Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Публикую обзор книги "Python для чайников" от автора Джон Пола Мюллера.Ссылку на бесплатную электронную версию этой книги оставлю в конце поста. Стоит читать? Нет! Почему? Опишу в статье.
Хочу поделиться опытом анализа текста. Возьму рабочий пример документов в отношении граждан, проходящих процедуру банкротства. Задача заключается в автоматизированном сборе информации из текста 300 тыс. документов такой как: номер счета, с которого можно снять средства, разрешенная сумма, период действия.
Привет тем кто хочет опробовать себя в качестве бизнесмена! Недавно в голову пришла идея, получить некоторый опыт предпринимательства. В качестве продукта выступает доступ к некоторой цифровой услуге, а контроль за оплатой этой услуги ложиться на плечи телеграмм бота. В ходе поисков системы оплаты была найдена Юкасса, одна из немногих систем (если вообще не единственная), которая работает с самозанятыми. На сайте подробно описана интеграция оплаты в telegramm бота. Однако на этапе подписания документов выясняется что интеграция недоступна для самозанятых.
Мы не будем вдаваться в создание сложных текстур – это целое искусство, которому можно посвятить отдельный цикл статей. Наоборот, мы создадим простой материал и сделаем акцент на том, как работать с ним через API.
Материалы в Blender позволяют влиять на внешний вид объектов. Например, мы можем поменять цвет, прозрачность, шероховатость и т.д. В этой статье мы рассмотрим, как работать с этими свойствами через API.
В процессе работы над проектами в данной сфере быстро приходит осознание необходимости учета и структурирования проводимых экспериментов. В нашем случае мы воспользовались инструментом MLflow, который предоставляет функциональность для отслеживания экспериментов и управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
Решила с вами поделиться одной простой работой, которая привела к неплохим результатам. Расскажу о всем подробно и очень просто:) Интересно тем, кто еще не решал задачи NLP до этого момента.
Он рассказывает мне об интересных для меня событиях, которых не найдешь на популярных сайтах-агрегаторах мероприятий.
Сегодня хотим поговорить с вами об участии в чемпионатах, хакатонах, соревнованиях. Меня зовут Максим Межов, и, работая в отделе предиктивного анализа компании «Цифрум» (Госкорпорация «Росатом»), уже дважды участвовал в чемпионатах, построенных на концепции WorldSkills. Эти соревнования задают стандарты технической подготовки и квалификации специалистов. Кроме оригинального чемпионата, в ряде организаций проводятся ещё внутренние. Например, в Росатоме – это AtomSkills.
В некоторых задачах Linux просто необходим. И самым ярким тому примером на сегодня является наличие системы WSL. Однако не везде ею можно пользоваться. Некоторые предприятия принципиально застревают на Win7. И их можно понять. Эта система не столь требовательна к железу (особенно к видео-подсистеме), не ломится чуть-что в интернет, да и в Ultimate варианте вообще не требует подключения к глобальной сети.
И правда зачем нужна модерация объектов и так все усложнять? Это были мои первые мысли, перед тем, как я начал разбираться с новой задачей, которая стояла перед моим уже окрепшим телом и духом (нет).
Мы в Smart Engines занимаемся системами распознавания документов, и мы решили проверить, сколько нужно времени, чтобы создать MVP инструмента, позволяющего предзаполнять типовые шаблоны в формате DOCX данными, извлекаемые из сканов и фотографий документов. В этой статье мы вам покажем как на базе нашей системы распознавания Smart Document Engine быстро сделать простой шаблонизатор, готовый к использованию и не требующий никакой предварительной подготовки пользователя. Кому интересно - добро пожаловать под кат!
Всем, кто когда-либо касался радиоэлектроники, хорошо известны понятие макетирования и польза применения макетных плат. Когда решение только появляется голове, нет никакого смысла отливать сразу все в бетоне. От первой идеи до финального результата может пройти не один эксперимент, может многократно поменяться элементая база, по результатам первичных проверок и исходная постановка может претерпеть значительные изменения.
В этой статье чудесным образом сплелись: речное путешествие из Москвы в Санкт-Петербург, увлечение пленочной фотографией и машинное обучение. Визуализацию этого симбиоза можно увидеть на фотографии выше, но давайте разберемся, как же так получилось. Из статьи вы сможете чуть больше узнать о речных круизах и ознакомиться с мини-проектом обучения нейросети по конвертации цвета цифровой фотографии в цвета пленочной фотографии. Сначала небольшое вступление, которое можно пропустить.
Под катом хочется затронуть тему настройки гиперпараметров в моделях машинного обучения, получаемых при помощи блендинга. В таких ансамблях предсказания из одной модели машинного обучения становятся предикторами для другой (следующего уровня). На рисунке ниже представлены некоторые варианты ансамблей, где данные передаются слева направо. Называть такие ансамбли мы будем в рамках поста также пайплайнами или композитными моделями (композитные пайплайны).
Традиционно в машинном обучении, при анализе данных, перед разработчиком ставится проблема построения объясняющей эти данные модели, которая должна сделать жизнь проще и понятней тому, кто этой моделью начинает пользоваться. Обычно это модель некоторого объекта/процесса, данные о котором собираются при регистрации ряда его параметров. Полученные данные, после выполнения различных подготовительных процедур, представляются в виде таблицы с числовыми данными (где строка – объект, а столбец – параметр), которые необходимо обработать, подставив их в те или иные формулы и посчитать по ним, используя какой-нибудь язык программирования.
Предлагаю немного поразвлечься и научиться придумывать новые слова, которые звучат совсем как настоящие (прям как товары в Икее).
Недавно столкнулся с интересной задачей в интернете. Компания BIA Technologies организовала конкурс для математиков, в рамках которого предлагалось решить реальную прикладную задачу, а именно — построить оптимальное расписание производственных заданий для предприятия на горизонт планирования в 30 дней. Я решил поучаствовать в конкурсе, так как данный вызов показался мне интересным, плюс у меня уже был за плечами опыт реализации подобных задач на практике. В этой статье я хотел поделиться с вами результатами и продемонстрировать лучшие, на мой взгляд, подходы к решению таких задач.
Недавно в Dota 2 появилась возможность нарезать видео-ролики в формате .mp4 при просмотре записей матчей. Я не удержался и решил сделать простой алгоритм поиска интересных моментов aka хайлайтов. Вот что из этого получилось на примере последней карты гранд-финала The International 2021, где Collapse из Team Spirit катал PSG.LGD на своем Magnus'е.
В современном мире, где робот пылесос является обыденностью, а статьи про новые автопилотируемые автомобили публикуются регулярно, давно не секрет, что для своих задач эти чудо машины строят карту движения, чтобы знать куда ехать.
Python нашёл себе место почти во всех сферах IT. Разработка веб-сайтов, управление станками ЧПУ, desktop, мобильные приложения, а уж про искусственный интеллект, машинное обучение и анализ данных я вообще молчу. Сейчас Python лучший друг хоть школьнику, хоть сотруднику научно-исследовательской лаборатории. А что на счёт игр? Компьютерные игры - это огромная доля IT рынка, которая уже набрала и продолжает набирать обороты. Игры то делать можно на питоне? Сегодня мы расставим все точки над i. Меня зовут Макс, я один из авторов YouTube канала PyLounge, а вы читаете статью в которой я расскажу можно ли создавать игры на Python и какую нишу занял Python в сфере gamedev.