Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Думаю, что тебя раздражает каждый раз вводить капчу при входе на любимый сайт. И было бы логично предположить, что существует сервис для решения этой проблемы. И действительно, такой есть.
Пока наши новинки печатаются в типографии, а офис сидит на удаленке, мы решили поделиться отрывком из книги Пола и Харви Дейтелов «Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления»
Недавно я открыл для себя альтернативу стандартной конструкции "expression_on_true if predicate else expression_on_false", которую я не встречал в справочниках:
В этой статье я расскажу как сделать простейшего телеграмм бота на Python для отправки текущей погоды в Москве.
Property-based testing for Open API schemas
Думаю многие любят знакомиться в соц. сетях и пользуются приложениями (например Tinder), но часто уходит много времени на то, что бы ставить лайки и отправлять первые сообщения. Я считаю что это монотонные действия которые только отталкивают от общения и знакомства. Если ты программист, зачем быть как все, давай вместе со мной автоматизируем процесс монотонных действий и оставим свое внимание только для приятного общения, но обо всём по порядку.
Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно. Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.
Одна из проблем обучения нейронных сетей — переобучение. Это когда алгоритм научился хорошо работать с данными, которые он видел, а на других он справляется хуже. В статье мы рассказываем, как попытались решить эту проблему, совместив обучение градиентным спуском и эволюционным подходом.
Audio
В конце прошлого года, я написал статью, о том как был заинтригован возможностью распознавания объектов на изображениях с помощью нейронных сетей. В той статье мы с помощью PyTorch классифицировали на видео либо ягоду малину, либо ардуино-подобный контроллер. И не смотря на то, что PyTorch мне понравился, обратился я к нему потому, что не смог с наскока разобраться с TensorFlow. Но я пообещал, что ещё вернусь к вопросу распознавания объектов на видео. Кажется пришло время сдержать обещание. В данной статье мы попробуем на своей локальной машине дообучить уже готовую модель в Tensorflow 1.13 и Object Detection API на нашем собственном наборе изображений, а потом используем её для распознавания ягод и контроллеров, в видеопотоке веб-камеры с помощью OpenCV.
Привет от ODS. Мы откликнулись на идею tutu.ru поработать с их датасетом пассажиропотока РФ. И если в посте Milfgard огромная таблица выводов и научпоп, то мы хотим рассказать что под капотом.
Что, опять очередной пост про COVID-19? Да, но нет. Нам это было интересно именно с точки зрения математических методов и работы с интересным набором данных.
Скользящее окно (Moving Windows) В заголовке я привел дословный перевод. Если кто меня поправит, и другой термин более применим — то спасибо. Смысл скользящего окна– с каждым новым значением функция пересчитывается за заданный период времени. Этих функций большое количество. Для примера: rolling.mean(), rolling.std(), которые чаще всего и используют при анализе движения акций. rolling.mean() — это обычная скользящая средняя, которая сглаживает краткосрочные колебания и позволяет визуализировать общую тенденцию.