Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
This article contains a real-time implementation of an autoencoder which we will train and evaluate using very known public benchmark dataset called MNIST data.
Работа нейронной сети основана на манипуляциях с матрицами. Для обучения используются разнообразные методы, многие из которых выросли из метода градиентного спуска, где необходимо умение обращаться с матрицами, вычислять градиенты (производные по матрицам). Если заглянуть “под капот” нейронной сети, можно увидеть цепочки из матриц, выглядящие зачастую устрашающе. Проще говоря, “нас всех подстерегает матрица”. Пора познакомиться поближе.
Эта статья основана на данных конкурса, который компания Driven Data опубликовала для решения проблем с источниками воды в Танзании. Краткий анализ данных, подготовка данных и бэйзлайн модель с использованием CatBoost. Целевая аудитория - те, кто хотят начать свой путь в ML-соревнованиях.
Audio
Не знаю как вам, а мне статистика далась очень не просто. Причем "далась" - это еще громко сказано. Да, оказалось что можно довольно долго ехать на методичках, кое как вникая в смысл четырехэтажных формул, а иногда даже не понимая результатов, но все равно ехать. Ехать и не получать никакого удовольствия - вроде бы все понятно, но ощущение, что ты "не совсем в теме" все никак не покидает. Какое-то время пытался читать книги по R и не то что бы совсем безрезультатно, но и не "огонь". Нашел наикрутейшую книгу "Статистика для всех" Сары Бослаф, прочитал... все равно остались какие-то нюансы смысл которых так и не понятен до конца.
Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.
Девятый Python-митап в Челябинске состоится в четверг, 27 мая. Место: Клары Цеткин, 11, 1 этаж (Лекторий КЦ11) Начало в 18:30.
Мой друг Алексей ищет работу и ходит на собеседования. После которых интересуется, как-бы я ответил на некоторые из заданных вопросов.Отвечая на один такой вопрос, я слегка увлёкся, и материала набралось на целую статью. Впрочем, небольшую и несерьёзную - пятничного формата. Хотите немного развлечься? Вопрос лёгкий. Надеюсь, вы попытаетесь ответить на него самостоятельно, прежде чем читать дальше. Итак:"Сложить два целых числа (от 1 до 99) без использования оператора 'плюс'. Дайте пять разных ответов" Как думаете, сколько там ответов?
Graphsignal is an observability platform for monitoring and troubleshooting production machine learning applications. It helps ML engineers, MLOps teams and data scientists to quickly address issues with data and models as well as proactively analyze model performance and availability. Learn more at graphsignal.ai.
Пытались ли вы когда-нибудь искать объекты на изображениях? Elasticsearch может помочь вам хранить, анализировать и искать объекты на изображениях или видео.
В этом кратком руководстве мы покажем вам, как создать систему распознавания лиц с помощью Python. Узнайте больше о том, как обнаруживать и кодировать информацию о внешности - и находить совпадения в поиске.
Незаметно от всех 12 мая 2021 вышла новая версия известного микрофреймворка Flask. Хотя казалось, что во Flask есть уже все, ну или почти все, что нужно для микрофреймворка. Предвкушая интерес, а что же нового завезли, оставлю ссылку на Change log.
Липкие сессии (Sticky-session) — это особый вид балансировки нагрузки, при которой трафик поступает на один определенный сервер группы. Как правило, перед группой серверов находится балансировщик нагрузки (Nginx, HAProxy), который и устанавливает правила распределения трафика на доступные сервера.В первой части цикла мы уже разобрали как создавать липкие сессии с помощью Nginx. Во второй части разберем создание подобной балансировки средствами Kubernetes.Так как статьи в основном направлены на начинающих - придется коснуться основ kubernetes. Да-да, я знаю в интернете полно материала для изучения куба. Но здесь будет минимум душной теории и максимум практики. Лучше один раз развернуть тестовое приложение в кластере и понять основные принципы, чем читать тонну скучных мануалов.
Задался тут вопросом, как можно обойтись без статического IP для экспериментов в домашних условиях. Наткнулся на вот эту статью.
Если вы хотите развернуть свой вебсервер с доступом извне, а платить провайдеру за статический IP не хотите, то данное решение вполне себе выход, которое можно в дальнейшем подогнать под свои нужды.
Podcast