Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Для тренировки нейронных сетей необходимы датасеты с достаточным количеством тренировочных данных. Зачастую в рамках разработки ML‑модели, именно составление датасета, пригодного для её обучения, занимает большую часть времени и усилий. В случае, если датасет нельзя составить из реальных данных, прибегают к генерации синтетических данных. При разработке «распознавателя» паспортов без достаточного количества реальных образцов возникла необходимость генерации паспортных данных и соответствующих им изображений отдельных полей.
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Protocol buffers are a data serialization format that is language agnostic.
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
Музыка, неотъемлемая часть человеческой культуры, всегда отражала дух времени. Однако с наступлением цифровой эры и быстрого развития технологий, музыкальная индустрия столкнулась с революцией, которая изменила не только способы создания и распространения музыки, но и сам способ, которым мы взаимодействуем с ней.
Утилита для удаленного исполнения команд. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Fabric/
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
Audio
Python is an object-oriented programming language and one of its features is that it supports operator overloading, learn how to overload common operators such as addition, subtraction, comparison, and more.
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Python — простой, но мощный язык, поэтому он используется в самых разных областях. Написать код на Python легко, но сделать его удобочитаемым и пригодным для повторного использования и сопровождения может оказаться проблемой. Четвертое издание этой книги дополнено лучшими практиками, полезными инструментами и стандартами, которые применяют профессиональные разработчики.
Хочу поделиться с вами своим опытом анализа данных и машинного обучения на примере интересной и полезной задачи — классификации грибов на съедобные и ядовитые. А именно, в данной статье я расскажу о том, как обучал различные модели машинного обучения отличать съедобные грибы от несъедобных, с какими сложностями столкнулся в процессе и какие интересные наблюдения про грибы и ML открыл по пути.
Несколько месяцев я пытался разбираться в ML и когда мне под руку попался легенький хакатон для школьников, связанный с CV, я решил, что это мой шанс!Изучая задачу, я понял, что мне нужно обнаруживать чаек по фотографиям. Для решения задачи я решил использовать yolov8s, потому что он мне показался оптимальнейшим из линейки yolov8 для моего случая.
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
Начнем знакомство с подключаемой библиотекой RepkaPi.GPIO, данная библиотека написана на Python 3 и для управления GPIO использует методы, реализованные через SysFS.