Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
За последние десятилетия с помощью машинного обучения создали самоуправляемые автомобили, системы распознавание речи и эффективный поиск. Сейчас это одна из самых быстроразвивающихся и перспективных сфер на стыке компьютерных наук и статистики, которая активно используется в искусственном интеллекте и data science. Методы машинного обучения используются в науке, технике, медицине, ритейле, рекламе, генерации мультимедиа и других областях. Команда Университета ИТМО собрала десять курсов по машинному обучению, которые можно успеть пройти до конца лета. Одним они помогут войти в профессию, а другим — углубиться в нее.
Мы обожаем квизы, посвященные языкам программирования. В нашем блоге мы разместили уже целых три: первый — по Python, PHP, Golang, DevOps, второй — полностью по Go, третий — только по PHP. Сегодняшний квиз посвящен исключительно Python.
Предлагаем вам размяться в честь конца ещё одной летней недели и в преддверии PyCon Russia 2018. (Кстати, кто едет? Мы там будем).
Под катом — семь вопросов, советы от друга, Чапаев, отрывки из ABBA (что? да!) и крутой мерч.
Продолжаем публикацию перевода серии статей о схожести и различии двух языков. Сегодня поговорим о сериализации словарей, JSON, регулярках, об ошибках и исключениях.
Мы в отделе аналитики онлайн-кинотеатра Okko (Мама, привет, я теперь работаю на Rambler) любим как можно сильнее автоматизировать подсчёты сборов фильмов Александра Невского, а в освободившееся время учиться новому и реализовывать классные штуки, которые почему-то обычно выливаются в ботов для Телеграма. К примеру, перед началом чемпионата мира по футболу 2018 мы выкатили в рабочий чат бота, который собирал ставки на распределение итоговых мест, а после финала подсчитал результаты по заранее придуманной метрике и определил победителей. Хорватию в четвёрку не поставил никто.
Недавнее же свободное от составления ТОП-10 российских комедий время мы посвятили созданию бота, который находит знаменитость, на которую пользователь больше всего похож лицом. В рабочем чате идею все настолько оценили, что мы решили сделать бота общедоступным. В этой статье мы кратко вспомним теорию, расскажем о создании нашего бота и о том, как сделать такого самому.
На просторах интернета представлены различные реализации, но, на мой взгляд, все они достаточно простые. Хочу представить свой вариант голосового справочника под астериск.
Это второй шаг по поддержке аутентификации через социальные сети на моём сайте, который написан на Django. И хочу поделиться тем, как это делаю. На этот раз для Google+.
Два с половиной года назад я купил набор Lego Mindstorms EV3, чтобы сделать свои первые шаги в робототехнике. Вкатив на контроллер сборку ev3dev и наигравшись с управлением двигателями и сенсорами по SSH, я на два года охладел к покупке. Причина состояла в том, что мне не хватало фантазии по части того, что бы такое можно было собрать: после нескольких собранных моделей из Lego Technics (как коробочных, так и самодельных) я уже привык к чудесам наподобие дистанционно управляемых игрушек, а простые роботы наподобие представленных на Краковской выставке моделей из Lego у меня как у человека, работавшего в своё время над системой телемеханики, уже не вызывали достаточного вдохновения. Повторять чужой опыт тоже не особо хотелось.
В конце концов, меня осенило: моделью, достаточно сложной, интересной, практичной и при этом не слишком заезженной могли стать часы с кукушкой. Вдохновлённый этой идеей, я взялся за дело.
На просторах интернета имеется множество туториалов объясняющих принцип работы LDA(Latent Dirichlet Allocation — Латентное размещение Дирихле) и то, как применять его на практике. Примеры обучения LDA часто демонстрируются на "образцовых" датасетах, например "20 newsgroups dataset", который есть в sklearn.
После того, как добавил авторизацию на сайт через ВКонтакте, хотелось бы поделиться этой информацией, которая может быть полезна новичкам.