zoldaten

да там через инсталлятор все и так ставится ) только вот подключение такое: psql postgres postgres И гемор с кодировками, который решатся 3-м вариантом отсюда: https://iu5bmstu.ru/index.php/PostgreSQL_-_%D0%9A%D0%B8%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B0_%D0%B2_psql_%D0%BF%D0%BE%D0%B4_Windows

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html") не работает profile.to_file("Titanic data profiling.html") - работает

Кроме того, для профилирования датасета наверно корректно загружать весь датасет, а не только train в случае с Титаником.

не работает

Прежде чем писать комментарий, полезно определиться, оценит ли кто-либо вашу токсичность. Python быстро обновляется, и уже 3.8 едет иначе, чем 3.5. А профи, потому и профи, что постоянно учатся, в том числе повторяют пройденное в иной плоскости.

"На самом деле, нет, это довольно низкая точностью. В наше время точность алгоритмов глубинного обучения достигает 99.7%, мы немного отстали." нда... Ясен пень, если обучать простую полносвязную сеть да еще и без оптимизации, будет такой результат. +Новичок наверно в осадок выпадет после прочтения всей математики. Надо быть проще.

• python demo_cli.py
• далее в этом же терминале указать свой аудио-спич (например 1.wav).
• далее написать предложение в 20 знаков на англ. языке, на русском будет коверкать слова, т.к. модель английская.

1.Короче, если ставить в виртуальное окружение через pip3 install -r requirements.txt ничего не работает. Tensorflow не импортируется в python. Решается удалением tensorflow (которая 14.0.0) и установкой новой pip install tensorflow==15.0.0 2.Также ругается на отсутствие драйвера cuda64_100.dll Для этого не обязательно устанавливать cuda 10.0, если у вас уже стоит например cuda 10.2. Надо просто положить библиотеку по пути:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin Скачать ее можно отсюда - https://yadi.sk/d/9iygEo7B1bTDxA 3.Pytorch, который также не устанавливается автоматом через requirements, ставится в виртуальное окружение так: pip install --pre torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu101/torch_nightly.html