Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В этот раз стояла довольно непривычная задача — сделать одну User модель, которая может иметь несколько разных профилей (Исполнитель, Заказчик). И наличие каждого из профилей дает разные полномочия на работу с одними и теми же ресурсами.
Из цикла «Как бы мне?… в Питоне» https://pypi.org/project/systemd-logging/
Обратите внимание на работу с cache - хэшеируемые frozenset не могут быть ключами.
Новые средства автоматизации выводят планирование на новый уровень развития. Какой инструмент позволит нам сэкономить тысячи часов за счет автоматизации процессов BIM в Revit?
Основной сложностью при выборе функций ошибок для работы с 3D данными является неевклидовость рассматриваемых структур, из-за которой задача определения расстояния в пространстве 3D моделей становится совсем нетривиальной.
В этой заметке мы поговорим о том, какие функции ошибки (Loss functions) алгоритмов используются в 3D ML, какие из них можно использовать в качеств метрик качества (metrics), а какие — в качестве регуляризаторов (regularizers).
Из цикла «Как бы мне?… в Питоне» https://pypi.org/project/uwsgiconf/
Требования заказчика к условным обозначениям на картах кажутся вам нереальными? Дальше вы узнаете, как с помощью geometry generator, QGIS и Python сделать так, чтобы ваши условники были лучше всех.
Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.
Мне часто приходится сталкиваться с отладкой. Иногда я ставлю точку останова, но понимаю что уже слишком поздно, и надо начинать все сначала.
Усложняется все тем, что приходится работать с унаследованным кодом, который иногда сложно понять. Возможно ли лучше понимать запутанный код? А что, если мы сможем понимать такой код, быстрее чем тот, кто его написал? PyTrace — это трейсер с возможностями Time-Travel Debugging-а
Audio
Меня зовут Соболев Андрей и сегодня мы с вами создадим простую «плюшку» к Django, которая будет проверять, что на фотографии именно лицо человека (что бывает полезно в куче ситуаций). Для этого нам понадобится OpenCV и 5 минут свободного времени. Поехали.
В эпоху заточения хорошо заниматься физкультурой, но вот беда — не все домашние с этим согласны, так что приходилось прикладывать некоторые усилия. Работать надзирателем однако хотелось не очень, потому как надо было собственно работать, а пущеный на самотек спортивный процесс, наблюдаемый в лучшем случае одним глазом, заимел тенденцию скатываться в халяву. Профессионально деформированный мозг беспокоился, что надо эти процессы как-то мониторить, собирать метрики, и делать это конечно не вручную, а чтобы оно все само себя посчитало. Начать было решено с приседаний. Фундаментальное движение, с явными состояниями, большой амплитудой, в общем, идеальный выбор.
Один мой друг учится на художника и регулярно вдохновленно рассказывает о том или ином шедевре, о неповторимых композиционных приемах, о цветовосприятии, об эволюции живописи и гениальных художниках. На фоне этого постоянного воздействия я решил проверить, годятся ли мои инженерные знания и навыки для анализа мирового культурного наследия. Вооружившись самодельным парсером под покровом ночи я ворвался в онлайн галерею и вынес оттуда почти 50 тысяч картин. Давайте разберем, что интересного с этим можно сделать, используя только классические ML инструменты (осторожно, трафик).
Моему почтовому ящику на gmail много лет. Более десяти лет самостоятельного существования, а также в нем лежат архивы из других почтовых систем. Все эти годы я использовал его так как и нужно использовать умные продукты: