Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Прогресс в области нейросетей вообще и распознавания образов в частности, привел к тому, что может показаться, будто создание нейросетевого приложения для работы с изображениями — это рутинная задача. В некотором смысле, так и есть — если вам пришла в голову идея, связанныя с распознаватием образов, не сомневайтесь, что кто-то уже что-то подобное написал. Все, что от вас требуется, это найти в Гугле соответствующий кусок кода и «скомпилировать» его у автора. В этой статье мы рассмотрим задачу создания определителя пород собак (Dog Breed Identifier): создадим и обучим нейросеть, а затем портируем ее на Java для Android и опубликуем на Google Play.
Веб представляет собой развивающуюся платформу с множеством проблем с обратной совместимостью. Новые методы веб-безопасности часто приходят от осознания того, что у старого функционала есть некоторые недостатки. Вместо того, чтобы нарушать работу старых сайтов, изменяя проблемный функционал, есть множество более безопасных вариантов развития. Вы можете улучшить безопасность сайта с помощью модификации заголовков HTTP.
Аудио-подкаст
В этой статье я хочу рассказать о нашем опыте тестирования ansible-ролей.
В Ostrovok.ru в качестве менеджера конфигураций мы используем ansible. Недавно мы пришли к необходимости тестирования ролей, но, как оказалось, инструментов для этого существует не так много — самым популярным, пожалуй, является фреймворк Molecule, поэтому мы решили использовать его. Но оказалось, что его документация умалчивает о многих подводных камнях. Достаточно подробного руководства на русском нам не удалось найти, поэтому мы решили написать эту статью.
Не так давно я столкнулся с довольно простой и одновременно интересной задачей: реализация read-only терминала в веб приложении. Интереса задаче придавали три важных аспекта:
lxml – это библиотека, которая позволяет легко обрабатывать XML и HTML файлы, а также может использоваться для парсинга веб-страниц. Существует множество готовых парсеров XML/HTML, но для получения лучших результатов или при определенных задачах разработчики вынуждены писать свои собственные парсеры. Это как раз та ситуация когда возникает необходимость в lxml библиотеке. Ключевые преимущества этой библиотеки заключаются в том, что она проста в использовании, чрезвычайно быстра при анализе больших документов, очень хорошо документирована и обеспечивает простое преобразование исходных данных в типы данных Python, что упрощает манипулирование файлами.
Обработка естественного языка сейчас не используются разве что в совсем консервативных отраслях. В большинстве технологических решений распознавание и обработка «человеческих» языков давно внедрена: именно поэтому обычный IVR с жестко заданными опциями ответов постепенно уходит в прошлое, чатботы начинают все адекватнее общаться без участия живого оператора, фильтры в почте работают на ура и т.д. Как же происходит распознавание записанной речи, то есть текста? А вернее будет спросить, что лежит в основе соврменных техник распознавания и обработки? На это хорошо отвечает наш сегодняшний адаптированный перевод – под катом вас ждет лонгрид, который закроет пробелы по основам NLP. Приятного чтения!
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.