Осваиваем компьютерное зрение — 8 основных шагов

Для тебя уже не является новостью тот факт, что все на себе попробовали маски старения через приложение Face App. В свою очередь для компьютерного зрения есть задачи и поинтереснее этой. Ниже представлю 8 шагов, которые помогут освоить принципы компьютерного зрения.

addons - аддоны для TensorFlow 2.0

5 главных алгоритмов сэмплинга

Работа с данными — работа с алгоритмами обработки данных.

И мне приходилось работать с самыми разнообразными на ежедневной основе, так что я решил составить список наиболее востребованных в серии публикаций.

Эта статья посвящена наиболее распространённым способам сэмплинга при работе с данными.

Мелкая питонячая радость #8: мелкие удовольствия для работы с БД

Беглый опрос коллег на моем текущем проекте показал, что при словах "ORM и работа с БД" в подавляющем большинстве случаев звучат слова "Алхимия" и "Django ORM". Знания этих двух слов, в общем, достаточно, чтобы писать чистый, аккуратный и рабочий код. Но расширение инженерного кругозора пока еще никому не вредило, поэтому сегодня мы добавим в нашу картину мира несколько (возможно, до этого дня незнакомых) классных штук для работы с БД.

Moscow Python Podcast. Как меняется заточка Python и всё ли он режет (level: medium+)

Общеизвестно, что Python — язык универсальный. Но он эволюционирует, меняются и тренды в разработке — и не всегда понятно, для чего наиболее пригодны сегодня Python и экосистема вокруг него. Много ли задач, для решения которых он посредственный выбор? Какие архитектурные особенности это предопределяют? В какую сторону лучше развивать язык?

tpot - оптимизириуем Machine Learning pipelines с помощью генетического программирования

Как развернуть Django на Pythonanywhere

PyCharm 2019.2

Ван Россум думает над возможностью использования PEG

Есть шансы, что на смену простому pgen придёт нечто более хитрое

Python Bytes: #140 Becoming a 10x Developer (sorta)

Audio

NVIDIA Jetson Nano: тесты и первые впечатления — часть 2, тесты AI

В первой части была рассмотрена NVIDIA Jetson Nano — плата в форм-факторе Raspberry Pi, ориентированная на производительные вычисления с помощью GPU. Настала пора протестировать плату в том, для чего она создавалась — для AI-ориентированных расчетов.

OmniNet - реализация OmniNet на Pytorch

Давайте напишем простой интерпретатор. Часть 16

Математическое расследование, как подделывали выборы губернатора в Приморье 16 сентября 2018 года

О декораторах в Python

Когда вы упражнялись в программировании на языке Python, вы, должно быть сталкивались с таким понятием, как декораторы. Они являются одним из самых элегантных и часто используемых инструментов в современных библиотеках и фреймворках. Декораторы — хороший способ инкапсулировать множество деталей реализации, оставляя на поверхности простой интерфейс.

Деплоим ML проект, используя Flask как REST API, и делаем доступным через приложение на Flutter

Машинное обучение уже везде и, пожалуй, почти невозможно найти софт, не использующий его прямо или косвенно. Давайте создадим небольшое приложение, способное загружать изображения на сервер для последующего распознавания с помощью ML. А после сделаем их доступными через мобильное приложение с текстовым поиском по содержимому.

Мы будем использовать Flask для нашего REST API, Flutter для мобильного приложения и Keras для машинного обучения. В качестве базы данных для хранения информации о содержимом изображений используем MongoDB, а для получения информации возьмём уже натренированную модель ResNet50. При необходимости мы сможем заменить модель, используя методы save_model() и load_model(), доступные в Keras. Последний потребует около 100 Мб при первоначальной загрузке модели. Почитать о других доступных моделях можно в документации.

Выписки из Росреестра через ФГИС ЕГРН и python. Часть 1 — образец

У Романа Андреевича Карцева есть неплохой монолог про раков вчерашних по 5 руб. и сегодняшних по 3-и. Будем считать, что прошлый пост был про раков по 5 руб. Так как выписка из ЕГРН по 300 руб., хоть и автоматизированная не каждому по карману, если речь идет о массовых запросах.

В этот раз рассмотрим как получить тот же результат, потратив 400 руб. за 100 выписок из ЕГРН. Наша программа будет выполнять нехитрые манипуляции, заходить на сайт, заполнять за нас все необходимые поля при подаче запроса в Росреестр. Как и в прошлый раз мы не будет использовать api Росреестра.

Podcast.__init__: Protecting The Future Of Python By Hunting Black Swans

Audio

Python Meetup Chelyabinsk #6

8 августа в Челябинске состоится шестой Python-митап. Программа митапа:
— Asynchronous frameworks battle (Алексей Созыкин, Antida software)
— Python в браузере (Алексей Комиссаров, Antida software)
— Как перестать беспокоиться и начать писать автотесты (Юлия Саитгалиева, Fix)

Python Celery Guide

Все в сообществе Python слышали о Celery хотя бы один раз, и, возможно, уже работали с ним. По сути, это удобный инструмент, который помогает запускать отложенный или выделенный код в отдельном процессе или даже на отдельном компьютере или сервере. Это экономит время и усилия на многих уровнях.