Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В Python есть два очень похожих оператора для проверки равенства двух объектов. Эти два оператора is и ==.
В этом посте мы объясним основную концепцию и общее использование RoI pooling (Region of Interest — область интересов) и предоставим реализацию с использованием слоев Keras среды TensorFlow.
Целевая аудитория этого поста — люди, знакомые с базовой теорией (сверточных) нейронных сетей (CNN) и способные создавать и запускать простые модели с использованием Keras.
Если вы здесь только для кода, обратитесь сюда и не забудьте поставить лайк и поделиться статьей!
Довольно продолжительное время в команде я провёл, разрабатывая софт для управления коммутаторами. Вместе мы пережили взлеты и падения: от написания сервисов для управления железом до падения офисной сети и часовых свиданий в серверной в надежде не потерять своих любимых.
Безусловно одной из самых популярных технологий доставки оповещений на устройства пользователей являются Push уведомления. Технология такова, что для её работы необходим постоянный доступ к интернету, а именно доступ к серверам, на которых регистрируются устройства пользователя для получения уведомлений. В данной статье мы рассмотрим весь спектр механизмов технологии WebPush уведомлений, спрятанных за словами WebSocket, ServiceWorker, vapid, register, broadcast, message encryption и т.д. Основной причиной побудившей меня к реверсу и изучению механизма, являлась необходимость доставки уведомлений мониторинга на рабочие места техподдержки, находящиеся в закрытом сегменте сети без доступа в интернет. И да, это возможно!
Здесь вас ждёт список вышедших за июнь материалов на английском языке. Все они написаны без лишнего академизма, содержат примеры кода и ссылки на непустые репозитории. Большинство упомянутых технологий находятся в открытом доступе и не требуют сверхмощного железа для тестирования.
Специально для Хабр я начинаю серию статей-туториалов по использованию RPA платформы OpenRPA. Буду рад получить от вас комментарии и замечания, если возникнут какие-либо вопросы. Надеюсь, что эта история не оставит вас равнодушными.
Когда я начинал изучать Django и Wagtail по таким инструкциям, меня часто смущало, что пара команд создает кучу непонятных файлов (особенно на самом старте). Последующее описание этих файлов в инструкциях содержало слишком много деталей, которые трудно было усвоить за раз. В этом посте я бы хотел посмотреть на Django с очень «философского вида» — минимум кода, максимум общих фактов. Думаю, что такой взгляд поможет тем, кто хочет начать изучать Django но теряется на старте.
Предлагаем вашему вниманию перевод интереснейшего исследования от компании Crowdstrike. Материал посвящен использованию языка Rust в области Data Science (применительно к malware analysis) и демонстрирует, в чем Rust на таком поле может посоперничать даже с NumPy и SciPy, не говоря уж о чистом Python.
Сейчас в глазах обычной публики машинное обучение прочно ассоциируется с различными вариантами обучения нейронных сетей. Если первоначально это были полносвязные сети, потом заместившиеся сверточными и рекуррентными, то теперь это стало совсем экзотическими вариантами типа GAN и LTSM-сетей. Кроме все больших объемов выборок, требуемых для их обучения, они еще страдают невозможностью объяснить, почему было принято то или иное решение. Но существуют и структурные подходы к машинному обучению, программная реализация одного из которых описана в настоящей статье.
Асинхронное программирование – это вид параллельного программирования, в котором какая-либо единица работы может выполняться отдельно от основного потока выполнения приложения. Когда работа завершается, основной поток получает уведомление о завершении рабочего потока или произошедшей ошибке. У такого подхода есть множество преимуществ, таких как повышение производительности приложений и повышение скорости отклика.
С самого начала своего пути как разработчика программного обеспечения я очень любил копаться во внутренностях языков программирования. Мне всегда было интересно, как устроена та или иная конструкция, как работает та или иная команда, что под капотом у синтаксического сахара и т.п. Недавно мне на глаза попалась интересная статья с примерами того, как не всегда очевидно работают mutable- и immutable-объекты в Python. На мой взгляд, ключевое — это то, как меняется поведение кода в зависимости от используемого типа данных, при сохранении идентичной семантики и используемых языковых конструкциях. Это отличный пример того, что думать надо не только при написании, но и при использовании. Предлагаю всем желающим ознакомиться с переводом.
Я CV-разработчик в КРОК. Уже 3 года мы реализуем проекты в области CV. За это время чего мы только не делали, например: мониторили водителей, чтобы во время движения они не пили, не курили, по телефону не разговаривали, смотрели на дорогу, а не сны или в облака; фиксировали любителей ездить по выделенным полосам и занимать несколько мест на парковке; следили за тем, чтобы работники носили каски, перчатки и т.п.; идентифицировали сотрудника, который хочет пройти на объект; подсчитывали всё, что только можно.