Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Очень часто можно увидеть вопросы на том же тостере: «А какую книгу взять книгу, чтобы выучить технологи Х», и естественно в комментариях идет большое число мнений и большое число различных книг. В данной теме, я сделаю обзор самых популярных книг по Python для начинающих программистов, и дам четкое мнение – нужно ли их читать или нет (субъективно). Нужно ли читать книги. Изучая новые технологии, я люблю читать книги по данной технологии, так как я получаю не только сухую информацию, но и субъективное мнение автора по пригодности данных технологий. И в отличие от видео-курсов, мне не приходится ждать, пока автор из себя выдавливает мысль. Да и читаю, я быстро.
Пример приложения
Nvidia
Использование asyncio
Использование entity2vec
Для распознавания человеческой речи придумано множество сервисов — достаточно вспомнить Pocketsphinx или Google Speech API. Они способны довольно качественно преобразовать в печатный текст фразы, записанные в виде звукового файла. Но ни одно из этих приложений не может сортировать разные звуки, захваченные микрофоном. Что именно было записано: человеческая речь, крики животных или музыка? Мы столкнулись с необходимостью ответить на этот вопрос. И решили создать пробные проекты для классификации звуков с помощью алгоритмов машинного обучения. В статье описано, какие инструменты мы выбрали, с какими проблемами столкнулись, как обучали модель для TensorFlow, и как запустить наше решение с открытым исходным кодом. Также мы можем загружать результаты распознавания на IoT-платформу DeviceHive, чтобы использовать их в облачных сервисах для сторонних приложений.
Анализируем разные характеристики кучи вин