Снял ещё один обзор по статье Хедли посвящённой релизу dplyr 1.0.0, сам релиз по идее сегодня ожидается.

В этом обзоре рассматривается семейство функций rows_*(), которые имитируют SQL операции INSERT, UPDATE, DELETE.

Обзор: https://youtu.be/A2nDQqH9Kr0

Подписаться: https://www.youtube.com/R4marketing/?sub_confirmation=1

Оригинальная статья по которой снят обзор: https://www.tidyverse.org/blog/2020/05/dplyr-1-0-0-last-minute-additions/

🎥 Обзор релиза dplyr 1.0.0: добавление, изменение и удаление строк дата фрейма через rows_*()
👁 1 раз ⏳ 961 сек.
В SQL мы часто используем операции изменения данных, такие как INSERT, UPDATE и DELETE, так вот начиная с версии dplyr 1.0.0 в пакете появилось целое семейство функций которые реализуют эти операции с фреймами на языке R.

Функции которые будут рассмотрены в этом видео:
- rows_insert()
- rows_update()
- rows_upsert()
- rows_patch()
- rows_delete()

Также мы разберёмся с новым аргументом функции summarise(), .groups, который позволяет изменять группировку данных после их агрегации.

Код используемый в статье

Снял ещё один обзор по статье Хедли посвящённой релизу dplyr 1.0.0, сам релиз по идее сегодня ожидается.

В этом обзоре рассматривается семейство функций rows_*(), которые имитируют SQL операции INSERT, UPDATE, DELETE.

Обзор: https://youtu.be/A2nDQqH9Kr0

Подписаться: https://www.youtube.com/R4marketing/?sub_confirmation=1

Оригинальная статья по которой снят обзор: https://www.tidyverse.org/blog/2020/05/dplyr-1-0-0-last-minute-additions/

🎥 Обзор релиза dplyr 1.0.0: добавление, изменение и удаление строк дата фрейма через rows_*()
👁 1 раз ⏳ 961 сек.
В SQL мы часто используем операции изменения данных, такие как INSERT, UPDATE и DELETE, так вот начиная с версии dplyr 1.0.0 в пакете появилось целое семейство функций которые реализуют эти операции с фреймами на языке R.

Функции которые будут рассмотрены в этом видео:
- rows_insert()
- rows_update()
- rows_upsert()
- rows_patch()
- rows_delete()

Также мы разберёмся с новым аргументом функции summarise(), .groups, который позволяет изменять группировку данных после их агрегации.

Код используемый в статье

Снял ещё один обзор по статье Хедли посвящённой релизу dplyr 1.0.0, сам релиз по идее сегодня ожидается.

В этом обзоре рассматривается семейство функций rows_*(), которые имитируют SQL операции INSERT, UPDATE, DELETE.

Обзор: https://youtu.be/A2nDQqH9Kr0

Подписаться: https://www.youtube.com/R4marketing/?sub_confirmation=1

Оригинальная статья по которой снят обзор: https://www.tidyverse.org/blog/2020/05/dplyr-1-0-0-last-minute-additions/

🎥 Обзор релиза dplyr 1.0.0: добавление, изменение и удаление строк дата фрейма через rows_*()
👁 1 раз ⏳ 961 сек.
В SQL мы часто используем операции изменения данных, такие как INSERT, UPDATE и DELETE, так вот начиная с версии dplyr 1.0.0 в пакете появилось целое семейство функций которые реализуют эти операции с фреймами на языке R.

Функции которые будут рассмотрены в этом видео:
- rows_insert()
- rows_update()
- rows_upsert()
- rows_patch()
- rows_delete()

Также мы разберёмся с новым аргументом функции summarise(), .groups, который позволяет изменять группировку данных после их агрегации.

Код используемый в статье

​Стыкуется с МКС с помощью JavaScript и циркуля

🔗 Стыкуется с МКС с помощью JavaScript и циркуля
Компания SpaceX, основанная небезызвестным Илоном Маском, выпустила симулятор ручной стыковки корабля Crew Dragon с МКС. Если все пойдет по плану, стыковку прове...

​Стыкуется с МКС с помощью JavaScript и циркуля

🔗 Стыкуется с МКС с помощью JavaScript и циркуля
Компания SpaceX, основанная небезызвестным Илоном Маском, выпустила симулятор ручной стыковки корабля Crew Dragon с МКС. Если все пойдет по плану, стыковку прове...

