Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В этой статье рассмотрим простой алгоритм обработки и распознавания значений из массива фотографий с показаниями цифровых индикаторов. Не будет машинного обучения, нейросетей, только стандартные библиотеки Python для работы с изображениями.
Публикую шпаргалку по SQL, которая долгое время помогала мне, да и сейчас я периодически в неё заглядываю.
В посте мы рассмотрим архитектуру Merlion Framework, полезные функции и отличия от аналогов, разберём пару практических примеров, а также посмотрим, как всё считать и на какие метрики стоит обращать внимание.
Документация к сложным библиотекам на питоне (напр. pandas) хранится в doc-строках и разбросана по сотням страниц сайта. В этой статье мы с помощью небольшого кода упакуем её (информацию из документации для каждого класса и метода) в... датайфрейм. Но зачем?
Простой python-cкрипт для парсинга спортивной статистики по баскетболу с популярного сайта
Машинный перевод может улучшить существующие вопросно‑ответные системы (англ. Question Answering — QA), которые имеют ограниченные языковые возможности, позволяя им поддерживать несколько языков. Однако у машинного перевода есть один основной недостаток: часто такие системы не справляются с переводом именованных сущностей, которые нельзя перевести дословно.
Как-то я столкнулся с довольно тривиальной, но новой для себя задачей - оптического распознавания символов (OCR).
Хотел бы поделиться своим небольшим опытом автоматизации некоторых рутинных задач при работе с различными файлами и Excel- базами данных.Python
В этом посте я расскажу, как игрался и создавал на python сокеты, к которым можно подключаться через ssh клиенты, а так же покажу рабочий (но это не точно) пример.На скриншоте виден пример с сервером, на котором можно оставить свою роспись.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
У меня сформировалось устойчивое мнение, что любовь к настольному теннису - повсеместное явление в этой нашей IT-сфере. Товарищи, кто в юношестве посещали математические и программистские сборы, это только подтверждали.
Расскажу о игре "Клан томатов", которая уже гуляет по сети >10 лет, чем нарушу её правила. И том, как я написал бота, что бы попытаться вывести эту игру на новый уровень!
Как получить изображение местности, если единственным источником знаний о ней является спутниковый снимок. Сколько нейронных сетей для этого потребуется, легко ли собрать набор данных для обучения и зачем вообще это может быть кому-то нужно.
В статье «Ускоряем анализ данных в 180 000 раз с помощью Rust» показано, как неоптимизированный код на Python, после переписывания и оптимизации на Rust, ускоряется в 180 000 раз. Автор отмечает: «есть множество способов сделать код на Python быстрее, но смысл этого поста не в том, чтобы сравнить высокооптимизированный Python с высокооптимизированным Rust. Смысл в том, чтобы сравнить "стандартный-Jupyter-notebook" Python с высокооптимизированным Rust».
"Bad Apple!!" - это популярная японская песня и клип, который стал известен благодаря проекту Touhou Project. История "Bad Apple!!" начинается с создания музыкального арранжирования для одного из уровней игры Touhou Project, разработанной командой ZUN. Этот уровень называется "Lotus Land Story" и является шестой игрой в серии.
Сразу хотелось бы сказать, что я не претендую на истину в последней инстанции со своим решением, оно просто отражает путь который пройден мной. Более того, СУБД в кластере здесь тоже не предмет для обсуждения.
В статье описан простой практический пример настройки проекта на языке C++ с использованием в качестве примера библиотеки для многопоточных вычислений OpenMP , а также дальнейшее обёртывание для использования в проектах написанных на Python при помощи библиотеки Pybind11. В качестве системы сборки используется CMake.
В этой статье я расскажу Вам как делать ASCII-арты при помощи языка python, на примере моего кода.
Apache Kafka - это распределенная платформа потоковой обработки, предназначенная для построения систем обработки данных. Kafka позволяет публиковать, подписываться, хранить и обрабатывать потоки данных в реальном времени. Все это дает нам очень высокую пропускную способность и масштабируемость. Основные фигуры в кафке это продюсеры и консюмеры.