Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В данной статье будет рассказываться о применении библиотеки машинного зрения (openCV) для удаления эффекта радиального искажения (дисторсии) с фото и видео. Данный эффект также известен как эффект рыбьего глаза (fisheye) или distortion. Решение написать данную статью было принято после нескольких дней поиска информации в интернете. Не смотря на то, что есть гайды на английском языке, они не объясняют как правильно установить openCV, чтобы все работало. В статье присутствует готовый код.
Хочу поделиться опытом решения задачи по машинному обучению и анализу данных от Kaggle. Данная статья позиционируется как руководство для начинающих пользователей на примере не совсем простой задачи.
Продолжаем использовать Pillow
Здравствуйте. Это статья об синтаксическом анализе предложений, их представлении. Для разбора предложений будет использоваться пакет NLTK и язык программирования Python (версии 2.7).
Иногда возникает желание мониторить локальный GIT сервер на предмет кто (ФИО из LDAP), какой проект и откуда(ip-адрес) клонит или пушит. Изучив документацию, стало ясно, что такого функционала из коробки нет, точнее есть, но в платной версии GitLab. Под катом мой опыт реализации мониторинга. Мой рецепт не претендует на универсальность, я надеюсь он многим пригодится как, отправная точка.
В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.
Вопросы, которые разобраны в статье: • Как собрать и подготовить данные для построения модели? • Что такое нейронная сеть и как она устроена? • Как написать свою нейронную сеть с нуля? • Как правильно обучить нейронную сеть на имеющихся данных? • Как интерпретировать модель и ее результаты? • Как корректно оценить качество модели?
В последних статьях мы рассмотрели пару задачек по классификации, в процессе потом и кровью добывая себе данные, теперь пришло время регрессии. Поскольку ничего светотехнического в этот раз под рукой не оказалось, я решил поскрести по другим сусекам. Помнится, в одной из статей я агитировал читателей посмотреть в сторону отечественных открытых данных. Но поскольку я не барышня из рекламы «кефирчика для пищеварения» или шампуня с лошадиной силой, совесть не позволяла советовать что-либо, не испытав на себе.
Cегодня я хотел бы вам рассказать о том, как сделать модель, которая хранит в себе обычные страницы, а не отдельные записи в базе данных (для ListView, TemplateView и тд). Речь пойдёт о том, как расширить и дополнить существующие в Django flatpages. Но хотелось бы рассказать о проблеме, с которой я столкнулся и почему решил поделиться данным функционалом. Часто возникает ситуация, когда в админке для администратора сайта нужно реализовать функционал самой обычной страницы (одна запись в БД – это одна страница, где прописывается url, контент и доп. инфа для конкретной страницы). Тем самым можно создавать прямо из админки новые страницы с любым url и контентом.
Данная статья написана для тех, кто только начал изучать Python. В ней я пошагово опишу создание простого счетчика слов из txt-файлов, применяя Tkinter. Исходный код написан под Python 2.7, в конце статьи я добавлю несколько комментариев относительно того, как перенести его под 3.6