Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Статья об алгоритмах разбора результата работы Yandex OCR по распознаванию структурированных документов на примере рукописных анкет.
Сегодня поговорим об одном интересном микро-фреймворке для Python — Flask. Мы создадим свое собственное веб-приложение и изучим расширения flask, а после задеплоим его на сервер, чтобы иметь доступ из внешнего мира. Flask всегда мне нравился, ибо он был минималистичный, быстрый, лёгкий для изучения, и в то же время легко расширялся до полноценного проекта.
Поделюсь как начал писать приложение для интернет-магазина на монолите, затем перешёл на микросервисы.
Итак, вы хотите улучшить эффективность работы своей модели глубокого обучения. Как подойти к такой задаче? Народ в таких случаях часто набрасывается на «сборную солянку» из всяких хитрых приёмов, которые, вроде бы, кому‑то когда‑то помогли, или хватает что‑то, встреченное в каком‑нибудь твите, вроде «Используйте операции, изменяющие исходные данные! Задайте значение None для градиентов! Устанавливайте PyTorch 1.10.0, но ни в коем случае не 1.10.1!».Понятно — почему люди часто прибегают к таким вот спонтанным действиям в подобных ситуациях. Ведь «эффективность работы» современных систем, их «производительность» (в особенности — систем глубокого обучения) часто кажутся нам понятиями, которые ближе к алхимии, чем к науке.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В этой статье я хочу поделиться опытом разработки самого популярного загрузчика видео в RuStore и рассказать, как я использовал потрясающую библиотеку для интеграции Python кода в свой проект.
В данной статье мы рассмотрим, как бакетизация может существенно ускорить вычисления и представим график зависимости отношения времени на расчеты p-value без бакетизации к времени на расчеты с бакетизацией.
Это девятая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как разбивать списки записей базы данных на страницы.
Как упростить себе жизнь или почему ты должен уметь создавать объекты правильно? На этот вопрос я буду отвечать на протяжении всей статьи и уверен, что многим из вас, читающим данную статью, будет полезным знать, что такое осознанный подход при создании объектов в вашей кодовой базе.
Возникла необходимость сделать настройку гроубокса максимально комфортной -- удалённо, без программирования. Все исходные коды доступны по ссылкам в конце статьи. В статье будет упор на программную часть: прошивка гроубокса, графический интерфейс (GUI) для компьютера.
В прошлой статье мы лишь мельком затронули такую тему, как ансамблевое обучение, дав краткое определение парочке терминов. Сегодня в планах зарыться в это дело подробнее, рассмотрев некоторые из популярных методов. Поэтому предупреждаем сразу: букв будет много. А также концептов, терминов и примеров. Со своей стороны обещаем рассказать настолько простым языком, насколько это возможно в контексте машинного обучения.
Занимались разработкой MVP внутренней веб-системы, важной составляющей которой было визуальное представление данных, а именно результатов работы различных анализаторов исходного кода программного обеспечения. Из всего разнообразия библиотек визуализации в веб мы выбрали HoloViews, поскольку она в наибольшей степени соответствовала компетенциям нашей команды, костяк которой в силу специфики проекта составляли специалисты по анализу данных.
Сказ о том, как мы, дата-сайентист и аналитик данных, на троих с ChatGPT, без программиста и девопса, создали сервис пересказа новостей с текстом и озвучкой. ChatGPT писал код, а мы ему только поддакивали.
Существует огромное количество данных, зависящих от времени. Такие данные принято называть временными рядами (time-series). Это могут быть данные о продажах в магазинах, об остатках на складах или об удовлетворенности клиентов. Используя эти данные, мы хотим искать инсайты и приносить пользу бизнесу.
Наверняка вы слышали о нашумевшей в своё время ИИ стримерше NeuroSama. Однако мое внимание привлекало не само шоу и эти нашумевшие самые «крутейшие» моменты стримов, а сам факт того, что нейросеть реально может полностью автономно и полноценно вести стрим, удерживая внимание зрителей! Меня очень заинтересовала такая задумка, и я решился её повторить!
Мы уже решали задачу коммивояжёра точно методом динамического программирования. С тех пор прошло немало времени. Мне бы хотелось поделиться некоторыми соображениями по улучшению алгоритма, а также представить алгоритм пригодный для расчёта задачи коммивояжера на GPU.
Примерно 5 годами ранее появления FastAPI была обнародована идеология построения легковесных микросервисов на Django, которая стала актуальной только после внедрения асинхронности в этом фреймворке.Хотя в последней (на момент написания статьи) версии Django 5.0.5 асинхронно решается только часть задач, но уже сейчас можно начать создавать асинхронные микросервисы воспользовавшись технологией µDjango.
В прошлой части я рассказал, как автоматизировать простую нарезку YouTube-видео на Shorts, добавить туда текст и размытый фон. Сегодня займемся более комплексной задачей — генерацией вертикальных видео на основе записи с геймплеем и текстом. В тексте узнаете, как генерировать аудио с помощью библиотеки Bark и настроить анимацию ASCII-маскота.
В рамках недавнего автоматизированного аудита проектов, размещенных в главном репозитории Python-кода, нашли 28 вредоносных пакетов, которые уже много месяцев вредили пользователям. В совокупности они были скачаны 59 000 раз. Отчет о перечисленных ниже проектах был передан команде Python Package Index (PyPI), благодаря чему проекты были удалены.
В этой статье мы расскажем Вам идею о том, как заставить манекена в Unreal Engine 5 повторять движения за человеком в кадре при помощи Python, нейронных сетей и API-запросов, а также поделимся наработками проекта “Виртуальный аватар без мокап-костюма”.