Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Задача – «Провести анализ сообщений коммерческого чата на предмет игнорирования вопроса клиента менеджером компании»
При выполнении инженерно-геологических изысканий может возникнуть задача, связанная с сопоставлением данных полевых и лабораторных исследований на одних и тех же грунтах, с целью подтверждения корректной транспортировки проб от объекта изысканий до лаборатории (образцы не были деформированы и/или разрушены в ходе перевозки).
Возникало ли у вас когда-нибудь желание быстро испытать какую-нибудь свежую идею, прибегнув к интерфейсу командной строки Python, к REPL? Вероятно, если речь идёт об эксперименте буквально с несколькими строками кода, вам просто не захочется создавать для этого новый «блокнот» Jupyter.
Мы полюбили RNN (рекуррентные нейронные сети), LSTM (Long-short term memory), и все их варианты. А теперь пора от них отказаться!
Управляемые складки одежды и морщины, фотореалистичные симуляции вождения, естественное освещение объектов при смене фона, китайский аналог DALL-E и многое другое: встречайте подборку самых интересных исследований и нейросетевых моделей, которые появились в прошедшем месяце.
Для асинхронного Python существует мало полноценных ORM, и им далеко до таких монстров-комбайнов, как DjangoOrm и SQLAlchemy.ORM. Бедность ORM-инструментария для асинхронного программирования заставила многих программистов отказаться от зачастую непонятной им работы с ORM и перейти к более прозрачному взаимодействию с БД. Решение в лоб — написание raw SQL, но в этом случае запросы не будут защищены от инъекций, а запросы, составляемые по бизнес логике с опциональными параметрами, превратятся в конкатенацию строк. Важно найти баланс между прозрачностью выполнения кода, скоростью его написания и читаемостью.
В прошлый раз мы с вами научились делать параллельные книги и сделали русско-английский вариант отрывка романа Харпер Ли "Убить пересмешника". Сегодня мы сделаем следующий шаг и создадим полноценную многоязычную книгу на восьми языках.
Перевод: Špela Giacomelli (aka GirlLovesToCode) — Permissions in Django Rest Framework В этой статье рассматриваются особенности использования разрешений has_permission
Если вы разрабатывает приложение, работающее по сети, или проводите отладку работы такого приложения, доскональное знание работы сетевых протоколов сильно облегчит вашу задачу. Первоисточником подобного знания являются RFC и, к счастью, они с давних времен находятся в открытом доступе. Более того, прочитать их можно даже консольных браузером links, так как кроме текста в них ничего не содержится.
В бытность мою, когда я самостоятельно изучал Python, я находил достаточно теоретического материала о языке и его возможностях. Однако даже после прочтения нескольких статей на разных сайтах и книг многое не укладывались у меня в голове (да, вот такой вот я тугой). Непонятные концепции приходилось зубрить «на веру» без глубокого понимания, потому что практические примеры в статьях были для меня сложны. Время шло, я становился опытнее, понимание приходило на практических задачах, и в какой-то момент я стал учить Python'у своих друзей. В рамках наставничества я обнаружил, что, кажется, наметил путь, по которому можно объяснять сложные концепции простыми словами.
При работе над django-проектом, есть ряд must-have сторонних библиотек, если не хочется бесконечно изобретать велосипед. Средстав отладки sql запросов(debug-toolbar, silk, --print-sql из django-extensions), что-нибудь для хранения древовидных структур, переодических/отложенных задач(кстати, cron-like интерфейс есть у uswgi. EAV всё ещё бывает нужен, хотя часто его можно заменить jsonfield. И одна из таких крайне полезных вещей, но почему-то реже обсуждаемая в сети - FSM. Не так часто почему-то сталкиваюсь с ними в чужом коде.
Данная статья представляет собой обзор на оригинальную статью на Medium (эксперименты проводятся с изменениями некоторых условий).
Область применения нейронных сетей в медицине бурно развивается. В этой области решаются задачи, которые облегчают работу врачей. В частности, одной из востребованных задач в этой области является детекция объектов на медицинских снимках (это когда на картинку накладывается прямоугольник, который ограничивает область, в которой предположительно есть некоторый объект). Пример такого изображения представлен ниже.
Данная статья будет полезна студентам и тем, кто хочет разобраться с тем, как происходит шумоподавление речи (Speech Denoising) с помощью глубокого обучения. На Хабре уже были статьи по данной тематике несколько лет назад (раз, два), но нашей целью является желание дать несколько более глубокое понимание процесса работы со звуком.
В последнее время у меня появилось новое хобби – чтение документации Python просто для удовольствия! Когда вы читаете на досуге, то, как правило, замечаете интересные «лакомые кусочки», которые в противном случае пропустили бы.
В лаборатории моделирования природных систем Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО мы активно исследуем вопросы применения автоматического машинного обучения для различных задач. В этой статье мы хотим рассказать о применении AutoML для эффективного прогнозирования временных рядов, а также о том, как это реализовано в рамках open-source фреймворка FEDOT. Это вторая статья из серии публикаций, посвященной данной разработке (с первой из них можно ознакомиться по ссылке).
Пусть в аквариуме живут рыбки двух цветов.
Начнем с визуализации. Зададим число рыбок n=100 и договоримся что каждая из них имеет случайный цвет color №0 или №1, а также находится в случайной точке (x,y). Т.е. x, y, и color — это три вектора длины n, а третью (z-) координату мы не рассматриваем.
В этой статье, переводом которой мы решили поделиться специально к старту курса о Data Science, автор представляет новый пакет Python для генерации кластерограмм из решений кластеризации. Библиотека была разработана в рамках исследовательского проекта Urban Grammar и совместима со scikit-learn и библиотеками с поддержкой GPU, такими как cuML или cuDF в рамках RAPIDS.AI.