Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
В этой статье мы рассмотрим важность подключения базовой аналитики к боту и какие преимущества это может принести.
Компьютерное зрение - удивительная область, которая позволяет компьютерам видеть и понимать мир через обработку изображений и видео. Одним из наиболее популярных инструментов для работы с компьютерным зрением является библиотека OpenCV. В этой статье мы рассмотрим, как использовать OpenCV для распознавания обьектов на изображении.
Цель данной публикации – комплексное рассмотрение строения искусственных нейронных сетей c точки зрения и математики и программного кода. В данной работе нейронная сеть реализуется на языке Python с использованием библиотеки tensorflow.keras. Статья сосредоточена в основном на строении и функционировании искусственной нейронной сети, поэтому такие этапы как обучение и т.д. в ней не затрагиваются.
Настало время для очередного бесполезного проекта. Возможно ли для любого отдельно взятого фрагмента кода найти абсолютно оптимальный вариант, который будет давать тот же вывод? Несколько лет назад я наткнулся на этот принцип, называемый супероптимизация. Он не практичен, но сама его идея засела у меня в голове.
TLDR — это не готовое решение, это попытка самостоятельно разобраться, подобрать архитектуру и обучить генеративно-состязательную модель (GAN) для увеличения картинок в 2 или 4 раза. Я не претендую на то, что моя модель или путь рассуждений лучше каких-то других. Кроме того, относительно недавно стали популярны трансформеры и diffusion модели — заметки не про них.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В этой статье я поделюсь опытом в работе Apache Airflow в связке с Kubernetes. Мы соберем собственный образ Docker с python-скриптом, установим Airflow в Kubernetes, настроим автоматическую синхронизацию DAG'ов с удалённым репозиторием и их исполнение. Всё это — на примере запуска простейшего DAGа.
В этом руководстве я покажу, как протестировать использование внешнего API с помощью Python моков. Интеграция со сторонними приложениями — отличный способ расширить функциональность любого продукта. Однако дополнительные возможности продукта сопряжены с определенными препятствиями. Если вы не являетесь владельцем внешней библиотеки, у вас не получится контролировать серверы, на которых она размещена, код, составляющий ее логику, или данные, которые передаются между ней и приложением. Кроме того, пользователи постоянно воздействуют на данные при взаимодействии с библиотекой.
Статья в которой я скомпилировал знания полученные в течение года работы в web3 инфраструктурном провайдере о данных на EVM блокчейнах и инструментах разработчика для доступа к ним. Сложно сказать, что культура инженерии данных глубоко укоренилась в сообществе разработчиков Web3. И не каждый разработчик может легко определить, что означает индексация в контексте Web3. Я хотел бы уточнить некоторые детали на эту тему и поговорить об инструменте под названием The Graph, который стал де-факто стандартом индустрии для доступа к данным на блокчейне для создателей DApp'ов (децентрализованных приложений).
В этой статье я расскажу, как мы автоматизировали организацию шавадея, написав бота, как Telegram вставлял палки в колеса, как я с этим боролся и что в итоге получилось. В конце вас ждет статистика, которая покажет вкусовые предпочтения разработчиков и «охваты» традиции. А еще ответит на вопрос, сколько людей остались без еды из-за бэкэндера, который до этого никогда не занимался проектированием пользовательских интерфейсов.
Давайте представим сервис, предоставляющий любому бизнесу виртуального сотрудника, который умеет писать первым в популярные мессенджеры клиентам компании или коллегам и в рамках диалога выполнять поставленную бизнес-задачу.В этой статье я расскажу Вам как мы начинаем строить такой сервис и дам всем желающим попробовать написать свою бизнес-роль.
cv3 - это более питоничный интерфейс к OpenCV. Он упрощает работу с этой библиотекой, расширяет его синтаксические возможности, а также ускоряет исследования в области компьютерного зрения и выполнение задач по обработке изображений, при этом сохраняя гибкость и функциональность OpenCV.
В перечень обязанностей входит и администрирование систем видеонаблюдения [мы используем CTV и HiWatch], это обычная ситуация админ должен уметь все и сразу. Информацией в данной статьей я хочу поделиться в виду того, что потребовалось не мало времени для поиска решения задачи и написания небольшого скрипта.
Одна из типовых задач аналитика — посчитать что-то на pySpark, а потом выгрузить это. Например: маленькую табличку в экселе, чтобы сделать отчёт или презентацию; большую таблицу в экселе или csv, чтобы отправить коллегам — до нескольких Гб; большой датасет для обучения ML-модели — до 100 Гб.
Мы продолжаем наше путешествие в мир алгоритмов поиска оптимального пути.В прошлой работе мы уже узнали, как можно найти оптимальный путь в графе в несколько сотен вершин. В данной работе хочу более подробно остановится на сути метода, а также разобрать возможность по его ускорению на графах от тысячи элементов.
В этой заметке попробуем сравнить следующие AI плагины VSCode
В этой статье разберём, что такое метрики отношения. Узнаем, почему критерий Стьюдента не работает. Попробуем применить бутстреп к зависимым данным. Изучим дельта-метод — способ оценки А/Б тестов с метрикой отношения.
Сегодня мы немного расскажем вам о работе IT-поддержки: что мы делаем и зачем, как используем Python и как именно он нам помогает решать рутинные проблемы и не только.Опытным коллегам, пишущим на Python, мы не раскроем каких-то сакральных тайн с точки зрения кода, а вот аналитикам, возможно, поможем усовершенствовать процессы.
Предлагаю, продолжить разговор на тему «Что делать с детьми летом, если ты айтишник». Сегодня, как договаривались — про hard.Родной российский чиновник не перестает нас умилять: дескать нужны стране IT-шники. А электронщики — те вообще нужны! Прямо позарез!
Интеллектуальные системы призваны облегчать жизнь человека, выполняя за него рутинные задачи. Одной из таких задач является поиск информации в большом количестве текста. Возможно ли и эту задачу перенести на плечи интеллектуальных систем? Этим вопросом я решил задаться.