Gnothi
Qu'est-ce que Gnothi ?
Gnothi est un journal alimenté par l'IA qui fournit aux utilisateurs des informations précieuses et des ressources.
Comment utiliser Gnothi ?
Pour utiliser Gnothi, il vous suffit de créer un compte et de commencer à parcourir les articles. L'algorithme d'IA analysera vos préférences de lecture et vous recommandera du contenu personnalisé.
Fonctionnalités de base de Gnothi
Les fonctionnalités principales de Gnothi incluent des recommandations basées sur l'IA, une vaste collection d'articles, la possibilité de mettre des articles en favoris et de les organiser, ainsi que la possibilité de suivre des sujets ou des auteurs spécifiques.
Les cas d'utilisation de Gnothi
Rester à jour avec les dernières recherches et découvertes
Obtenir des informations auprès d'auteurs experts dans différents domaines
Accéder à une large gamme de ressources pour l'amélioration de soi et l'apprentissage
Découvrir des sujets de niche et élargir ses connaissances
FAQ de Gnothi
Comment Gnothi fournit-il des recommandations personnalisées?
Puis-je enregistrer et organiser mes articles préférés?
Puis-je suivre des sujets ou des auteurs spécifiques?
Quels types de ressources puis-je trouver sur Gnothi?
Discorde Gnothi
Voici le Discord Gnothi : https://discord.gg/Bhb8qYV7E6. Pour plus de messages Discord, veuillez cliquer ici(/fr/discord/bhb8qyv7e6).
Gnothi E-mail d'assistance, contact du service client et contact de remboursement, etc.
Voici l'e-mail d'assistance Gnothi destiné au service client : Gnothi@gnothiai.com .
Société Gnothi
Gnothi Nom de l'entreprise : OCDevel, LLC .
Gnothi Connexion
Lien de connexion Gnothi : https://gnothiai.com/
Gnothi S'inscrire
Gnothi Lien d'inscription : https://gnothiai.com/
Gnothi Github
Lien de Github Gnothi : https://github.com/lefnire/gnothi
Gnothi Avis (0)
Analyse de Gnothi
Gnothi Analyse du trafic du site Web
Trafic géographique
Top 1 Régions
Analyse des utilisateurs Discord Gnothi
Latest user counts
Gnothi Lancer les intégrations
Utilisez les badges de site web pour obtenir le soutien de votre communauté lors du lancement de Toolify. Ils sont faciles à intégrer à votre page d'accueil ou à votre pied de page.
Alternative à Gnothi
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Écoute des médias sociaux
MLG 001 Introduction
Support this show by trying a walking desk (https://ocdevel.com/blog/20240109-fitness-desk) ! Show notes: ocdevel.com/mlg/1 (https://ocdevel.com/mlg/1) . MLG teaches the fundamentals of machine learning and artificial intelligence. It covers intuition, models, math, languages, frameworks, etc. Where your other ML resources provide the trees, I provide the forest. Consider MLG your syllabus, with highly-curated resources for each episode's details at ocdevel.com. Audio is a great supplement during exercise, commute, chores, etc. • MLG (https://ocdevel.com/mlg) , Resources Guide (https://ocdevel.com/mlg/resources) • Gnothi (podcast project): website (https://gnothiai.com/) , Github (https://github.com/lefnire/gnothi) What is this podcast? • "Middle" level overview (deeper than a bird's eye view of machine learning; higher than math equations) • No math/programming experience required Who is it for • Anyone curious about machine learning fundamentals • Aspiring machine learning developers Why audio? • Supplementary content for commute/exercise/chores will help solidify your book/course-work What it's not • News and Interviews: TWiML and AI, O'Reilly Data Show, Talking machines • Misc Topics: Linear Digressions, Data Skeptic, Learning machines 101 • iTunesU issues Planned episodes • What is AI/ML: definition, comparison, history • Inspiration: automation, singularity, consciousness • ML Intuition: learning basics (infer/error/train); supervised/unsupervised/reinforcement; applications • Math overview: linear algebra, statistics, calculus • Linear models: supervised (regression, classification); unsupervised • Parts: regularization, performance evaluation, dimensionality reduction, etc • Deep models: neural networks, recurrent neural networks (RNNs), convolutional neural networks (convnets/CNNs) • Languages and Frameworks: Python vs R vs Java vs C/C++ vs MATLAB, etc; TensorFlow vs Torch vs Theano vs Spark, etc
002 Habitica's Creator Recommended Usage
How to optimally use Habitica. 1. Understand dailies vs habits. Dailies have a daily quota which must be met; habits can happen or not any number of times per day. 2. Use an off-site todo app. I recommend Workflowy. Have a daily called "todo", time 30m of tackling the off-site todos. 3. USE CUSTOM REWARDS! That's the whole point of the program: pain for gain. 4. Respect the colors. Focus on the reds; relax on the greens & blues. Try to avoid perfect days. More details and class calculator: https://ocdevel.com/blog/20210108-how-to-use-habitica New project: http://gnothiai.com/