Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Вдохновившись постом Building A Virtual Machine inside ChatGPT , я решил попробовать что-то подобное, но на этот раз вместо инструмента командной строки Linux давайте попробуем превратить ChatGPT в интерпретатор Python!
Возможно, ты сейчас готовишься к собеседованию в какую-нибудь IT-компанию. Скорее всего, тебе будут задавать технические вопросы, поэтому тебе приходится готовиться. Но, возможно, ты всё равно не сможешь ответить на все вопросы правильно. Как быть?! А слышал ли ты про новую умную chatGPT? А что, если я тебе скажу, что больше готовиться к собеседованиям так усердно не нужно! Что?! Задаваемые тебе вопросы можно делегировать chatGPT. В общем, нет времени объяснять, давай устроим собес для chatGPT по Data Science и узнаем, сможет ли сетка его пройти?! Всё по классике — спрашиваем вопросы по 4 секциям: программирование — Python и алгоритмы, написание SQL-запросов, Data Science и статистика, ML System Design
Этот пост я решил написать, для тех, кто также искал понятный код и рабочий пример, который можно было взять, вставить в гугл колаб(google colab) и сразу начать "играться" с кодом. Но не нашел. Для вас, друзья!P.S весь код будет в конце.
В этой статье я хочу затронуть вопрос интернационализации Qt-приложений, поделиться своим опытом, показать легкость работы с предоставленными инструментами и некоторые неочевидные моменты, которые могут возникнуть...
Расскажу, как мы ищем поведенческие аномалии в продукте и зачем это вообще нужно делать. Что такое аномалии?
You can suffer race conditions when using process-based concurrency via the multiprocessing module in Python.
Эпопея завершилась и Python 3.11 вышел в релиз. Предлагаем заварить чайку и похоливарить на тему стилей, принципов и нотаций именования переменных.
Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает оптимальные гиперпараметры методом проб и ошибок.В данной статье представлен обзор фреймворка Optuna, рассмотрены ее основные возможности, базовые примеры использования.
Летом прошел очередной чемпионат на Kaggle - "American Express - Default Prediction", где требовалось предсказывать - выйдет ли пользователь в дефолт или нет. Табличное соревнование на 5К участников с очень плотным лидербордом.
Разметка- самая важная часть проекта глубокого обучения. Это решающий фактор того, насколько хорошо модель обучится. Однако это очень утомительно и отнимает много времени. Одним из решений является использование автоматизированного инструмента разметки изображений, который значительно сокращает время. В этой статье мы обсудим некоторые приемы и приемы разметки в OpenCV. С помощью этих методов мы создадим автоматизированный инструмент для разметки одного класса. Он также будет иметь функцию отклонения ненужных объектов. Все это использует возможности некоторых простых алгоритмов в OpenCV.
Платформа Hugging Face это коллекция готовых современных предварительно обученных Deep Learning моделей. А библиотека Transformers предоставляет инструменты и интерфейсы для их простой загрузки и использования. Это позволяет вам экономить время и ресурсы, необходимые для обучения моделей с нуля.
Нейронные сети, рисующие “всякое” по запросу, не обошли стороной и меня. После того, как наигрался, я решил, что так как тема из области искусственного интеллекта, то и интерфейс взаимодействия нужен соответствующий. Например, голос и желательно на русском языке. Так появилась идея создать быструю команду для siri. Что из этого получилось, читайте далее. В конце статьи - видео, ссылки на быстрые команды, репозиторий с необходимыми файлами и инструкция по установке.
Многие студенты колледжей в России в этом году будут обязаны сдать демо-экзамен по дисциплине, посвящённой изучению темы машинного обучения, но качество обучения в учебном заведении может страдать в силу малого количества опыта в вопросе проведения подобного рода тестирования. В силу данного обстоятельства студенты в поисках материала для подготовки обращаются к помощи интернет ресурсов, но с ужасом обнаруживают, что информация не такая структуризированная, как было бы удобно экзаменуемым.
В настоящее время разработано уже достаточно много разнообразных программ, позволяющих работать с футбольными данными, так что, с одной стороны, сложно быть особым инноватором в этой области, с другой, труднопрогнозируемость футбольных результатов и развитие как аналитики в целом, так и машинного обучения в частности, открывает перед разработчиком дверь к большому простору для исследований и экспериментов.
Это в общем-то первая статья на хабре, пробная и экспериментальная. Цель статьи изложить процесс создания темплейта под разработку для ROS (Robot Operating System) внутри контейнера и сделать это в шутливой манере. Дальше бога нет
"Портрет, сделанный нейросетью" - все чаще читаем в новостной ленте, и каждый хотел бы сделать себе подобный, но удобные сервисы, просящие монету, или желание разбираться самому, отталкивают. Не нужно ничего скачивать. Час времени и каждый сможет сделать себе аватарку! Читать далее
Сегодня хочу рассказать про то, как за кулисами устроена работа моего мини-проекта по ведению задач autofocus. В предыдущей заметке я рассказал про принципы, лежащие в основе метода Автофокуса. А тут будет скорее набор ключевых слов с короткими описаниями того, что и как связано между собой. Конкретная реализация будет.