Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
PyTorch — современная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная компанией Facebook. Как и другие популярные библиотеки, такие как TensorFlow и Keras, PyTorch позволяет использовать вычислительную мощность видеокарт, автоматически составлять граф вычислений, дифференцировать и считать его. Но, в отличие от предыдущих библиотек, обладает более гибким функционалом, благодаря тому, что использует динамический граф вычислений.
Audio
В этой статье мы рассмотрим несколько простых подходов прогнозирования временных рядов.
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 гостях у Moscow Python Podcast СТО в компании SunLight Илья Мельницкий. Обсудили с Ильей что такое IT не в IT компании и какие плюсы у retail компании.
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.