Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В компьютерном зрении существует метод измерения расстояния до объекта без использования датчиков глубинны и стереокамер. В данной работе метод используется для определения положения и скорости тележки мостового крана. Благодаря тому, что тележка оснащена энкодерами, я смогу показать, насколько точно работает данный метод, основанный на подобие треугольников. В статье показано как измерить дистанцию с помощью одной камеры, и как это можно использовать в практических задачах. Тема посвящена моей дипломной работе в магистратуре, которую я писал два года назад.
Мы снова в эфире и продолжаем цикл заметок Дата Сайентиста и сегодня представляю мой абсолютно субъективный чек-лист по выбору модели машинного обучения. Это топ-10 свойств задачи и просто пунктов (без порядка в них), с точки зрения которых я начинаю выбор модели и вообще моделирование задачи по анализу данных. Совсем не обязательно, что у вас он будет таким же — здесь все субъективно, но делюсь опытом из жизни.
Одно из главных достоинств Python — его выразительность. Функциональные средства языка позволяют лаконично описывать преобразования над данными. На мой взгляд в Python не хватает некоторых инструментов, которые помогли бы удобнее описывать преобразования данных и дополнить функциональную составляющую языка, в частности "пайплайны функций" и их частичное применение. Поэтому в этом посте я лью воду о возможности и необходимости данных средств с экспериментами по их реализации. Пришёл во многом за критикой. Приятного чтения!
Дошли руки до Cythona, спасибо самоизоляции. Проблема прозаична — как ускориться на python с минимальными потерями в синтаксисе. Один из подходов — использование Сython (сместь С и python). Не давала покоя публикация с громким названием отсюда — habr.com/ru/company/ruvds/blog/462487 Но из содержания публикации мало что можно вынести, так как формулы и результирующая таблица неверны. Попробуем дополнить картину, начатую авторами поста и расставим точки над и.
В данной статье ломаем шифры перестановки и Виженера, расшифруем сохраненный в браузере Mozilla Firefox пароль, расправляемся с блокировкой Android и разбираемся с атакой Bit-Flipping.
С тех пор, как первая модель завершения кода IntelliCode была представлена в Visual Studio и Visual Studio Code в 2018 году, она стала важным помощником по кодингу для миллионов разработчиков по всему миру. В последние два года мы постоянно работали над тем, чтобы адаптировать IntelliCode для большего количества языков программирования, а в то же время изучали способы повышения точности и покрытия модели, чтобы обеспечить еще большее удовлетворение пользователей. Одним из наших основных исследовательских усилий было привнести последние достижения в области глубокого обучения для моделирования естественного языка в моделирование языков программирования. После использования таких технологий, как машинное обучение Azure и среда выполнения ONNX, мы успешно реализовали первую модель глубокого обучения для всех пользователей IntelliCode Python в Visual Studio Code.
Данная статья посвящена разбору плюсов и минусов очередного Python фреймворка, который увидел свет около недели назад.
Представляю вашему вниманию перевод статьи "Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する （1. 概要編）".
Любой разработчик использует те или иные вспомогательные инструменты. Какие-то из них позволяют ускорить процесс, какие-то — избавиться от ошибок, сделать код более понятным. Такие инструменты есть практически в любой сфере разработки. Престон Бадир (Preston Badeer), Python-программист, поделился набором расширений которые, по его мнению, значительно упрощают и ускоряют кодинг. За 5 лет работы он перепробовал множество инструментов и выделил три наиболее полезных.
Перед вами доклад Марии Зеленовой zelma — разработчика в Едадиле. За час Маша рассказала, в чём состоит тестирование программ, какие тесты бывают, зачем их писать. На простых примерах можно узнать про библиотеки для тестирования Python-кода (unittest, pytest, mock), принципы их работы и отличия между ними. — Добрый вечер, меня зовут Маша, я работаю в отделе подготовки анализа данных Едадила, и сегодня у нас с вами лекция про тестирование.
Перевод статьи: Zbigniew Banach — How to Ensure REST API Security
Однажды мне попалось описание приложения для Android, которое определяло пульс по камере телефона, просто по общей картинке. Камера не прикладывалась к пальцу, не просвечивалась светодиодом и пр. Интересный момент был в том, что ревьюеры не поверили в возможность такого определения пульса, и приложение было отклонено. Чем дело кончилось у автора программы, не знаю, но стало интересно проверить, возможно ли это.
Говоря о Python, обычно используется процедурный и ООП стиль программирования, однако это не значит, что другие стили невозможны. В презентации ниже мы рассмотрим ещё пару вариантов — Функциональное программирование и программирование с помощью генераторов. Последние, в том числе, привели к появлению сопрограмм, которые позднее помогли создать асинхронность в Python. Сопрограммы и асинхронность выходят за рамки текущего доклада, поэтому, если интересно, можете ознакомиться об этом самостоятельно. Лично я рекомендую книгу "Fluent Python", в которой разговор начинается от итераторов, плавно переходит в темы о генераторах, сопрограммах и асинхронности.
В этой статье мы попробуем написать классификатор определяющий саркастические статьи используя машинное обучение и TensorFlow
Статья является переводом с Machine Learning Foundations: Part 10 — Using NLP to build a sarcasm classifier
В IT-кругах ходит такая шутка, что машинное обучение (machine learning, ML) — это как секс в среде подростков: все об этом говорят, все делают вид, что этим занимаются, но, на самом деле, мало у кого это получается. У FunCorp получилось внедрить ML в главную механику своего продукта и добиться радикального (почти на 40%!) улучшения ключевых метрик. Интересно? Добро пожаловать под кат.