Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
После переписывания Cyberscore я захотел отправить на сайт какие-нибудь результаты. Последнее, во что я играл, это Pokémon Legends: Arceus, по которой на Cyberscore есть около 3000 таблиц результатов. Я не собирался отправлять столько рекордов вручную, поэтому начал придумывать инструмент для автоматизации этого процесса.
Недавно от знакомых прилетела задачка написать программу для самотестирования. Порылся в инете, думал в лёгкую найду наработки, но ничего кроме платных и бесплатных конструкторов тестов не нашёл (может плохо искал, кто знает…). Мне показалось, что устанавливать какие-то инородные проги, а потом ещё туда все вопросы ручками забивать - совсем некрасиво. Так родилось приложение для самотестирования, написанное на Python с помощью GUI библиотеки Tkinter.
На прошлом уроке мы познакомились с медианной фильтрацией, кастомными фильтрами и выделением контуров. Напомню, что выделенный контур можно использовать для поиска области интересов на изображении и для нахождения различных фич. В частности, вот что можно далее сделать с контуром
В 1993 году на демопати Assembly, которая проходит в Финляндии, команда Future Crew презентовала свою новую работу «Second Reality».
(хороший разбор исходников этой демо можно найти здесь же на Хабре, по этой ссылке«Анализ кода демо Second Reality»)
Телеграм снова стал очень популярен. Наше дело маленькое - получить от этого мессенджера максимум личной выгоды с учетом фактора времени. Я не буду уделять большого внимания библиотекам или деталям реализации, а предложу только общую концепцию довольно комплексной системы, которая кому-то может оказаться полезной.
Раньше я уже писал про использование телеграм бота для мониторинга состояния своих ресурсов, сейчас я бы хотел уделить особое внимание механике внедрения UI телеграм бота в процессе оценки предметов. Так как проект ориентирован на предметы старины, которые несут историческую информационную нагрузку, оценивать мы будем именно их.
Задача Титаника одна из самых известных платформы Kaggle. Рано или поздно, любой начинающий специалист по данным возьмется за ее решение. Здесь я покажу на пальцах: как проверить гипотезы, найти зависимости и реализовать предсказание только на основе аналитики.
Этой небольшой заметкой я хочу начать цикл статей посвященных алгоритмам компьютерной графики. Причем, не аппаратным тонкостям реализации этой самой графики, а именно алгоритмической составляющей.
Все мы тратим немало времени на отладку, копаясь в логах или читая трейсбеки (traceback, отчёты о трассировке стека). Любое из этих дел может оказаться сложным и длительным. Этот материал посвящён тому, как сделать трассировку стека и работу с исключениями как можно более простыми и эффективными.
Модели трансформеров на данный момент являются state-of-the-art решениями в мире обработки естественного языка. Новые, более крупные и качественные модели появляются почти каждый месяц, устанавливая новые критерии производительности по широкому кругу задач. В данной статье мы будем использовать модель трансформера для бинарной классификации текста.
Вася, неплохой веб-разработчик, решил создать свой прекрасный интернет-магазин, который приносил бы ему пассивный доход. Вася набил руку за несколько лет работы веб-разработчиком и считает, что сделать это будет раз плюнуть. Раскруткой и рекламой будет заниматься его друг, поэтому они не будут разобраны в статье этими аспектами Василий не интересуется.
Понадобилось мне недавно нарисовать в Python данные на карте, благо в данных есть координаты. Казалось бы, что может быть сложного... Но обо всем по порядку.
Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. Все они используются для оценки качества модели и, так или иначе, связаны друг с другом. Предлагаю вспомнить, как они рассчитываются.
В настоящее время практически все ИТ-продукты работают с персональной информацией пользователя: ФИО, телефон, e-mail, паспортные и другие идентифицирующие данные. Для обеспечения защиты прав и свобод, человека и гражданина при обработке его персональных данных в Российской Федерации существует Федеральный закон от 27.07.2006 N 152-ФЗ “О персональных данных”.
Продолжим изучение компьютерного зрения. Начало здесь. Напомню краткое содержание предыдущих уроков. Мы изучили этапы анализ и обработки изображений, установку OpenCV, простейшие действия над изображением, такие как преобразование в черно-белый формат, изменение размеров, накладывание фильтра размытия.
Когда заходит разговор об оптимизации производительности приложений, обычно основное внимание уделяют лишь скорости процессора и уровню его использования. Редко кого заботят соображения, касающиеся потребления памяти. Ну — до тех пор, пока программа не исчерпает доступную ей RAM. Обычно, оптимизируя работу с памятью, программы защищают от сбоев, вызываемых ошибками, связанными с нехваткой памяти. Но существует и множество других причин для того, чтобы попытаться ограничить потребление памяти приложением.
Уже давно считается, что многие (если не все) игры или приложения можно улучшить, добавив в них поддержку скриптов.
Тематика сегодняшнего сообщения – это разбор базовых понятий в теории вероятностей с помощью языка программирования Python.
Первая проблема, с который мы столкнулись – развороты больших баз данных (БД) у разработчиков на локальных машинах. Сегодня мы расскажем об инструменте «Databaser», который на 100% позволяет ее решить.
Я являюсь full stack разработчиком на культурно-историческом IT портале Königsland, который успешно начал свою работу примерно месяц назад. Этот ресурс посвящается культуре и истории Восточной Пруссии и является своеобразной летописью времен, которая больше всего напоминает вирутальный музей, где можно получить довольно полную информацию об истории этого великого края, а эта информация пополняется по мере возникновения у меня свободного времени.Страницы этой летописи приоткрывают завесу тайны и позволяют получить пользу от современных технологий тем, кто увлекается стариной.
Точно скажу, что костыли и велосипеды не лучшее решение, особенно если мы говорим о кэшировании, а конкретнее, если нам надо оптимизировать метод доступа к данным, чтобы он имел производительность выше, чем на источнике. Я докажу это на нескольких примерах, приведённых в статье, всего за 5 минут.