Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Давно хотел клавиатуру под себя, но даже в кастомных механиках мне не хватало кастомности. Смены цвета кнопок или звука переключателей было недостаточно. Поэтому я собрал клавиатуру с нуля.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
В этой статье мы рассмотрим подход к решению задачи классификации облака точек, основанный на использовании воксельного представления и сиамских нейронных сетей с 3D свертками. Задача стала особенно актуальной, когда столкнулся с необходимостью классифицировать данные, имея всего 10 примеров для каждого класса, что существенно ограничивало применение традиционных методов машинного обучения.
Саегодня я хочу поделиться с вами своим опытом участия в соревновании по распознаванию жестового языка, организованном компанией Google.
Сотрудники поддержки должны уметь программировать. Поэтому, когда на работе нам потребовалось настроить автоматизацию для перезапуска службы ArcGIS Server, а получить техническую поддержку вендора ESRI на территории РФ уже было невозможно, я решил реализовать решение самостоятельно. В статье описываю, какой путь я прошёл по поиску решения на основе советов с gis.stackexchange.com и AI.
Статья, которая рассказывает о процессе выгрузки данных из базы данных Microinvest в систему 1С Битрикс. В ней подробно описываются шаги, необходимые для успешной выгрузки, начиная от подготовки и настройки обеих систем, до выполнения самого процесса выгрузки.
В данной статье разберемся что такое live coding интервью и как к нему готовиться. Материал в первую очередь будет полезен Data Scientist'ам и ML инженерам, при этом некоторые разделы, например, Алгоритмы и структуры данных подойдут всем IT специалистам, которым предстоит пройти секцию live coding.
После длинного вступления, будет туториал по применению аугментации XYMasking к спектрограммам от ЭЭГ.
Так уж повелось, что любой уважающий себя работодатель перенимает передовые методики FAANG — по этой причине практически во всех IT-собесах есть она: секция алгоритмов. Кто-то ей рад, кто-то не очень, но секция есть и уходить пока не планирует. Поэтому нужно закатать рукава и достойно встретить суровую реальность.
Продолжаем разговор о минималистичном компиляторе, который вполне реально написать за выходные. Задачей стоит транслировать код из придуманного мной языка в x86 ассемблер. Мой компилятор состоит из 611 строк кода, при этом не имеет ни единой зависимости:
Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Этот проект станет отличным стартом для тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении, и показательным примером мощи и простоты использования современных инструментов разработки.
Сборка Python пакета через Hatch и публикация на PyPI и внутренних ресурсах. Почему нужно отказаться от setuptools и забыть про setup.py. Откуда взялся Hatch, нужен ли нам ещё один стандарт, а также почему мы остановились на Hatch.
Сегодня микросервисная архитектура, что называется "на хайпе". Я перечитал достаточно много статей по данной тематике, но обнаружил, что среди всего прочего, не так много публикаций, объясняющих данную концепцию на конкретном примере (может, плохо искал). Сегодня я бы хотел пополнить ряды авторов и написать свою первую публикацию!
Обработка звука - это процесс исследования динамической/статической звуковой дорожки при помощи применения определенного набора линейных и нелинейных алгоритмов с целью получения необходимой информации.
В жизни ИИ‑системы, медицинской или любой другой, случаются неудачные моменты.
Часть таких ситуаций — непредвиденные ошибки. Да, все разработчики понимают, что рано или поздно что‑то пойдёт не так, но случается это всегда по‑разному и иногда в самые неподходящие моменты.
Исследовательская работа по dataset IRIS и библиотеке для машинного обучения и построения нейронных сетей tensorflow.
В первой части постарался объяснить зачем мне это все надо и дал пояснение - как я достаю данные с авто. В данной части разберемся как выслать эти данные в телегу чтобы получать сообщения наподобие вот этих: