Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Математическое моделирование в экономике позволяет предупредить возникновения ряда проблем, возникающих в реальной предпринимательской деятельности. Одной из таких проблем у производителей товаров является банкротство.
Вводная статья про OpenFaas (function as a service)
Давайте рассмотрим, какие основные типы встроенных кнопок предлагают чат-боты telegram и в чем их особенности. Статья будет полезна всем, кто хочет разобраться в возможностях взаимодействия с пользователями telegram в версии bot API 2.0.
Сравнение двух библиотек
В этой публикации напишем бота Вконтакте, которые принимает ссылку на фото из Instagram'a, а обратно отправляет эту фотографию.
В силу исторических причин, у нас в конторе, используется старенькая АТС Panasonic TDA200. И, как известно, журнал звонков она выводит в последовательный порт, для чтения данных из которого, на сервере использовалась одна программулька. У этого ПО есть ряд ограничений, делающий его использование неудобным (размер лог-файла, размер БД) и дабы побороть эти недостатки и в силу природной лени (чтобы избежать постоянной очистки лога и БД вручную) было решено набыдлокодить что-то своё. А так как, уже давно, на глаза попадается слово «python» да и пытливый ум периодически просыпается, то решено было данную задачу реализовать на этом языке и попутно на, хорошо мне знакомом, tcl. Ну а результатами решил поделиться с обществом. Да, сразу замечу, что задача решена и сервис доведён до «промышленной» эксплуатации. Для хранения данных используется СУБД MariaDB (оно уже было), в качестве хост-системы CentOS 7.
Недавно на kaggle.com проходило соревнование Planet understanding the amazon from space До этого распознаванием изображений не занимался, поэтому подумал, что это отличный шанс научиться работать с картинками. Тем более, что по заверениям людей в чатике, порог вхождения был очень низкий, кто-то даже прозвал датасет «MNIST на стероидах».
Пакет Network Security Services (NSS) представляет собой набор библиотек, используемых при кроссплатформенной разработки защищенных клиентских и серверных приложений.
Семантический (смысловой) анализ текста – одна из ключевых проблем как теории создания систем искусственного интеллекта, относящаяся к обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP), так и компьютерной лингвистики. Результаты семантического анализа могут применяться для решения задач в таких областях как, например, психиатрия (для диагностирования больных), политология (предсказание результатов выборов), торговля (анализ востребованности тех или иных товаров на основе комментариев к данному товару), филология (анализ авторских текстов), поисковые системы, системы автоматического перевода. Поисковая машина Google полностью построена на семантическом анализе.