Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В новой курсеровской специализации «NLP» от deeplearning.ai в качестве библиотеки глубокого обучения используется Trax. В последнем курсе подробно разбирается механизм внимания и его использование в архитектуре Transformer, в том числе в таких «новеллах» как BERT и T5. Имея некоторое количество свободного времени специализацию можно пройти за несколько недель, что я собственно и сделал, соблазнившись возможностью построить собственный трансформер. Очень хотелось сделать модель, которая может работать с текстами на русском языке.
Vladislav ? Shishkov, [17.02.21 20:59] Господа, есть два вопроса, касаются кастомной долгой операции, например, бекапа: 1. Можно ли через ансибл прикрутить прогрессбар выполнения кастомного баша? (если через плагин, то пните в какой-нибудь пример или документацию плиз) 2. Вроде хочется для этого баша написать плагин, но встает вопрос, как быть и как решать моменты выполнения, которые идемпотентны?
Поддержка криптографических токенов PKCS#11 с российской криптографией в скриптовых языках (Python, Tcl) давно находится в моём поле зрения. Это, прежде всего, пакет TclPKCS11 и реализованная на его базе кроссплатформенная утилита cryptoarmpkcs. Утилита cryptoarmpkcs написана на tcl/tk и функционирует на различных платформах, включая Android. Пакет TclPKCS11 версии 1.0.0 заточен на работу именно с токенами, поддерживающими ГОСТ Р 34.11-2012 и ГОСТ Р 34.10-2012. Он позволяет генерировать ключевые пары по ГОСТ Р 34.10-2012 с длиной закрытого ключа 256 и 512 бит, формировать и проверять электронную подпись. Все это можно наглядно видеть в утилите cryptoarmpkcs, в которой в качестве криптодвижка используется именно этот пакет
Nim – статически типизированный, компилируемый, объектно-ориентированный язык программирования. Nim создавался, чтобы быть таким же быстрым как С и таким же выразительным как Python, и к тому же, расширяемым как Lisp. Благодаря синтаксическому сходству с Python, Nim станет отличным выбором языка для расширения, если с C вам не по пути.
Audio
Пример профилирования простой функции
Почти 4 года прошло с выпуска первой статьи об учебном квадрокоптере Геоскан Пионер. За это время формат конструктора для сборки учебного квадрокоптера успел набрать популярность - он хорошо подходит как для организации учебного процесса со школьниками или студентами, так и для использования на различных хакатонах, соревнованиях, или при выполнении на его базе исследовательских проектов.
В машинном обучении гиперпараметрами называют параметры модели, значения которых устанавливаются перед запуском процесса её обучения. Ими могут быть, как параметры самого алгоритма, например, глубина дерева в random forest, число соседей в knn, веса нейронов в нейронный сетях, так и способы обработки признаков, пропусков и т.д. Они используются для управления процессом обучения, поэтому подбор оптимальных гиперпараметров – очень важный этап в построении ML-моделей, позволяющий повысить точность, а также бороться с переобучением. На сегодняшний день существуют несколько популярных подходов к решению задачи подбора
Данная статья является продолжением публикации "Повторяем когортный анализ, выполненный в Power BI, силами Python" (ссылка). Настоятельно рекомендую познакомиться с ней хотя бы бегло, иначе последующее повествование будет вам малопонятным. С момента ее выхода на Хабр прошло достаточно времени. Я основательно пересмотрел методологию решения подобных задач. Первым желанием было просто переписать старый материал, но после недолгих размышлений я пришел к выводу, что более разумным шагом будет оформить наработки в новую рукопись.