Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Фиксация различных нарушений, контроль доступа, розыск и отслеживание автомобилей – лишь часть задач, для которых требуется по фотографии определить номер автомобиля (государственный регистрационный знак или ГРЗ).
В этой статье мы рассмотрим создание модели для распознавания с помощью Catalyst – одного из самых популярных высокоуровневых фреймворков для Pytorch. Он позволяет избавиться от большого количества повторяющегося из проекта в проект кода – цикла обучения, расчёта метрик, создания чек-поинтов моделей и другого – и сосредоточиться непосредственно на эксперименте.
Сразу скажу что назвать себя программистом или знатоком машинном обучении у меня язык не поворачивается, скажем так - программирую я лучше 90% трейдеров и разбираюсь в трейдинге лучше 99% программистов и datascientists. Это не к тому что я такой молодец, это скорей к вопросу какая дыра непонимания существует между областями знаний, которую я попытаюсь немножко устранить.
В этом руководстве мы рассмотрим, как простые строки кода могут оказаться разрушительными, и как с помощью Bandit можно их выявить.
Задача – «Провести анализ сообщений коммерческого чата на предмет игнорирования вопроса клиента менеджером компании»
При выполнении инженерно-геологических изысканий может возникнуть задача, связанная с сопоставлением данных полевых и лабораторных исследований на одних и тех же грунтах, с целью подтверждения корректной транспортировки проб от объекта изысканий до лаборатории (образцы не были деформированы и/или разрушены в ходе перевозки).
Возникало ли у вас когда-нибудь желание быстро испытать какую-нибудь свежую идею, прибегнув к интерфейсу командной строки Python, к REPL? Вероятно, если речь идёт об эксперименте буквально с несколькими строками кода, вам просто не захочется создавать для этого новый «блокнот» Jupyter.
Мы полюбили RNN (рекуррентные нейронные сети), LSTM (Long-short term memory), и все их варианты. А теперь пора от них отказаться!
Управляемые складки одежды и морщины, фотореалистичные симуляции вождения, естественное освещение объектов при смене фона, китайский аналог DALL-E и многое другое: встречайте подборку самых интересных исследований и нейросетевых моделей, которые появились в прошедшем месяце.
Для асинхронного Python существует мало полноценных ORM, и им далеко до таких монстров-комбайнов, как DjangoOrm и SQLAlchemy.ORM. Бедность ORM-инструментария для асинхронного программирования заставила многих программистов отказаться от зачастую непонятной им работы с ORM и перейти к более прозрачному взаимодействию с БД. Решение в лоб — написание raw SQL, но в этом случае запросы не будут защищены от инъекций, а запросы, составляемые по бизнес логике с опциональными параметрами, превратятся в конкатенацию строк. Важно найти баланс между прозрачностью выполнения кода, скоростью его написания и читаемостью.
В прошлый раз мы с вами научились делать параллельные книги и сделали русско-английский вариант отрывка романа Харпер Ли "Убить пересмешника". Сегодня мы сделаем следующий шаг и создадим полноценную многоязычную книгу на восьми языках.
Перевод: Špela Giacomelli (aka GirlLovesToCode) — Permissions in Django Rest Framework В этой статье рассматриваются особенности использования разрешений has_permission
This article looks at how permissions work in Django REST Framework.
Если вы разрабатывает приложение, работающее по сети, или проводите отладку работы такого приложения, доскональное знание работы сетевых протоколов сильно облегчит вашу задачу. Первоисточником подобного знания являются RFC и, к счастью, они с давних времен находятся в открытом доступе. Более того, прочитать их можно даже консольных браузером links, так как кроме текста в них ничего не содержится.
В бытность мою, когда я самостоятельно изучал Python, я находил достаточно теоретического материала о языке и его возможностях. Однако даже после прочтения нескольких статей на разных сайтах и книг многое не укладывались у меня в голове (да, вот такой вот я тугой). Непонятные концепции приходилось зубрить «на веру» без глубокого понимания, потому что практические примеры в статьях были для меня сложны. Время шло, я становился опытнее, понимание приходило на практических задачах, и в какой-то момент я стал учить Python'у своих друзей. В рамках наставничества я обнаружил, что, кажется, наметил путь, по которому можно объяснять сложные концепции простыми словами.
При работе над django-проектом, есть ряд must-have сторонних библиотек, если не хочется бесконечно изобретать велосипед. Средстав отладки sql запросов(debug-toolbar, silk, --print-sql из django-extensions), что-нибудь для хранения древовидных структур, переодических/отложенных задач(кстати, cron-like интерфейс есть у uswgi. EAV всё ещё бывает нужен, хотя часто его можно заменить jsonfield. И одна из таких крайне полезных вещей, но почему-то реже обсуждаемая в сети - FSM. Не так часто почему-то сталкиваюсь с ними в чужом коде.
Данная статья представляет собой обзор на оригинальную статью на Medium (эксперименты проводятся с изменениями некоторых условий).
Область применения нейронных сетей в медицине бурно развивается. В этой области решаются задачи, которые облегчают работу врачей. В частности, одной из востребованных задач в этой области является детекция объектов на медицинских снимках (это когда на картинку накладывается прямоугольник, который ограничивает область, в которой предположительно есть некоторый объект). Пример такого изображения представлен ниже.