Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В данной статье я опишу свой опыт создания Face ID для входной двери.Для реализации данной идеи у меня уже было:- Умный дом на базе homeassistant (необязательно)- MQTT сервер- Умный замок- Камера с возможностью забирать с неe фото
В этой статье я хочу дать поверхностное представление о том, как работает взаимодействие с MOEX ISS через модуль requests Python. Да, сегодня уже существуют готовые решения для работы с MOEX, например aiomoex. Но как по мне, лучше всегда сначала что‑то захардкодить и понять, как это работает под капотом. Если вы только знакомитесь с MOEX ISS или начинаете заниматься анализом временных рядов, думаю, вам эта статья будет полезна. Если же вы более продвинутый специалист, то вряд ли найдете здесь что‑то новое.
(см комментарии к статье)
На эту тему создания ботов полноценных гайдов и материала не так много. Причина в том, что для опытного разработчика создание бота это нечто простое и само собой разумеющееся. А зря, ведь для начинающих любой пример может оказаться полезным потому что при создании первых проектов обычно в голове нет каких-либо четких инструкции и точных файловых структур.
В первой статье серии про сервоприводы с названием "Сервоприводы: устройство и управление" мы рассказывали о том, для чего нужны сервоприводы, как они устроены, и как ими управлять с помощью ШИМ, приведены характеристики некоторых популярных сервоприводов. Мы написали программу на Python для Repka Pi, позволяющую выполнять необходимые операции над сервоприводами с удержанием угла, а также с сервоприводами постоянного вращения.
Мне очень нравится концепция, когда можно расширить возможности восприятия для искусственного интеллекта. Сегодня формат чата самый понятный и популярный для взаимодействия с ИИ. Безусловно, общение только через чат греет мою интровертивную душу, взращенную на BBS'ках и рассказах о НашBOFH. Но, всё же, почему бы не сделать общение с ботами более "человечным", научить их слушать, слышать и говорить?
В идеальном мире мы точно знаем, в какой момент времени пользователю нужно напомнить о нашем продукте. Причём таким образом, чтобы он не отказался от наших услуг, а совершил бы новый платёж. Если мы будем излишне активными, отправляя всем нашим клиентам сообщения, то это может стать и раздражающим фактором, и оказаться недешёвым вариантом. Подходы, основанные на анализе вероятности оттока каждого клиента в отдельности — это, безусловно, отличные варианты, но они требуют времени и ресурсов на исследование и разработку.
DataFactory это большое количество разнообразных данных, которые использует бизнес чтобы делать всем хорошо. А мы, нашим департаментом, отвечаем за их своевременное наполнение, поддержание в жизнеспособном состоянии, доведение данных до требуемого состояния и регулярную полноценную доступность.
В этой статье вы погрузитесь в захватывающий мир новых возможностей для создания дипфейков и синтеза речи в Wunjo AI v1.5, проект полностью с открытым исходным кодом. Вы узнаете о последних фичах, которые позволяют помимо синтеза речи, теперь клонировать голос из аудиофайлов или даже в режиме реального времени, меняют лица на видео с использованием всего одной фотографии, удаляют объекты с видеороликов и значительно повышают качество дипфейков с помощью нейронных сетей для ретуширования.
Мир покера – увлекательный и непредсказуемый. Волнение перед каждой раздачей, стратегические решения, анализ оппонентов – все это создавало уникальную атмосферу напряжения и интриги. Однажды я получил предложение поучаствовать в проекте связанным с покерной тематикой.
Если у вас возникала идея получить доступ к метрикам операционной системы и оборудования компьютера из PostgreSQL, то теперь у вас есть инструмент для этого. Я не претендую на его зрелость и готовность к эксплуатации. Это просто прототип, позволяющий получить результаты запросов из osquery в PostgreSQL в виде табличных данных/JSON. Дальше с которыми можете использовать все привычные средства этой базы данных.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Когда заходит речь о поиске кратчайшего пути между двумя вершинами выбор обычно падает на алгоритмы Дейкстры или Беллмана-Форда, однако есть ещё один алгоритм, который может сработать быстрее Беллмана, но не "сломается" на графах с отрицательными рёбрами.
Запись текста с фотографии листа или из аудиозаписи в текстовый файл, доступный для редактирования – довольно часто встречающаяся задача при работе в офисах или учёбы. Для распознавания текстов и аудио в платных сервисах и программах сегодня используются такие подходы, как машинное зрение и распознавание речи с использованием глубоких нейронных сетей.
В мире технологий происходит настоящая революция. На передовом фронте этой революции стоят нейронные сети — мощные и удивительные инструменты искусственного интеллекта, которые сегодня изменяют наше представление о возможностях компьютеров. Нейросети обрели невероятную популярность и применение в различных областях: от компьютерного зрения до естественного языка, и их влияние на общество и технологический прогресс становится все более заметным.
В задачах машинного обучения значительную часть времени занимает процесс подготовки данных. К этапу подготовки относятся: сбор, фильтрация, разметка и предобработка данных.В данной статье я буду рассматривать процесс автоматической разметки данных для задач компьютерного зрения.
Однажды меня попросили провести ревью и рефакторинг одного telegram-бота. Увидев файл размером 2000 строк, рассчитанный только на обработку разных меню я понял, что это требует унификации и общих подходов. Так родилась библиотека aiogram-dialog.
Давным-давно, человечество поднимало взоры к небесам и задавало себе вопросы о природе вселенной. Сегодня астрофизика стала ключом к пониманию космических явлений. Мы исследуем черные дыры, изучаем движение планет и звёзд, разгадываем секреты галактик. Исследования космических явлений требуют огромных объемов данных и сложных вычислений. Здесь на помощь приходит компьютерное моделирование. Мы можем воссоздать Вселенную на экране монитора, создавать виртуальные звёзды и планеты, а затем изучать их поведение.
Таблица справочник, которая является медленно изменяющейся и также генерирует DAG.В статье рассказывается как можно хранить бизнес-метрики и собирать их через DAG.
Altair — это декларативная библиотека визуализации данных, разработанная на основе языка Vega и Vega-Lite. Она предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания информативных и красочных графиков с минимальными усилиями. Основная философия Altair заключается в том, что пользователи должны описывать, что они хотят увидеть на графике, а не как это реализовать. Это делает код более читаемым и интуитивно понятным.
История создания платформы. Архитектурные и технические особенности. Опыт внедрения.