​Стыкуется с МКС с помощью JavaScript и циркуля

🔗 Стыкуется с МКС с помощью JavaScript и циркуля
Компания SpaceX, основанная небезызвестным Илоном Маском, выпустила симулятор ручной стыковки корабля Crew Dragon с МКС. Если все пойдет по плану, стыковку прове...

​New SOTA in interactive segmentation by Samsung AI Center, Moscow (CVPR 2020, oral). Proposes f-BRS (feature backpropagating refinement scheme) which is more accurate and an order of magnitude faster compared to original BRS.
🌐 github.com/saic-vul/fbrs_interactive_segmentation
▶️ youtu.be/ArcZ5xtyMCk
📝 arxiv.org/abs/2001.10331
📉 @loss_function_porn

🔗 saic-vul/fbrs_interactive_segmentation
Official implementation of CVPR2020 paper "f-BRS: Rethinking Backpropagating Refinement for Interactive Segmentation" https://arxiv.org/abs/2001.10331 - saic-vul/fbrs_interactive_segmenta...

​Развитие беспилотных технологий на железнодорожном транспорте

🔗 Развитие беспилотных технологий на железнодорожном транспорте
Развитие беспилотных технологий на железной дороге началось достаточно давно, уже в 1957 году, когда был создан первый экспериментальный комплекс автоведения для...

​Развитие беспилотных технологий на железнодорожном транспорте

🔗 Развитие беспилотных технологий на железнодорожном транспорте
Развитие беспилотных технологий на железной дороге началось достаточно давно, уже в 1957 году, когда был создан первый экспериментальный комплекс автоведения для...

​Развитие беспилотных технологий на железнодорожном транспорте

🔗 Развитие беспилотных технологий на железнодорожном транспорте
Развитие беспилотных технологий на железной дороге началось достаточно давно, уже в 1957 году, когда был создан первый экспериментальный комплекс автоведения для...

​LandCover.ai: Dataset for Automatic Mapping of Buildings, Woodlands and Water from Aerial Imagery

For project and dataset: https://www.catalyzex.com/paper/arxiv:2005.02264

🔗 LandCover.ai

​LandCover.ai: Dataset for Automatic Mapping of Buildings, Woodlands and Water from Aerial Imagery

For project and dataset: https://www.catalyzex.com/paper/arxiv:2005.02264

🔗 LandCover.ai

​Finding patterns with rules

🔗 Finding patterns with rules
Concepts and examples

​Enabling E-Textile Microinteractions: Gestures and Light through Helical Structures">
Enabling E-Textile Microinteractions: Gestures and Light through Helical Structures

🔗 Enabling E-Textile Microinteractions: Gestures and Light through Helical Structures
Posted by Alex Olwal, Research Scientist, Google Research Textiles have the potential to help technology blend into our everyday environ...

​Romulus: A Case Study for Understanding Concurrency & Elastic Range Locks

🔗 Romulus: A Case Study for Understanding Concurrency & Elastic Range Locks
Going beyond one-dimensional, serial programs and exploiting a multi-core world

​Tutorial: Network Visualization Basics with Networkx and Plotly in Python

🔗 Tutorial: Network Visualization Basics with Networkx and Plotly in Python
From a Shakespeare script to a visually dynamic network graph

🎥 KNN Algorithm in Machine Learning using Python from Scratch - Jupyter Python Machine Learning Course
👁 1 раз ⏳ 1159 сек.
This is the video tutorial#08 for Artificial Intelligence complete course from beginner to advanced level.

In this video you will learn about k nearest neighbour algorithm in machine learning and you will also learn how to implement k nearest neighbour algorithm in python with movies examples.

If anyone wants to support us, then please become a patreon: https://www.patreon.com/user/posts?u=22962224

Our other Channel, Please Subscribe: https://www.youtube.com/channel/UC44PcIfCeVGA21fbL_-qd9Q

Link to our

​The Enterprise Big Data Lake
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 Открыть в Telegram



📝 The Enterprise Big Data Lake Delivering the Promise of Big Data and Data Science by Alex Gorelik (z-lib.org).pdf - 💾11 027 598