Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Мы решили начать наш путь с написания связки бэкенд + набор телеграм-ботов. Эта статья будет посвящена подходу, который мы использовали для реализации именно телеграм-части.
Параллельное программирование— сложный, но очень полезный навык для программиста. Оно позволяет эффективно использовать мощности современных компьютеров с несколькими ядрами и процессорами. Это особенно важно при решении сложных задач, например, в инженерных расчетах, обработке мультимедийных данных, обучении нейросетей и многом другом.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В данной статье я подробно опишу один из методов обучения с подкреплением - обучение на основе функции полезности (Q-обучение или Q-learning).
Взглядом аналитика покажу, как крупный капитал управляет рынком. И да, я хочу, чтобы такая возможность была доступна не только корпорациям с их ресурсами, а обычному пользователю с ноутбуком. Текст статьи не является инвестиционной рекомендацией, все совпадения случайны.
В данной статье хочется описать наши варианты решения часто встречающихся задач в рамках Django + Vue приложения.
Хотим поделиться с вами нашим опытом разработки чат-бота для 1-й линии поддержки на базе корпоративного мессенджера eXpress. Расскажем о нашем опыте, ошибках, сделанных выводах и поделимся полезными ссылками для желающих заняться разработкой ботов для eXpress.
Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает предназначение кода, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргументов не нашлось, поэтому я воздержался.
Сегодня я расскажу вам об удивительном мире магических методов в Python. 🎩 Если вы когда-нибудь задавались вопросом, что стоит за волшебством работы объектов в этом языке программирования, то сейчас мы вместе в этом разберемся!
До определенного времени я работал инженером-проектировщиком систем пожаротушения, также успел немного (около года) поработать в крипте, по образованию — инженер систем водоснабжения и водоотведения. Но так сложилось, что интерес к тому, чтобы научиться «кодить», зародился, когда я работал в крипте; помимо всего прочего там я делал всякие таблицы, в которые нужно было регулярно заносить данные, и я старался сделать их более автоматизированными.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Речь пойдет про много обсуждаемую чистую архитектуру в рамках языка python. (см комментарии)
Сама тема сурдоперевода мне близка, т.к. я сам на нем немного разговариваю. Поэтому темой диплома я выбрал – компьютерное зрение и алфавит глухонемых.
Специалистам в области технологий и медицинских инноваций посвящается новое слово в борьбе с раком – применение глубокого обучения, использованное исследовательской командой университета Джонса Хопкинса для индивидуального анализа генетических данных пациентов. В мире, где онкология является неотъемлемой частью нашего здравоохранения, эта инновационная технология предлагает персонализированный подход к лечению, основанный на алгоритмах машинного обучения.
Делаем программно-управляемый телефон или даже узел связи на базе одноплатного компьютера Repka Pi и модуля платы функционального расширения для GSM связи.
Продолжаем разговор. На прошлой неделе я пообещал за выходные написать компилятор из простенького мной придуманного языка в ассемблер. В назначенное время уложился, и компилятор даже вроде работает, см. заглавную картинку. Теперь дело за малым, потихоньку причесать и стройно изложить. В прошлый раз я рассказал про синтаксические деревья и показал простейший транслятор в питон (по факту, обычный pretty print дерева). Но если в предыдущей статье я синтаксическое дерево строил вручную, то сегодня всё же будем автоматизировать процесс.
В этой статье мы продолжим рассказ об использовании модуля GSM/GPRS/GNSS Bluetooth HAT, созданного на базе SIM868, для беспроводной передачи данных на базе одноплатного компьютера Repka Pi.
В статье рассказываем про разработку решения, которое помогает руководителям, продуктовым менеджерам и аналитикам искать точки роста и скрытые закономерности в продукте. Сервис принимает на вход описание продукта, бизнес-процесса или системы в табличном виде, а на выходе отдает набор гипотез — утверждений о данных, выраженных в виде текста и графиков. Конечная цель — создать полноценный помощник бизнесу.
Так как набор данных включает в себя огромное количество трёхмерных моделей внутренних органов, кровеносных сосудов и костей, то было принято решение остановиться на разметке сердца, а точнее, миокарда.