Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Цель соревнования — создать методику оценки кредитоспособности заемщиков, не имеющих кредитной истории. Что выглядит довольно благородно — заемщики этой категории часто не могут получить никакой кредит в банке и вынуждены обращаться к мошенникам и микрозаймам. Интересно, что заказчик не выставляет требований по прозрачности и интерпретируемости модели (как это обычно бывает в банках), можно использовать что угодно, хоть нейросети.
Сегодня, как всегда, поговорим о создании мобильных приложений с фреймворком Kivy и Python. В частности речь пойдет о создании мобильного клиента для одного Интернет ресурса и публикации его в Google Play. Я расскажу, с какими проблемами может столкнуться новичок и опытный разработчик, которые решили попробовать себя в кроссплатформенной разработке с Kivy, что можно и чего лучше не делать в программировании с Python for Android.
Летом прошлого года закончилось соревнование на площадке kaggle, которое было посвящено классификации спутниковых снимков лесов Амазонки. Наша команда заняла 7 место из 900+ участников. Не смотря на то, что соревнование закончилось давно, почти все приемы нашего решения применимы до сих пор, причём не только для соревнований, но и для обучения нейросетей для прода.
В течение последних месяцев в нескольких проектах наш партнер использовал виртуальную машину для обработки и анализа данных (DSVM) на базе Ubuntu от Microsoft. Он решил попробовать ее в деле уже используя продукт Amazon. Рассмотрим все плюсы и минусы, а также сравним наш инструмент с похожими решениями.
Однажды, перед защитой очередной лабораторной работы мне задали вопрос: какие поля IP-пакета можно использовать для стегано? Я не знал и лишь пожал плечами. Но вскоре я всё же решил изучить этот вопрос. Под катом вас ждёт изучение заголовков IP-пакетов, собственная утилита ping на Python и несколько способов передать данные, не привлекая внимания.
Или как я оказался в команде победителей соревнования Machines Can See 2018 adversarial competition.
Большое и увлекательное путешествие начинается с простого и банального шага. Когда мне на работе понадобилось реализовывать процесс логина для набора автоматизированных тестов, я даже не представлял, куда это приведет. Дальше в статье вы узнаете, как доказать, что вы знаете пароль, ни разу не передав его в каком бы то ни было виде (доказательство с нулевым разглашением), и как я спотыкался на готовых примерах, чтобы получить работающий код на Python в конце пути.
Компьютерное зрение все глубже интегрируется в нашу жизнь. При этом, мы даже не замечаем всего этого наблюдения за нами. Сегодня расскажем о системе, помогающей анализировать эмоции посетителей на конференциях, в учебном процессе, в кинотеатрах и много где ещё. Кстати, покажем код и расскажем о практических кейсах.
Google Colaboratory — это не так давно появившийся облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения. Используя Colaboratory, можно получить удаленный доступ к машине с подключенной видеокартой, причем совершенно бесплатно, что сильно упрощает жизнь, когда приходится обучать глубокие нейросети. Можно сказать, что она является некоторым аналогом гугл-документов для Jupyter Notebook.
Решал задачу составления словаря Хабрахабра для целей отслеживания появления новых языков, фреймворков, практик управления и т.п. Короче новых слов.
Результатом стал список английских слов «в именительном падеже и единственном числе».
Хочу поделиться опытом работы с камерой Intel RealSense, модель d435. Как известно, многие алгоритмы машинного зрения требуют предварительной калибровки камеры. Так уж получилось, что мы на нашем проекте используем ROS для сборки отдельных компонентов автоматизированной интеллигентной системы. Однако, проштудировав русскоязычный интернет, я не обнаружил каких-либо толковых туториалов на эту тему. Данная публикация призвана восполнить этот пробел.
Если вы всё ещё думаете на тему нужен ли Python 3, вот вам ещё один аргумент.
Хакатон "Цифровой завод", организованный Сибуром и AI Community, состоялся на прошлых выходных. Одна из двух задач хакатона была на тему predictive maintenance — нужно было предсказывать проблемы в работе экструдера. Её мы и решили. Рассказ сосредоточен в основном на data science'ной части решения, и о том, как нам удалось научиться неплохо прогнозировать довольно редкие события.
Мы, наконец, дождались еще одной части серии материалов от выпускника наших программ “Специалист по большим данным” и “Deep Learning”, Кирилла Данилюка, об использовании популярных на сегодняшний день нейронных сетей Mask R-CNN как части системы для классификации изображений, а именно оценки качества приготовленного блюда по набору данных с сенсоров. Рассмотрев в предыдущей статье игрушечный набор данных, состоящий из изображений дорожных знаков, теперь мы можем перейти к решению задачи, с которой я столкнулся в реальной жизни: «Возможно ли реализовать Deep Learning алгоритм, который мог бы отличить блюда высокого качества от плохих блюд по одной фотографии?». Вкратце, бизнес хотел вот это:
Ссылки на предыдущие части:
Это двадцать третья часть Мега-Учебника, в которой я расскажу вам, как расширить микроблог с помощью интерфейса прикладного программирования (или API), который клиенты могут использовать для работы с приложением более прямым способом, чем традиционный рабочий процесс веб-браузера.
Медленные тесты не только тратят время разработчиков на ожидание, но и усложняют следование лучших практик TDD (red-green testing). Когда тестовый набор выполняется несколько минут или дольше - это приводит к тому, что весь набор тестов запускают редко и баги, которые можно было бы исправить раньше и быстрее, откладываются.
В этом посте я расскажу как ускорить тесты вашего Django приложения и рассмотрю, что убивает скорость ваших тестов. В качестве примера буду использовать простой набор тестов, который вы можете найти на GitHub.