Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Audio
Итак, сегодня в этой статье я расскажу уважаемому читателю о своем первом опыте участия в открытом соревновании. Хотелось бы сразу отметить, что моей целью соревнования было не получение каких-либо призовых мест. Единственное желание было попробовать свои силы в реальном мире :)
LightGBM расширяет алгоритм градиентного бустинга, добавляя тип автоматического выбора объектов, а также фокусируясь на примерах бустинга с большими градиентами. Это может привести к резкому ускорению обучения и улучшению прогнозных показателей. Таким образом, LightGBM стала де-факто алгоритмом для соревнований по машинному обучению при работе с табличными данными для задач регрессионного и классификационного прогностического моделирования. В этом туториале вы узнаете, как разрабатывать ансамбли машин Light Gradient Boosted для классификации и регрессии.
Более 1000 докладов за последние 6 лет
imapautofiler applies user-defined rules to automatically organize messages on an IMAP server.
Продолжаю публикацию решений, отправленных на дорешивание машин с площадки HackTheBox. В данной статье мы получим список адресов электронной почты, выполним рассылку фишинговых писем, разместим PHP шелл через FTP, выполним произвольный код благодаря PyPI и повысим привилегии через GTFOBins pip3.
Эта статья о том, как мы совместно с роснефтёвой «дочкой» «Самаранефтехимпроект» и Казанским Федеральным Университетом в сентябре 2020 года провели «Хакатон трёх городов», на котором предложили студентам решить классическую задачу сейсмической корреляции отражающих горизонтов. С такими задачами постоянно сталкиваются специалисты по сейсморазведке по всему миру. Для участников задачу решили преподнести как «задачу поиска оптимального пути», чтобы не отпугнуть студентов страшными словами. В статье расскажем подробнее про задачу и разберём интересные решения участников. Это будет увлекательно для специалистов как по прикладному математическому моделированию, так и машинному обучению и анализу данных.
Что-то всегда идет не по плану. Приходится отвечать на вопросы, «Что сломалось?», «Почему тормозит?» и «Почему мы не увидели этого раньше?». На примере простого приложения Даниил Галиев zefirior из Яндекс.Путешествий показал, как отвечать на эти вопросы и какие инструменты в этом помогут. Настроим логирование, прикрутим трассировку, разложим ошибки, и все это в удобном интерфейсе.
В практике внутреннего аудита встречаются задачи, при которых необходимо осуществить проверку по выявлению некорректного ввода данных о клиенте. Одной из таких проблем может быть несоответствие введенных данных и фото клиента, в момент оформления продукта. К примеру, имеется следующая информация: пол, возраст и ссылка на фото. Для проверки соответствия воспользуемся библиотекой py-agender языка Python.
Описание REST API на примере. В примере используются Python, flask, SQLAlchemy и SQLite.
В этой статье я хочу поделиться, как наработки, оставшиеся после соревнования на машинный перевод, вылились в интересный проект и как сотрудничество с Национальным корпусом русского языка вдохнуло в него новую жизнь.
Сначала, я подумал, что это очередной вопрос из тех, которые могут задаваться на собеседовании. Наверное, если как следует пораскинуть мозгами, то можно догадаться до того, каким будет результат. Откинувшись на спинку кресла, начал размышлять, включать логику, вспоминать что-нибудь, на что можно опереться в рассуждениях. Но тщетно! Вдруг стало совершенно очевидно, что найти ответ не удается. Но почему? В чем нужно разбираться, чтобы он был найден? В математике? В языке программирования?