Carole B.

La réflexion à long terme est plus puissante lorsque tout s’effondre

La réflexion à long terme est plus puissante lorsque tout s’effondre crédit visuel Alors que l’avion décollait, Nathan essaya de ne plus penser à ses affaires. Ce voyage de cinq semaines en Afrique du Sud a été une pause bien méritée. Hilary, la fille qu’il allait épouser dans cinq mois, était assise à côté de…
Accélérez vos tests Android Espresso en regroupant les tests pertinents

Accélérez vos tests Android Espresso en regroupant les tests pertinents Si vous êtes comme moi, vous l’aimez quand il y a un seul bouton pour appuyer sur ce que je veux. En ce qui concerne l’exécution de tests dans Android Studio, j’aime qu’il soit facile de le configurer pour exécuter tous mes tests avec le…
7 cas d’utilisation pratiques de compréhensions de dictionnaire en Python

7 cas d’utilisation pratiques de compréhensions de dictionnaire en Python Considérez le code suivant qui crée un dictionnaire à partir d’une plage de nombres dont la valeur est le carré de la clé: square_dict = {num: num*num for num in range(1, 6)}print(square_dict)#Output{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25} Analysons maintenant la syntaxe…
Comment se libérer d’Amazon pendant la quarantaine et au-delà

Comment se libérer d’Amazon pendant la quarantaine et au-delà Des alternatives éthiques existent Des travailleurs d’Amazon manifestent à Shakopee, au Minnesota. Photo: Fibonacci Blue/ Flickr Few entreprises sont bénéficiant de Covid-19 autant qu’Amazon. Jeff Bezos est l’homme le plus riche du monde et Amazon est maintenant plus grand que Walmart, si gros qu’Elizabeth Warren, lors…
Comment le gouvernement permet aux riches de payer moins d’impôts

Comment le gouvernement permet aux riches de payer moins d’impôts 6 conseils fiscaux intelligents pour les entrepreneurs Les lois fiscales ne concernent pas l’argent. Il s’agit de contrôler les activités économiques du pays. Plus de 99% de toutes les lois fiscales visent à réduire les taxes. Le gouvernement, par exemple, veut plus d’emplois et de…
Arrêtez d’utiliser Post / PostDelayed dans vos vues Android – Meilleure programmation

Arrêtez d’utiliser Post / PostDelayed dans vos vues Android – Meilleure programmation Jusqu’à présent, je n’ai mentionné que postDelayed(). Tome, post() est de loin l’API la plus mal utilisée que j’ai jamais vue lorsqu’elle est appliquée à un View. Pourquoi utiliser post() quand il n’y a pas de retard attaché? Rappelles toi Handler est la…
Les entreprises de réparation de gadgets et de technologies d’occasion sont en plein essor en ce moment

Les entreprises de réparation de gadgets et de technologies d’occasion sont en plein essor en ce moment Les gens s’intéressent plus que jamais à la réparation et à la réutilisation Photo: krisanapong detraphiphat / Getty Images Lmois dernier, une société du Minnesota Réductions techniques a reçu un e-mail d’un homme en Californie. Il avait essayé…
Les étoiles GitHub sont surévaluées – Vers la science des données

Les étoiles GitHub sont surévaluées – Vers la science des données Il y a plus dans un projet open source que son nombre d’étoiles La source: Histoire des étoiles 1. Les étoiles ne sont pas équivalentes aux utilisateurs 2. Les étoiles dépendent fortement du contexte 3. Les stars sont toujours fondamentalement un engagement sur les…
Comment aborder la série A dans un monde COVID-19

Comment aborder la série A dans un monde COVID-19 Au stade d’amorçage, les investisseurs s’attendent à une petite tarte dans le ciel. Mais si vous souhaitez obtenir un financement de série A dès maintenant, vous devrez être réel. Continuer la lecture sur Forbes »
Application Android pour la classification des races de chiens à l’aide de TensorFlow Lite

Application Android pour la classification des races de chiens à l’aide de TensorFlow Lite Classification d’image, TensorFlow Lite, MobileNetV2, application Android Figure 1: exemples d’images de l’ensemble de données IMAGE_SIZE = 224BATCH_SIZE = 64datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255,validation_split=0.2)train_generator = datagen.flow_from_directory(image_dir,target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),batch_size=BATCH_SIZE,subset=’training’)val_generator = datagen.flow_from_directory(image_dir,target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),batch_size=BATCH_SIZE,subset=’validation’) Initialiser le modèle de base base_model= tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE,include_top=False,weights=’imagenet’) Extraction de caractéristiques base_model.trainable = Falsemodel…