Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
DeOldify— это проект, основанный на глубоком обучении, для раскрашивания и восстановления изображений. Модель использует архитектуру NoGAN для обучения модели.
Мы будем использовать эту модель, чтобы преобразовать некоторые старые черно-белые фотографии, добавив к ним цвет.
В июне Яндекс опубликовал нейросеть YaLM 100B. Нейросеть умеет генерировать тексты. А это очень мощная вещь, можно попробовать массу всего полезного (и не очень) создать с ее помощью, от сюжетов для книг, игр и приложений, заканчивая рерайтом статей или того хуже, дорвеями.Эта штука имеет лицензию Apache 2.0. Но чтобы запустить нужно ~ 200GB GPU видеопамяти!И еще есть нюанс, проверить нейронку в работе, не так-то просто. Яндекс не предоставили ни демок, ни инструкций, как запустить бюджетно YaLM 100B. Пока все ждут урезанную или онлайн версию, я познакомился с ней поближе. Об этом и лонгрид. Спойлер, дальше рассказ пойдёт о том, через что я прошёл и результаты. Исходников не будет. Поехали!
По этой ссылке приложение для поиска по датасетуOpen Images (1.7M картинок).
Загружаете свою картинку - получаете 5 похожих.
В предыдущих статьях мы научились работать с объектами, настраивать свет и камеры, редактировать материалы (aka. текстуры) через api. В заключительной части знакомства с Blender мы рассмотрим две темы: сборка проекта из разных файлов и запуск рендеринга через консоль. В Friflex мы используем Blender в работе над idChess (интеллектуальной платформой для распознавания и трансляции шахматных партий) и другими проектами по оцифровке спорта.
Вчера на официальном сайте был опубликован первый релиз-кандидат Python 3.11, который принесет важные оптимизации и доработки в возможности языка. Релиз планируется в октябре этого года, но уже сейчас можно поэкспериментировать с новыми возможностями и сегодня мы поговорим о группах исключений и асинхронных задач. Первые позволяют одновременно выбрасывать и обрабатывать несколько исключений, в то время как вторые позволяют объединять задачи в общий event loop и координированно управлять группами задач.
Это первая статья серии введения в нейронные сети, «Нейронные сети для начинающих». Здесь и далее мы постараемся разобраться с таким понятием — как нейронные сети, что они вообще из себя представляют и как с ними «подружиться», на практике решая простые задачи.
Год назад для собственных нужд я написал обертку Yandex SpeechKit на Python, она получилась настолько простая и универсальная, что грех не поделиться : )
4х повышение разрешения изображения с использованием ESRGANВ данной статье разобрано применение предобученной нейронной сети ESRGAN для увеличения разрешения изображения в четыре раза c использованием tensorflow hub.
На данный момент Python является самым популярным языком программирования, который применяется для анализа данных или в машинном обучении. Сильными сторонами Python являются его модульность и возможность интегрироваться с другими языками программирования.
В науке о данных разведочный анализ данных (exploratory data analysis, EDA) является самым важным этапом в проекте и занимает около 70-80% времени всего проекта. Такой анализ позволяет изучить какие-то свойства данных, найти в них закономерности, аномалии, очистить их, подготовить и построить начальные модели для дальнейшей работы. На этом этапе можно определить вид распределения, оценить основные его параметры, обнаружить выбросы, построить матрицу корреляции признаков и т.д.
Товарищи! PyCon Russia 2022, о необходимости которого все время говорили большевики питонисты, совершился! 30 и 31 июля в Москве состоялась самая долгожданная, уютная и душевная конференция для python-разработчиков и специалистов data science и ml. Мы выдохнули и спешим рассказать, как это было.
В Python, с каждым релизом, добавляют новые модули, появляются новые и улучшенные способы решения различных задач. Все мы привыкли пользоваться старыми добрыми Python-библиотеками, привыкли к определённым способам работы. Но пришло время обновиться, время воспользоваться новыми и улучшенными модулями и их возможностями.
Каждый день тысячи программистов трудятся не покладая рук. Они пишут код, контактируют между собой и, как и любой человек, совершают ошибки. Проблемы в коде могут повысить уровень рисков и стать критическими для компании. И с целью выявления таких ошибок специалисты проводят анализ кода.
Данный туториал является переводом статьи, написанной Stephen Grupetta. Все изображения и коды скопированы без изменений. В конце вы найдете примечания относительно данной информации, а также ссылку на github с работающим кодом. Если код, приведенный автором не запускается, переходите в примечания и, возможно, сможете найти решение вашей ошибки.
Цель статьи — описать алгоритм действий поиска открытого API сайта. Целевая аудитория статьи — программисты, которым интересен парсинг и анализ уязвимостей сайтов. В статье рассмотрим пример поиска API сайта edadeal.ru, познакомимся с протоколом google protobuf и сравним скорость различных подходов парсинга
В данной статье хочу рассмотреть банальный и не сложный проект, а именно подсчет количества поднятых пальцев.Все исходники можно найти на моем Github.Код будем рассматривать с самого начала, но лучше всего ознакомиться с моими предыдущими статьями.
В первой части познакомились с процессором Allwinner D1 на RISC-V архитектуре, рассмотрели возможности, поработали с одноплатным компьютером Sipeed Lichee RV. Старый образ операционной системы содержал многие недоработки, которые не позволяли полностью оценить работу одноплатника. В продолжение рассмотрения Lichee RV, возьмем новый образ Ubuntu, построенный на последнем ядре Linux 5.19, окончательный выпуск которого ожидается в конце июля 2022 года. Поработаем с GPIO из Python`а и установим Docker. Теперь полноценно протестируем новый образ, проверим на что способна плата и начнем уже программировать на Python.
Недавно я нашел баг в Django, создал тикет с исправлением и его приняли.В статье расскажу подробнее — над чем работал, в чем была ошибка и почему ее сложно встретить. А также еще про один баг, который по классике оказался фичей 😊.