Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Это небольшой рассказ про то, как команда Центра компетенции больших данных и искусственного интеллекта в ЛАНИТ оптимизировала работу банкоматной сети. Упор в статье сделан не на описание подбора параметров и выбор лучшего алгоритма прогнозирования, а на рассмотрение концепции нашего подхода к решению поставленной задачи.
В этой статье мы изучим полиморфизм, разные типы полиморфизма и рассмотрим на примерах как мы можем реализовать полиморфизм в Python.
Проблема впечатывания данных в PDF документ не нова, не я первый и не я последний кто с ней сталкивается, поэтому решил поделиться опытом решения и заодно представить вашему вниманию небольшое веб приложение по этой теме.
По данным Комиссии по ядерному регулированию, в США находится 31 исследовательский ядерный реактор. У автора есть лицензия на эксплуатацию одного из них, и в этой статье он продемонстрирует, как применил методы машинного обучения и общего анализа данных для прогнозирования уровней мощности импульсов и повышения показателя воспроизводимости наших экспериментов.
Мое приложение на 100% serverless, и я всегда умещался в уровень бесплатного использования, так что просто игнорировал затраты. Но затем мне пришел счет на 62$.Под катом вы сможете найти подробную инструкцию для умного контроля расходов в облаке, до того как они превратятся в проблему.
OpenVINO toolkit (или Intel Distribution of OpenVINO Toolkit) - это открытый бесплатный набор инструментов, который помогает разработчикам и аналитикам данных ускорить разработку высокопроизводительных решений для использования в различных видеосистемах.
Этот комплексный набор инструментов поддерживает весь спектр решений для компьютерного зрения, оптимизирует развертывание глубокого обучения и обеспечивает простое исполнение на различных платформах Intel.
OpenVINO решает самые разнообразные задачи, включая детектирование лица, автоматическое распознавание объектов, текста и речи, обработку изображений и многое другое.
Недавно на HackerNews обсуждали видео и каналы, где можно пойчиться продвинутому программированию. Под катом — подборка из 30 полезняшек.
Мы еще в школе научились вызывать функцию print. Что может пойти не так в консольной разработке? Да, и если бы не растущая сложность программ, проблем бы у нас не было до сих пор. А в реальности — то в тексте трудно найти нужную информацию, то он не влезает в экран по ширине и по длине, а от многочисленности цветов рябит в глазах.
На данный момент доступны два класса схем модуляции:
M-PSK: Phase Shift Keying (фазовая цифровая модуляция)
M-QAM: Quadratured Amplitude Modulation (квадратурная амплитудная модуляция)
где M - это порядок модуляции.
Интересен модуль может быть, скорее всего, в разрезе образовательных целей в сфере беспроводной связи (подбор модуляций исходил именно из нее), однако, вдруг кому-то пригодится и для научных изысканий. Не MatLab'ом насущным едины!
Добро пожаловать в статью по распознаванию. Так как большую часть рабочего времени я провожу в офисном пространстве open space, где каждое место пронумеровано, решил рассказать вам о компьютерном зрении на примере обычной таблички с номером рабочего места. Здесь мы дообучим нейросеть детектировать выбранную нами табличку.
Недавно я попал на стажировку в новую для себя IT-компанию и наш (моей команды) проект был - бот для телеграмма, который автоматизирует часть работы hr-менеджеров. Первую неделю нам дали на самостоятельное изучение всего, что мы посчитаем нужным (а я убежден, что лучший способ что-то изучить - это практика), так что я начал действовать. Язык программирования был выбран python (наверное понятно из обложки почему), так что в этой статьи я разберу пример именно с ним.