Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В первой части мы разобрались, зачем вообще могут быть нужны скруглённые дорожки и каплевидные подводы, а также реализовали необходимые для этого плагины. Эта же часть будет посвящена подстройке полученных плагинов под версию KiCad 6, в которой, к сожалению, пока полноценного функционала для скругления не появилось.
Оперативное информирование клиентов, когда их достаточно много для ручного обзвона, но недостаточно много для подключения массового сервиса, вроде sms.ru (на самом деле сервис хорош, но недавняя политика некоторых мобильных операторов создала определённые финансовые сложности ввиду заградительных тарифов на использование услуг sms-рассылок с/без использования имён) родило потребность в применении независимого инструмента.
Чтобы облегчить эту задачу, я, не программист, написал скрипт, который стал дополнительным инструментом управления постоянно меняющимися цифрами наличия комплектующих. Об этом скрипте и о том, как мы анализируем число оборудования на складе, пишу под катом.
yarsync - Yet Another Rsync - предназначен для синхронизации данных между несколькими устройствами, более точно - между файловыми системами в Unix-подобных средах. yarsync обладает интерфейсом, похожим на git, и является Python-обёрткой вокруг программы rsync. Программа доступна под свободной лицензией GPL v3.0 на github (я автор).
Сегодня хочу поделиться с вами хорошими новостями, которые связаны с производительностью python в грядущем релизе 3.11 и то, что нас ожидает в будущем!
Достаточно долгое время существенных ускорений в CPython не наблюдалось, были определённые улучшения в некоторых последних версиях, но особо на итоговую производительность, даже в специальных задачах это не cлишком сильно влияло, не говоря о задачах общего назначения, которые и составляют основную работу.
Очень часто я на просторах интернета натыкаюсь на такой вопрос: «А какое готовое решение по детекции лиц лучше всего использовать?» Так вот, я отобрал 5 решений с Github, которые показались мне хорошими, относительно новыми и лёгкими в использовании, и хотел бы сравнить их между собой. Всем, кому интересно, что из этого вышло, добро пожаловать под кат!
В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.
На прошлом уроке я рассказал о том, как повысить контрастность изображения и как выделить на изображении особе точки. Затем мы попробовали работать с найденными особыми точками. В частности, превратили эти точки в список координат и попытались объединить близкие точки в одну, так как у нас получилось очень много точек рядом. В статье был предложен следующий алгоритм: при составлении списка, перед добавлением в список очередной точки проверять, находится ли она близко от последней, если да, то добавлять в тот же список, если нет, то начинать новый список. Только проблема в том, что обход точек был через развертку, и могло получиться так, что близкие точки попадают в разные списки. Поэтому объединение точек получилось «криво». Сегодня мы исправим этот недочет.
Существует множество сервисов по подбору синонимов, но они редко справляются с терминами, которые содержат в себе более одного слова. Для подбора синонимов для более сложных выражений могут помочь Викиданные.
В июле 2020 года компания OpenAI выпустила свою модель машинного обучения третьего поколения, GPT-3, ориентированную на генерирование текстов. Тогда я понял, что мир уже не будет прежним. Эта модель задела меня за живое. Те системы такого рода, что выходили раньше, у меня подобных ощущений не вызывали. И вот ещё неожиданность — о новой системе начали говорить мои друзья и коллеги, в принципе интересующиеся технологиями, но не особенно обращающие внимание на последние достижения машинного обучения (Machine Learning, ML) и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI). Об этом написала даже газета Guardian. А если точнее — статью написала сама модель, а в Guardian её лишь отредактировали и опубликовали. Совершенно очевидно то, что выход модели GPT-3 стал поворотным моментом в развитии искусственного интеллекта.
В предыдущей статье я рассказал о том, как получить данные о персональных тренировках из набора FIT-файлов, которые создаются при использовании носимых устройств (фитнес-браслеты, часы, смартфоны, велокомпьютеры).
Мы продолжаем нашу серию статей, связанных с байесовскими методами, один из которых — Байесовские Сети Доверия (БСД). Теоретическую основу БСД вы можете найти в этойстатье.
В этой статье мы сначала вкратце вспомним теорию. Дальше будет, что называется, только хардкор: на примере данных “Титаника” мы будем строить БСД.
В 2015 году, когда я пришёл на своё текущее место работы, мне было непривычно от необыкновенной свободы действий. Буквально, на новом месте можно было проявить весь творческий потенциал как DevOps-евангелиста. Мне нравилось выстраивать процессы, автоматизировать рутину, делать разработку удобной. Больше всего я люблю оптимизации, а больше всего ненавижу - рутину.
Эта история одной боли и попытке не просто "принять обезболивающее", а реально излечить её. Поэтому готовьтесь переварить лонгрид.
Некоторое время назад я писал про альтернативные возможности, как можно добавить в django асинхронность (есть официальный подход, изложенный в DEP-09). С тех пор у меня получилось оформить свои идеи в нечто относительно цельное, что вылилось в vinyl project. Описание проекта читайте на гитхабе, здесь же я хочу рассказать о его интересных особенностях.
Это продолжение статьи Ирина — опенсорс русский голосовой помощник. Offline-ready. Расскажу, что поменялось за два месяца с момента прошлой статьи.
Финансовая отчетность (ФО) — штука предельно ответственная. Получаемая от бизнеса ФО постоянно нужна банку для организации повседневной деятельности. Но процесс получения важной для нас отчётности омрачается тем, что работа с ФО — это монотонный неэффективный конвейер, на поддержание которого банковские служащие тратят тысячи человекочасов. ВТБ использует электронные инструменты получения ФО, такие как: ФНС, 1С, Коробочное решение распознавания. Это основные направления развития, но сегодня они не покрывают всю потребность в клиентской ФО.
В один прекрасный весенний вечер мне в голову пришла прекрасная идея - попробовать зареверсить приватный API одного из самых крупных шерингов самокатов в РФ. Сразу скажу что на публикацию этого материала мне дал разрешение лично директор компании, но попросил не называть имена и название сервиса. Так же скажу что это не инструкция к действию, ведь уязвимость уже исправили и смысла пытаться её воспроизвести нет.
Как театр начинается с вешалки, так анализ начинается с данных. Во многих науках существуют уже готовые датасеты, однако урбанистике с этим повезло меньше остальных. Современный человек утолил свой голод, излечился от болезней, познал тайны атомного ядра и вселенной - пора наверно и обустроить городское пространство вокруг себя? Но для начала его следует изучить.
Согласно заявлению Python Software Foundation (PSF), Python 3.11 сейчас находится в альфа-ревизии и планируется к релизу в Октябре 2022. Какие изменения ожидают нас в следующей версии?
В данной статье мы рассмотрим, как можно быстро доказать следующие утверждения, смотря на один и тот же источник данных:
Лошади бегают по часовой стрелке быстрее чем против.
Лошади бегают против часовой стрелки быстрее чем по часовой.
Лошади бегают на более дальние дистанции быстрее (с большей скоростью), чем на короткие.
Лошади бегают на более дальние дистанции медленнее (с меньшей скоростью), чем на короткие.