Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Недавно на HackerNews обсуждали видео и каналы, где можно пойчиться продвинутому программированию. Под катом — подборка из 30 полезняшек.
Мы еще в школе научились вызывать функцию print. Что может пойти не так в консольной разработке? Да, и если бы не растущая сложность программ, проблем бы у нас не было до сих пор. А в реальности — то в тексте трудно найти нужную информацию, то он не влезает в экран по ширине и по длине, а от многочисленности цветов рябит в глазах.
На данный момент доступны два класса схем модуляции:
M-PSK: Phase Shift Keying (фазовая цифровая модуляция)
M-QAM: Quadratured Amplitude Modulation (квадратурная амплитудная модуляция)
где M - это порядок модуляции.
Интересен модуль может быть, скорее всего, в разрезе образовательных целей в сфере беспроводной связи (подбор модуляций исходил именно из нее), однако, вдруг кому-то пригодится и для научных изысканий. Не MatLab'ом насущным едины!
Добро пожаловать в статью по распознаванию. Так как большую часть рабочего времени я провожу в офисном пространстве open space, где каждое место пронумеровано, решил рассказать вам о компьютерном зрении на примере обычной таблички с номером рабочего места. Здесь мы дообучим нейросеть детектировать выбранную нами табличку.
Недавно я попал на стажировку в новую для себя IT-компанию и наш (моей команды) проект был - бот для телеграмма, который автоматизирует часть работы hr-менеджеров. Первую неделю нам дали на самостоятельное изучение всего, что мы посчитаем нужным (а я убежден, что лучший способ что-то изучить - это практика), так что я начал действовать. Язык программирования был выбран python (наверное понятно из обложки почему), так что в этой статьи я разберу пример именно с ним.
Подход безусловно интересный и стоит взять его на вооружение. Но разве коэффициент сжатия zlib на качественных текстах не имеет нелинейной зависимости от длины сжимаемого текста? Давайте проверим.
Возьмем текстовый корпус, состоящий из предложений, длина которых варьируется в диапазоне от 50 до 280 символов
К задачам поиска лучшего варианта решения (объекта, параметров или других данных) сводятся многие из проблем математики, экономики, статистики и т.д. Эти проблемы возникают, когда приходится строить математическую модель ситуации. При обработке полученной математической модели не всегда является возможным перебрать все данные, предоставленные системой, поэтому возникает потребность в разработке таких алгоритмов, которые могли бы искать оптимальные данные с некоторыми погрешностями, чтобы ограничить зону обработки данных для поиска последующих лучших значений.
В данной статье под задачей оптимизации понимается нахождение экстремума (минимума) некоторой вещественной функции в заданной области. Будут рассмотрены два самых важных алгоритма в оптимизации: генетический алгоритм и алгоритм роя частиц.
Австрийский банк. У него много клиентов, у клиентов открыт счет в этом банке. В течении года клиент тратит средства со своего счета. Ходит в магазины, гасит коммунальные платежи и пр. Каждое списание денег со счета назовем транзакцией. Дана последовательность транзакций за определенное время (скажем год). Надо обучить машину, чтобы она начала проверять новые транзакции как достоверные или подозрительные. И выдавала предупреждение в последнем случае. Для решения задачи надо использовать Hidden Markov Model.
Overview of open source tooling for REST APIs testing
В наше время без анализа и обработки текстов, не обходится ни один проект, и так уж сложилось что Python обладает широким спектром библиотек и фреймворков для задач NLP. Задачи могут быть как тривиальные: анализ тональности(sentiment) текста, настроение, распознавание сущностей(NER) так и более интересные как боты, сравнение диалогов в саппорт-чатах - мониторить следует ли ваша тех.поддержка или сейлз текстовым скриптам, или постобработка текста после SpeechToText.
Липкие сессии (Sticky-session) — это особый вид балансировки нагрузки, при которой трафик поступает на один определенный сервер группы. Как правило, перед группой серверов находится балансировщик нагрузки (Nginx, HAProxy), который и устанавливает правила распределения трафика между доступными серверами.
Мне никогда раньше не приходилось иметь дело с парсингом данных из интернета. Обычно все данные для работы (аналитик данных) приходят из выгрузок компании с использованием простого внутреннего интерфейса, либо формируются sql-запросами к таблицам напрямую из хранилища, если нужно что-то более сложное, чем “посмотреть выручку за предыдущий месяц”.
Полнотекстовый поиск — неотъемлемая часть нашей жизни. Разыскать нужные материалы в сервисе облачного хранения документов Scribd, найти фильм в Netflix, купить туалетную бумагу на Amazon или отыскать с помощью сервисов Google интересующую информацию в Интернете — наверняка вы сегодня уже не раз отправляли похожие запросы на поиск нужной информации в невообразимых объёмах неструктурированных данных. И что удивительнее всего — несмотря на то что вы осуществляли поиск среди миллионов (или даже миллиардов) записей, вы получали ответ за считанные миллисекунды.
Часто наборы данных, с которыми приходится работать, содержат большое количество признаков, число которых может достигать нескольких сотен и даже тысяч. При построении модели машинного обучения не всегда понятно, какие из признаков действительно для неё важны (т.е. имеют связь с целевой переменной), а какие являются избыточными (или шумовыми). Удаление избыточных признаков позволяет лучше понять данные, а также сократить время настройки модели, улучшить её точность и облегчить интерпретируемость.