionals who want to build machine learning applications: both developers who need data science skills and data scientists who need relevant programming skills · Includes examples of machine learning coding scenarios built using the ML.NET library
Preis: 29.95 € | Versand*: 0 € -
Practical Guide to Continuous Delivery, A
Using Continuous Delivery, you can bring software into production more rapidly, with greater reliability. A Practical Guide to Continuous Delivery is a 100% practical guide to building Continuous Delivery pipelines that automate rollouts, improve reproducibility, and dramatically reduce risk. Eberhard Wolff introduces a proven Continuous Delivery technology stack, including Docker, Chef, Vagrant, Jenkins, Graphite, the ELK stack, JBehave, and Gatling. He guides you through applying these technologies throughout build, continuous integration, load testing, acceptance testing, and monitoring. Wolff’s start-to-finish example projects offer the basis for your own experimentation, pilot programs, and full-fledged deployments.A Practical Guide to Continuous Delivery is for everyone who wants to introduce Continuous Delivery, with or without DevOps. For managers, it introduces core processes, requirements, benefits, and technical consequences. Developers, administrators, and architects will gain essential skills for implementing and managing pipelines, and for integrating Continuous Delivery smoothly into software architectures and IT organizations.Understand the problems that Continuous Delivery solves, and how it solves themEstablish an infrastructure for maximum software automationLeverage virtualization and Platform as a Service (PAAS) cloud solutionsImplement build automation and continuous integration with Gradle, Maven, and JenkinsPerform static code reviews with SonarQube and repositories to store build artifactsEstablish automated GUI and textual acceptance testing with behavior-driven designEnsure appropriate performance via capacity testingCheck new features and problems with exploratory testingMinimize risk throughout automated production software rolloutsGather and analyze metrics and logs with Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK), and GraphiteManage the introduction of Continuous Delivery into your enterpriseArchitect software to facilitate Continuous Delivery of new capabilities
Preis: 34.23 € | Versand*: 0 €
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Wann wird das Past Continuous verwendet?
Das Past Continuous wird verwendet, um über eine Handlung oder einen Zustand zu sprechen, der zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit im Gange war. Es wird oft verwendet, um den Hintergrund für eine andere Handlung oder Ereignis zu beschreiben, das ebenfalls in der Vergangenheit stattfand. Das Past Continuous wird auch verwendet, um eine längere Handlung oder eine wiederholte Handlung in der Vergangenheit zu beschreiben. Es wird normalerweise mit Signalwörtern wie "while", "when", "as" oder "at that time" verwendet. Insgesamt wird das Past Continuous verwendet, um eine fortlaufende Handlung oder Situation in der Vergangenheit zu betonen.
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Wann wird das present continuous verwendet?
Das Present Continuous wird verwendet, um über Handlungen zu sprechen, die gerade in diesem Moment passieren. Es wird auch verwendet, um über Handlungen zu sprechen, die in der Zukunft geplant oder vereinbart sind. Darüber hinaus wird das Present Continuous verwendet, um über vorübergehende Handlungen zu sprechen, die nicht Teil einer Routine sind. Es wird auch verwendet, um über sich ändernde Situationen oder Trends zu sprechen.
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Wann wird das Past Continuous benötigt?
Das Past Continuous wird verwendet, um über eine Handlung oder einen Zustand zu sprechen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit im Gange waren. Es wird oft benutzt, um Hintergrundinformationen zu beschreiben oder um zwei Handlungen zu vergleichen, die gleichzeitig stattfanden. Außerdem wird das Past Continuous verwendet, um eine Handlung zu betonen, die unterbrochen wurde. Es wird oft mit dem Simple Past kombiniert, um eine längere Handlung zu beschreiben, die plötzlich unterbrochen wurde.
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Wann benutzt man die Continuous Form?
Die Continuous Form wird verwendet, um auszudrücken, dass eine Handlung zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit, Gegenwart oder Zukunft im Verlauf war oder noch andauert. Sie wird oft verwendet, um eine Handlung zu betonen, die gerade im Moment des Sprechens stattfindet. Die Continuous Form wird auch verwendet, um eine temporäre Handlung oder eine Handlung mit begrenzter Dauer zu beschreiben. Darüber hinaus wird sie verwendet, um eine Handlung zu beschreiben, die bereits geplant oder vereinbart wurde.
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