Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Написал таки заметку, о которой думал 3 месяца. Надеюсь она поможет человекам улучшить их английский в части восприятия речи.
Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#2.9.5. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Статья описывает, как на уровне БД поменять название приложения
Я хотел бы рассказать о том, как создал проект по распознаванию рукописного ввода цифр с моделями, которые дообучаются на нарисованных пользователями цифрах. Используется две модели: простая нейронная сеть (FNN) на чистом numpy и сверточная сеть (CNN) на Tensorflow. Вы сможете узнать, как сделать практически с нуля следующее..
На днях, по мотивам очередной статьи, посвященной проблеме расизма в распознавании речи, я участвовала в большом споре о том, кто в этом виноват. Часть людей была уверена, что это заговор программистов. На самом деле, правда кроется в данных, которые ИИ использует для своего обучения. Я решила провести эксперимент, чтобы наглядно доказать это. Оказалось, что Роб Спир (Rob Speer) уже все сделал за меня.
Есть такой шаг в развитии языка, когда его компилятор написан на нем же. Чтобы доказать крутость библиотеки trafaret я тоже решил сделать что-то такое же рекурсивненькое, где надо идти глубже.
Напишем на трафарете парсер Json Schema, который на выходе вернет готовый трафарет для проверки документов в соответствии с данным описанием.
То есть некий объект типа Trafaret, если ему скормить корректный документ json schema на выходе вернет объект типа Trafaret, которому можно кормить документы соответствующие описанию.