Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Audio
Jupyter Notebook – невероятно мощный инструмент для интерактивной разработки и представления проектов в области наук о данных.
На просторах интернета до сих пор остаются актуальными капчи, которые в качестве опции предлагают прослушать текст с картинки, нажав на соответствующую кнопку. Если кому-то знакома картинка ниже и/или есть интерес как ее обойти, используя систему оффлайн распознавания звука, предлагается к прочтению.
В нём есть данные о росте и весе 10 000 мужчин и женщин. Никакого описания. Ничего «лишнего». Только рост, вес и метка пола. Эта таинственная простота мне понравилась.
Решил несколько дополнить статью C/C++ из Python. Передача стандартных типов, таких как int, bool, float и так далее довольно проста, но мало необходима. С такими данными быстро справится и сам python, и врядли у кого-то возникнет необходимость вынесения части такого кода в библиотеку C/C++. А вот передача больших массивов данных, или еще лучше двумерных массивов данных, или даже двумерных массивов объектов.
После экспериментов с многим известной базой из 60000 рукописных цифр MNIST возник логичный вопрос, есть ли что-то похожее, но с поддержкой не только цифр, но и букв. Как оказалось, есть, и называется такая база, как можно догадаться, Extended MNIST (EMNIST). Если кому интересно, как с помощью этой базы можно сделать несложную распознавалку текста, добро пожаловать под кат.