Перенос стиля

Перенос стиля это процесс преобразования стиля исходного к стилю выбранного изображения и опирается на Сверточный тип сети (CNN), при этом заранее обученной, поэтому многое будет зависеть от выбора данной обученной сети. Благо такие сети есть и выбирать есть из чего, но здесь будет применяться VGG-16.

kopf - автоматизируем Kubernetes парой строк

Сводка новостей от pythonz.net 19.05.2019 — 26.05.2019

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (clxxix)

Talk Python to Me: #213 WebAssembly and CPython

Аудио-подкаст

Churn Prediction Machine Learning Model with Python

Sourcetrail – визуализатор работы программы

videoflow – computer vision on video

torchgpipe - A GPipe implementation in PyTorch

Восстановление данных с XtraDB таблиц без файла структуры, используя побайтовый анализ ibd файла

Так произошло, что сервер был атакован вирусом шифровальщиком, который по "счастливой случайности", частично отставил нетронутыми файлы .ibd (файлы сырых данных innodb таблиц), но при этом полностью зашифровал файлы .fpm (файлы структур). При этом .idb можно было поделить на:

• подлежащие восстановлению через стандартные средства и гайды. Для таких случаев, есть отличная статья;
• частично зашифрованные таблицы. Преимущественно это большие таблицы, на которые (как я понял), злоумышленниками не хватило оперативной памяти на полное шифрование;
• ну и полностью зашифрованные таблицы, не подлежащие восстановлению.

Классификация покрова земли при помощи eo-learn. Часть 3

Прошлые пару недель были весьма непростыми. Мы опубликовали первую и вторую части наших статей по поводу классификации покрова в масштабе целой страны при помощи фреймворка eo-learn. eo-learn — это библиотека с открытым исходным кодом для создания прослойки между получением и обработкой снимков со спутников и машинного обучения. В предыдущих статьях в примерах мы указывали только маленькое подмножество данных и показывали результаты лишь на малом проценте всей зоны интереса (AOI — area of interest). Знаю, это выглядит по меньшей мере не слишком впечатляюще, а возможно — весьма грубо с нашей стороны. Всё это время вас мучили вопросы, как можно использовать эти знания и перенести их на следующий уровень.

Что внутри asyncio

В этой статье я предлагаю читателю совершить со мной в меру увлекательное путешествие в недра asyncio, чтобы разобраться, как в ней реализовано асинхронное выполнение кода. Мы оседлаем коллбэки и промчимся по циклу событий сквозь пару ключевых абстракций прямо в корутину. Если на вашей карте питона еще нет этих достопримечательностей, добро пожаловать под кат.

Грядёт чистка в стандартной библиотеке Python

О том, какие батарейки планируются к изъятию из стандартной библиотеки в грядущих версиях

Test and Code: 75: Modern Testing Principles - Alan Page

Аудио-подкаст

PEP 594 – удаление мертвых "батареек"

Запускаем Python в браузере

Logging в Python

CNN: Часть 1

Вейвлет – анализ. Часть 2

В данной публикации рассматривается вейвлет – анализ временных рядов. Основная идея вейвлет-преобразования отвечает специфике многих временных рядов, демонстрирующих эволюцию во времени своих основных характеристик – среднего значения, дисперсии, периодов, амплитуд и фаз гармонических компонент. Подавляющее большинство процессов, изучаемых в различных областях знаний, имеют вышеперечисленные особенности.

Целью настоящей публикации является описание методики непрерывного вейвлет- преобразования временных рядов средствами библиотеки PyWavelets..

ruopenrefs — ОКТМО, ОКСМ, ОКЕИ и другие справочники в Python

О приложении, предоставляющем информацию из различных общероссийских справочников.