Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В статье рассказываю, с какими трудностями мы столкнулись при модерации видео в условиях небольшого количества данных, и как их решили. Думаю, материал будет полезен всем, кто занимается похожими задачами в крупных продуктовых компаниях.
RxPY — это библиотека, реализующая принципы функционального реактивного программирования в Python. Она позволяет создавать и управлять асинхронными потоками данных, объединяя их, фильтруя и трансформируя с помощью цепочек операторов.
В этой статье я расскажу, как мы реализовали систему мониторинга востребованности дашбордов. Разработчики называют это визуализацией над визуализацией. Под катом подробный рассказ с примером кода, так что все желающие смогут повторить подобное на своей BI системе, если вы также выбрали гибкую платформу для своих задач.
В этой статье мы рассмотрим трансформер зрения (Vision Transformer, ViT) в том виде, в котором он был представлен во второй статье. Она включает в себя открытый код ViT, а также концептуальные объяснения компонентов. Реализация ViT, рассмотренная в статье, выполнена с использованием пакета PyTorch.
Пример создания Full Stack проекта, используя функциональное тестирование как инструмент дизайна(продолжение)API часть и релиз проекта Продолжение...
Хочу поделиться вариантом решения одной интересной задачи. Различные геосервисы позволяют получить спутниковые снимки поверхности земли в одной и той же точке в разные месяцы и годы. По ним можно проследить характер изменений: пустыри зарастают, водоемы заболачиваются, люди покидают одни места и осваиваются в других. Но можно ли понять по снимку, как изменится местность в будущем?
PL/Python. Это расширение позволяет писать функции на Python прямо внутри базы данных. Это как объединение двух лучших миров: любимого PostgreSQL и могучего Python.
Как найти собственные числа и собственные значения матрицы? Методы, излагаемые в курсе линейной алгебры, основанные на определении — применимы ли они к реальным данным? Существует ли простой алгоритм поиска этих величин, который можно понять, а не просто поверить? Об этом мы поговорим под катом
В статье я расскажу о том, как мы решали вопрос автоматизации оценки эффективности большого количества маркетинговых кампаний с помощью бутстрапа в PySpark. Я опишу различные подходы к реализации бутстрапа с их плюсами и минусами, а также расскажу об итоговом варианте, который мы выбрали для себя.
Я сделал бота @raft_password_bot, который защищает секрет с помощью промптов. Рассказываем, как сделать такого же. И предлагаем попробовать с помощью промпта выведать у него тайну.
В одном телеграм канале с мемами увидел такой вот видео-нот, и так мне зашла эта идея что сразу захотелось сделать такой же.
Правильно перевозить байтики с места на место нам помогает огромный зоопарк инструментов. И, кажется, мы приручили ещё одного питомца. В этой статье хочу поделиться сценарием, который, на мой взгляд, прекрасно описывает вариант использования компактной встраиваемой базы данных DuckDB.
Когда создаешь новое приложение, особенно если оно должно быстро обрабатывать данные, использование библиотеки asyncio — это хороший выбор. Она позволяет работать с неблокирующими библиотеками, asyncpg и aiohttp. Однако чаще всего программисты работают с уже существующим кодом, который использует блокирующие библиотеки.
Хочу поделиться своим пет-проектом, который посвящен созданию ETL-процесса — важного элемента в работе любого Data Engineer. Мой проект направлен на извлечение данных из электронной почты и их загрузку в базу данных Greenplum для анализа.
Одним днем я решил поработать с различными алгоритмами, но как оказалось это не так просто. Дело в том, что проще визуально воспринимать информацию, нежели в виде кода. Тогда я поставил себе цель - попробовать написать небольшой, но полезный прототип библиотеки для визуализации алгоритмов на языке программирования Python.
Данная статья представляет собой ознакомление с базовым синтаксисом SQLAlchemy 2.0, информации здесь хватит для того, чтобы сразу начать пользоваться и удовлетворить 80% ваших нужд, да и на неё вы потратите меньше времени, чем на чтение документации).
Поделюсь с вами одной из моих любимых аналогий. Я раньше сам молол себе кофе. Купил такую старомодную ручную кофемолку с металлической воронкой, крутильной рукояткой и маленьким деревянным подносом, на который ссыпается смолотый кофе. Может быть, где-то у меня она ещё валяется. Теперь я слишком занят. Перешёл на кофемашину.
В конце 2022 года закончилось соревнование DFL - Bundesliga Data Shootout. Так как мне интересен футбол и в целом спортивная аналитика, то я решил поучаствовать в этом соревновании. Целью данной статьи является описание моего подхода, и я уверен, что многие методы, примененные к этой задаче, могут быть адаптированы для решения других задач в области компьютерного зрения.
Мы достаточно написали статей про оптимизацию ваших нейросетей, сегодня пора перейти к дроблению, уменьшению и прямому урезанию, иначе квантованию данных. Сам по себе процесс этот несложный с точки зрения всего, но подводные камни у операции есть. Рассказываем о видах квантования и приводим примеры в этой статье
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.