Hay muchas herramientas de edición de documentos en el mercado, pero solo unas pocas son adecuadas para todos los formatos de archivo. Algunas herramientas son, por otro lado, versátiles pero difíciles de usar. DocHub proporciona la solución a estos desafíos con su editor basado en la nube. Ofrece potentes capacidades que te permiten completar tus tareas de gestión de documentos de manera eficiente. Si necesitas recortar rápidamente una etiqueta en Binario, ¡DocHub es la mejor opción para ti!
Nuestro proceso es muy sencillo: subes tu archivo Binario a nuestro editor → se transforma automáticamente en un formato editable → realizas todos los ajustes esenciales y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para completar tu documentación.
Cuando se apliquen todas las modificaciones, puedes transformar tu documentación en una plantilla multiusos. Simplemente necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir a Plantilla. Encontrarás tu documentación almacenada en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites la misma plantilla. ¡Prueba DocHub hoy!
[Música] hola y bienvenidos de nuevo a la serie sobre redes neuronales con el propósito de dh en la que estamos utilizando keras y tensorflow para hacer aprendizaje automático. Así que en el último video comenzamos a ver el problema que enfrentamos, ¿verdad? Queríamos tener una red neuronal que pudiera identificar de manera segura si un texto desconocido era de Oscar Wilde o Dan Brown. En este video vamos a comenzar a resolver ese problema. Ahora vamos a hacer esto primero importando algunos elementos clave de algunas bibliotecas diferentes. Desde keras dot pre-process vamos a importar izer, esto nos permitirá realmente izar nuestros textos. También vamos a decir desde keras importar pre-procesamiento y la razón por la que estamos importando esto, como veremos en un minuto, es porque keras tiene un montón de funciones y clases de pre-procesamiento textual integradas que van a ser realmente útiles y harán que nuestras tareas sean mucho más fáciles cuando se trata de pre-procesar nuestros datos y, como también vamos a ver en este video.
