Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В первой части мы рассказали, зачем вообще решили заняться этим вопросом, а также поделились переводом статьи, ставшей для нас отправной точкой для собственных изысканий. Теперь хотим рассказать, как мы доработали идею под нашего сотрудника.
Отдельное спасибо комментаторам, которые отметились в комментариях к первой части. Устройства с костной проводимостью, программные решения вроде Equalizer APO 1.2.1, слуховые устройства с поддержкой Bluetooth — мы собрали и передали все ваши идеи. Может быть, что-то из этого и выйдет. Но мы расскажем о своём варианте. Возможно, он тоже кому-то будет полезен.
Красивая фэшн мебель, предметы роскоши и модный лухари интерьер - это то, что позволяет пустить пыль в глаза вашим гостям и прослыть хозяевам интересными людьми. Но как все это раздобыть, если у вас ипотека и бюджет ограничен?
Этот туториал содержит материалы полезные для понимания работы глубоких нейронных сетей sequence-to-sequence (seq2seq) и реализации этих моделей с помощью PyTorch 1.8, torchtext 0.9 и spaCy 3.0, под Python 3.8. Материалы расположены в эволюционном порядке: от простой и неточной модели к сложной и обладающей наибольшей точностью.
Используя новый алгоритм упаковки, в Graphcore ускорили обработку естественного языка более чем в 2 раза при обучении BERT-Large. Метод упаковки удаляет заполнение, что позволяет значительно повысить эффективность вычислений. В Graphcore предполагают, что это также может применяться в геномике, в моделях фолдинга белков и других моделях с перекошенным распределением длины, оказывая гораздо более широкое влияние на различные отрасли и приложения. В новой работе Graphcore представили высокоэффективный алгоритм гистограммной упаковки с неотрицательными наименьшими квадратами (или NNLSHP), а также алгоритм BERT, применяемый к упакованным последовательностям. К старту курса о машинном и глубоком обучении представляем перевод обзора соответствующей публикации на ArXiv от её авторов. Ссылку на репозиторий вы найдёте в конце статьи.
Автоматизация тестирования – неотъемлемая часть процесса обеспечения качества. Мы в нашей практике чаще всего разрабатываем тесты для веб-, мобильных приложений и API, но сегодня хотим рассказать о более редком направлении – тестировании десктоп-приложений.
В условиях растущих требований к безопасности создание и хранение паролей может вызвать вопросы не только для пользователей, но и у разработчиков и системных администраторов. Специалисты и другие осведомлённые люди знают, что пароли нужно хранить в зашифрованном виде. Уже на этапе ввода символы пароля нужно скрывать от любых глаз (даже от того человека, который его вводит). Всегда ли мы можем выполнить хотя бы эти требования?
Python — стремительно развивающийся язык программирования современности. В этом увлекательном и необычном руководстве материал разбивается на доступные пошаговые фрагменты, а теория объясняется кратко и понятно. Вместо того чтобы обрушивать на читателя лавину технического жаргона, вгоняющего в ступор, эта книга предлагает ему поработать над 150 практическими задачами. Создавая программы для решения этих задач, читатель быстро перейдет от азов к уверенному использованию сопрограмм, графического пользовательского интерфейса и к работе с внешними файлами — текстовыми, в формате .csv и базами данных SQL. Книга идеально подойдет каждому, кто хочет освоить программирование на Python. В частности студенты, изучающие computer science, и преподаватели, которые хотят более уверенно овладеть Python, найдут в книге подборку готовых задач для использования на учебных курсах.
Обратное распространение — это способ обучения нейронной сети. Цели обратного распространения просты: отрегулировать каждый вес пропорционально тому, насколько он способствует общей ошибке. Если мы будем итеративно уменьшать ошибку каждого веса, в конце концов у нас будет ряд весов, которые дают хорошие прогнозы.
В моей работе часто возникают различные задачи по анализу консистентности и полноты данных, а также по визуализации. Одна из таких задач, которую решал относительно недавно - необходимость визуализировать действия пользователей нашего мобильного приложения. Нужно было понять, какие сценарии работы с приложением существуют и внимательнее рассмотреть действия пользователей на каждом шаге для дальнейшего улучшения стабильности работы приложения.
В гостях у Moscow Python Podcast CTO и со-основатель компании Datafold Александр Морозов. Обсудили с Александром причины перехода его стартапа с Flask на FastAPI.
BERT тюнится под множество задач и доменов. В спектр задач, которые можно решить при помощи трансформера, входит задача аннотирования – краткого пересказа текстов. В статье подробно расскажем о том, как нужно модифицировать инструмент, чтобы обучить модель экстрактивной суммаризации.
Недавно я написал непобедимую игру «Крестики-Нолики». Это был интересный и поучительный проект, который многому меня научил. Если у вас есть желание посмотреть результат — это можно сделать здесь.
Лампа для слежения за фазами Луны, об изготовлении которой я хочу рассказать, это — развитие моего проекта лампы, воспроизводящей восход Солнца, которую я сделал для того, чтобы убедить сына в том, что день не начинается в 5 часов утра.
Есть замечательная статья 'Experimenting On My Hearing Loss' by paddlesteamer, которая сама по себе достойна перевода. Но инженер компании Дмитрий Михайлов вместе с Андреем Огурчиковым пошли дальше, испытав методику на себе. Материала получилось много, с обилием кода и аудиограмм. Поэтому мы разбили его на две части. В первой расскажем, зачем нам понадобилось "играться" со звуком и опубликуем перевод статьи, ставшей основной для последующей доработки напильником. Вторая часть будет посвящена нашему решению. Если у вас есть сотрудники с нарушениями слуха, рекомендуем к прочтению.
В освоении физики лабораторные эксперименты проясняют понятия гораздо лучше лекций. Но из-за пандемии у автора статьи, переводом которой мы делимся к старту флагманского курса о Data Science, уже больше года не было лабораторных занятий; при этом большинство экспериментов последнего курса физики требуют сложных, дорогих приборов. Но автору бросились в глаза эксперименты со спектроскопом, и он решил из подручных материалов сделать свой, недорогой цифровой спектрометр, а для анализа вывода прибора написал программу на Python.
Итак, вы уже продвинутый новичок — вы изучили основы Python и способны решать реальные задачи. Вы уже отходите от просмотра туториалов и чтения блогов; наверно, уже ощущаете, что в них излагаются одномерные решения простых придуманных задач; вероятно, вместо решения этой конкретной задачи вы хотите совершенствоваться в решении задач в целом.