Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В конце зимы этого года прошло соревнование IEEE's Signal Processing Society — Camera Model Identification. Я участвовал в этом командном соревновании в качестве ментора. Об альтернативном способе формирования команды, решении и втором этапе под катом
Не так давно на просторах интернета узнал о такой замечательной и удивительной копии Вавилонской библиотеки как о формуле Таппера. Вернее, это больше неравенство Таппера, чем формула. Особенность данного неравенства — оно создает собственное же изображение на графике. Просто посмотрите на это чудо!
Статья о том, как сделать поисковую страницу на сайте, которая будет искать контент сразу в нескольких моделях данных, без использования сторонних библиотек.
Опубликованная в 2014-м исследовательская работаGenerative Adversarial Nets (GAN) стала прорывом в сфере генеративных моделей. Ведущий исследователь Янн Лекун назвал состязательные сети (adversarial nets) «лучшей идеей в машинном обучении за последние двадцать лет». Сегодня благодаря этой архитектуре мы можем создать ИИ, который генерирует реалистичные изображения кошек. Круто же!
Несколько способов
Сегодня существует большое количество программных инструментов для создания моделей Machine Learning. Первые такие инструменты формировались в среде ученых и статистиков, где популярны языки R и Python, исторически сложились экосистемы для обработки, анализа и визуализации данных именно на этих языках, хотя определенные библиотеки машинного обучения есть и для Java, Lua, С++. При этом интерпретируемые языки программирования существенно медленнее компилируемых, поэтому на интерпретируемом языке описывают подготовку данных и структуру моделей, а основные вычисления проводят на компилируемом языке. В данном посте мы расскажем преимущественно о библиотеках, имеющих реализацию на Python, поскольку этот язык обладает большим количеством пакетов для интеграции в разного рода сервисы и системы, а также для написания различных информационных систем. Материал содержит общее описание известных библиотек и будет полезен прежде всего тем, кто начинает изучать область ML и хочет примерно понимать, где искать реализации тех или иных методов.
Поводом для публикации послужила запись в блоге Rstudio: «Shiny 1.1.0: Scaling Shiny with async», которая может очень легко пройти мимо, но которая добавляет очень весомый кирпичик в задаче применения R для задач бизнеса. На самом деле, в dev версии shiny асинхронность появилась примерно год назад, но это было как бы несерьезно и «понарошку» — это же dev версия. Перенос в основную ветку и публикация на CRAN является важным подтверждением, что многие принципиальные вопросы продуманы, решены и протестированы, можно спокойно переносить в продуктив и пользоваться.
А что еще есть в R, кроме «бриллианта», что позволяет превратить его в универсальный аналитический инструмент для практических задач?
Общая суть сортировок вставками такова: Перебираются элементы в неотсортированной части массива. Каждый элемент вставляется в отсортированную часть массива на то место, где он должен находиться. Траффик
Одна из новых возможностей, появившихся в Python 3.7 — классы данных (Data classes). Они призваны автоматизировать генерацию кода классов, которые используются для хранения данных. Не смотря на то, что они используют другие механизмы работы, их можно сравнить с "изменяемыми именованными кортежами со значениями по-умолчанию".
Сферические алгоритмы в вакууме — это прекрасно. Однако давайте спустимся с небес на грешную землю и посмотрим как вся эта теоретическая красота покажет себя на практике. Разбор очередного класса сортировок будет завершаться тестами для сортировок класса. Сегодня мы прогоним (не в смысле вышвырнем вон, а в смысле обкатаем на тестах) сортировки обменами. Сортировки других классов будем прогонять потом.