Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Если вы слышите о Annotated в первый раз, то для лучшего понимания, стоит ознакомится с PEP 593 – Flexible function and variable annotations. Данный инструмент очень полезен, если вы разрабатываете различные фреймворки или библиотеки. И даже если вы занимаетесь написанием прикладного кода, то не будет лишним знать и понимать, что происходит "под капотом" фреймворков и библиотек использующих Annotated.
В данной статье речь пойдёт о замерах производительности и точности работы моделей YOLOv8 на разных устройствах с различными оптимизациями и без них. Большое внимание будет уделено работе Yolo на “слабых устройствах”, таких как Raspberry PI, Orange PI, Jetson Nano, мини ПК.
Если вам кажется, что начать работу с нейросетями - это сложно, то этот материал для вас!В статье подробно, с примерами кода, разберем основные функции базовой модели YOLOV8 - детекция, сегментация, трекинг объектов, а также создание собственного датасета и дообучение нейросети для работы с собственными объектами!
Продолжаю рассказывать про первые шаги в моделировании временных рядов. В этой статье разбираю модели SARIMAX и Экспоненциальное сглаживание, с примерами картинок и кода.
Если вам нужно взаимодействие между сервисами на разных языках и технологиях поверх брокеров - это FastStream.
Jetson nano позиционируется как платформа для запуска нейросетей или других сложных программ которым требуется CUDA, в которой есть GPIO порты.
This article describes Nicolò’s project to build a bot that retrieves images from Wikimedia, selecting the best ones, and deploying it to the cloud.
Learn how to start and stop uvicorn in the background using a randomly selected free port number. Useful for running test suites that require live-webservers.
В прошлой статье я описал аппаратную реализацию своего голосового ассистента на базе бюджетного одноплатника Orange Pi Zero 2W с 4Гб оперативной памяти. Эту же статью хочу посветить программной реализации данного устройства.
В среде питонистов библиотека Pandas пользуется большой популярностью и по большей мере известна в контексте DataSciense и анализа данных. DataFrame пандас позволяет не только всячески манипулировать данными, но и выводить их в нужном формате, предоставляя широкие возможности для кастомизации. Например, использовали ли вы объекты класса Styler, входящего в состав Pandas? Мне показалось интересным взглянуть на Pandas с этой стороны.
История началась с разбора использования ресурсов приложением, которое занимается проксированием. Обнаружили, что довольно много времени оно тратит на выбор маршрута (роута), и решили ускорить этот процесс. Описанная в статье оптимизация не требует каких-то особых вложений, усилий или условий, поэтому приведенный код можно забрать к себе и использовать без каких-либо чрезмерных вмешательств.
Я узнал об одной прекрасной утилите - Android Debug Bridge, ADB. Прекрасный инструмент для работы с Android - подключил телефон, и занимайся чем хочешь. Но иногда так лень запоминать разные команды, вводить их каждый раз... Вот здесь на помощь приходит Python. Прекрасный язык с большими возможностями.
22 августа 2023 года компания Microsoft выпустила предварительную версию «Python in Excel».
Одним из критически важных шагов при создании хорошей модели является правильный выбор метрики для оценки её качества, поскольку неправильный выбор может привести к неверным выводам и, как следствие, к принятию не самых оптимальных решений. Поэтому на сегодняшний день существует большое количество метрик, подходящих для самых разных задач и ситуаций.
Это четырнадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь добавить функцию перевода на живой язык, используя службу переводов Microsoft и немного JavaScript.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Порой данных было так много, а времени просто не хватало, отчего зависал Excel или просто возникали ошибки в формулах.
Поэтому я решила хотя бы частично автоматизировать процесс расчета нормы времени на изготовление различного рода деталей.
На сегодняшний день существует много интегрированных информационных систем и клиентских приложений, и при работе с ними у пользователей возникают проблемы различной степени сложности, и чтобы разгрузить и улучшить качество взаимодействия с ними, в разрабатываются диалоговые помощники и виртуальные консультанты с использованием искусственного интеллекта и технологиями NLP.