Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Решение в облаке — фактически стандарт. Есть данные, чувствительные к сетевой передаче. Конфиденциальные, персональные, секретные наконец. Где храниться, как передаются, где обрабатываются — важные "нюансы". Храните персональные данные в облаке? Делали мы тут крошечную медицинскую ИС (МИС) у себя, аккурат с нюансами передачи по сети персональных данных. Как оно вышло излагаем ниже.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Давайте рассмотрим, как использовать линейную алгебру и тензорные операции, чтобы создать всем известную игру.
Пошаговый туториал по созданию CLI приложений на основе стандартной библиотеки
Среди любителей Minecraft много энтузиастов: пока одни просто играют, другие запускают целые серверы и пишут модификации. А кто-то идет дальше и разрабатывает собственные песочницы. Последнее теперь возможно даже на Python. Под катом делюсь основами работы с библиотекой Ursina Engine и показываю, как с помощью нее создать мир из кубов.
4 идеи по ускорению
В последние годы соревнования GLUE и SuperGLUE на английском языке стали стандартным бенчмарком для определения возможностей универсальных языковых моделей, таких как BERT, RoBERTa в решении широкого круга задач обработки естественного языка, в том числе задач с недостаточной обучающей выборкой. Соревнования GLUE/SuperGLUE представляют собой наборы задач NLP на основе ранее представленных датасетов. Академическое сообщество NLP довольно быстро расправилось с GLUE, отчасти вследствие того, что задачи были довольно однотипные, они сводились либо к парной текстовой классификации, либо к классификации единственной последовательности. Ответом на это был новый набор задач SuperGLUE, в состав которого вошли вопросно-ответные задачи, задачи кореференции и задачи семантического следования. На данный момент модели, обученные на базе ERNIE и DeBERT, превзошли качество разметки человеком.
Здесь предисловие. Это мой первый пост на Хабре, да и вообще первая публикация в стиле, в котором я постараюсь все разложить по полочкам и рассказать с какими трудностями, я новичок во всей этой теме (студент второго курса) столкнулся и как я их решил (возможно примитивно).
В этой статье объясняется, как делать копии списков Python, массивов NumPy и датафреймов Pandas при помощи операций получения срезов, списочного индексирования (fancy indexing) и логического (boolean indexing). Эти операции очень часто используются при анализе данных и должны рассматриваться всерьёз, поскольку ошибочные предположения могут привести к падению быстродействия или неожиданным результатам.
Все хотят писать чистый код. Этому посвящены целые книги. Но вам не нужно читать книги, чтобы начать писать более чистый код прямо сейчас. Есть одна «хитрость», которой может научиться любой кодер, она делает код гораздо менее запутанным.
В сегодняшней статье хотим поделиться опытом, как можно начать использовать TensorFlow в целях распознавания образов. Напомним, что TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигающая качества человеческого восприятия.
Проблема выбора формата файла, с которым предстоит работать для чтения и записи pandas.DataFrame, заключается как раз в том, что есть из чего выбрать: даже сам pandas включает в себя функционал, позволяющий работать с большим перечнем типов файлов. Обилие доступных для данной задачи форматов обусловлено невозможностью решить проблему импорта/экспорта раз и навсегда: ничего идеального, как и формата для хранения данных, к сожалению, не существует, поскольку даже самый, на первый взгляд, оптимальный и минимально затратный по ресурсам pickle способен создать очень много проблем.
Заметил, что вам очень нравится вместе с нами разбирать решения задач с хакатонов. Сегодня расскажу, как я занял 4 место в соревновании по выявлению незаконных построек по спутниковым снимкам и что мне не хватило, чтобы попасть в топ-3 на Цифровом прорыве.
Если вы выполняете проект по обнаружению объектов, высока вероятность того, что вы выберете одну из многих моделей YOLO. Учитывая количество моделей обнаружения объектов YOLO, сделать выбор в пользу лучшей из них непросто.
В этом посте расскажем о том, как мы создавали для нашего продукта (MMO RPG игра в телеграм) собственную систему аналитики
Данные для анализа были взяты из сводной базы ICTRP (International Clinical Trials Registry Platform — Платформа международного реестра клинических исследований) Всемирной организации здравоохранения. Для целей данной статьи нужна не полная база, а только одно поле Primary_sponsor, которое содержит название главной заинтересованной в исследовании организации — «спонсора».
Entity Component System (ECS) - это паттерн, используемый при разработке видеоигр, для хранения игровых объектов.
Значимость темы машинного обучения (machine learning) сегодня очевидна. Это огромный домен знаний в Computer Science, которому в России, в частности, посвящают конференции уровня недавней AI Journey. Существует множество способов применения ML в различных областях, среди самых исследованных: распознавание изображений/видео/голоса, процессинг текста. Однако есть и более любопытные задачи, с которыми справляется ML. Например, обучение с подкреплением, что позволяет ИИ играть в игры типа Го, идентификация людей по фотографии, распознавание жестов, движений и поз человека.