Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Перевод статьи: StevenPate — Making Concurrent HTTP requests with Python AsyncIO
Всем знакомы завалы из фото и видео, кои покоятся годами после копирования с устройств. Особенно это характерно для iphone,ipad, которые при прямом копировании (без itunes) создают залежи медиаконтента. Как это все разложить по годам-месяцам? Да, есть синхронизация, да, можно сразу все сортировать. Но…
В данной статье мы хотели бы поделиться результатами исследования, суть которого заключается в расшифровке паттернов нейрональной активности на фоне действия психотропных веществ с помощью алгоритмов глубокого обучения.
При планировании и реализации работы мы руководствовались принципами прозрачности и открытости. С этой целью создана страница проекта с детальным описанием исследования и регулярной отчетностью: https://cmi.to/r2/
На прошлой неделе Марк Шеннон опубликовал черновик очередного предложения по улучшению Питона за номером 638. Суть предложения сводится к реализации в Питоне поддержки макросов. Макросы, по задумке Шеннона, должны позволять модифицировать абстрактное синтаксическое дерево на этапе компиляции.
Сервисов, предоставляющих информацию о погоде, достаточно много, вот только какому из них верить? Когда я стал часто ездить на велосипеде, мне захотелось обладать наиболее точной информацией о погодных условиях в том месте, где я катаюсь.
Построить граф по логам процесса очень просто. В распоряжении аналитиков в настоящее время достаточное многообразие профессиональных разработок, таких как Celonis, Disco, PM4PY, ProM и т.д., призванных облегчить исследование процессов. Намного сложнее найти отклонения на графах, сделать верные выводы по ним.
Рассказываем о нейросети, которая применяет глубокое обучение и обучение с подкреплением, чтобы играть в Змейку. Код на Github, разбор ошибок, демонстрации иры искусственного интеллекта и эксперименты над ним вы найдете под катом.
Работая программистом в одной из больших и успешных компаний Москвы, я не переставал совершенствовать свои навыки программирования и проходил различные курсы на платформе Udemy.
Конечно просто смотря курс и повторяя все за автором было скучновато, да и были моменты которые я не понимал ввиду своей некомпетентности на тот момент. Нужно делать свои проекты, основываясь на том, что дает автор курса — подумал я, и был конечно же прав. Только настоящие трудности и их разрешение дает вам бесценный опыт, это и есть настоящая обучение.
В предыдущей статье я описывал реализацию выбора пользователем места жительства при регистрации в моем telegram боте, который я создавал вдохновившись идеей «Телефонного эфира». В этой же статье я опишу интеграцию бота с Asterisk.
Думаю, многие в напряженных дискуссиях в интернете сталкивались с обвинением людей в том, что они боты, тролли и проплачены Кремлем, Киевом или Вашингтоном. Но как действительно выявить таковых или просто людей пытающихся активно донести своё мнение до остальных?
С тех пор, как нейронные сети начали набирать популярность, большинство инженеров стали решать многие из задач ПО в области Public Safety методами deep learning. Несмотря на то что у нейросетей нет конкурентов в вопросах обнаружения (detection) и распознавания (identification) объектов, всё же они не могут похвастаться способностью анализировать и рассуждать, а лишь создают закономерности, которые не всегда можно понять или интерпретировать.
Мы придерживаемся такого мнения: для трекинга нескольких объектов более эффективными будут интерпретируемые и предсказуемые подходы, такие как, например, метод вероятностной ассоциации данных (probabilistic data association approach).
Podacast
Классификация данных на основе контента — это открытая задача. Традиционные системы предотвращения потери данных (DLP) решают эту проблему путем снятия отпечатков с соответствующих данных и мониторинга конечных точек для снятия отпечатков. Учитывая большое количество постоянно меняющихся ресурсов данных в Facebook, этот подход не только не масштабируется, но и неэффективен для определения того, где находятся данные. Эта статья посвящена сквозной системе, построенной для обнаружения чувствительных семантических типов в Facebook в масштабе и автоматического обеспечения хранения данных и контроля доступа.
В нескольких предыдущих заметках данной серии мы уже упоминали понятие дифференциального рендеринга. Сегодня пришло время разъяснить что это такое и с чем это едят.
Часть II. Узнаем, как писать агентов, обрабатывающих стрим событий из kafka, а так же как написать команды (обёртка на click).