Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Я много работаю с данными, поэтому практически все процессы у меня завязаны на Jupyter (IPython Notebook). Эта среда прекрасна и я её большой фанат. По сути, Jupyter — это обычная питоновая консоль и весь код там выполняется последовательно. Но иногда возникает желание запустить вычисления в ячейке и, не дожидаясь пока они закончатся, продолжить работу. Например, нужно скачать 1000 урлов и достать у них заголовки страниц. Хорошо бы запустить процесс скачивания и сразу начать отлаживать код для выделения заголовков.
Статья описывает как из Python кода обратиться в docker
Модуль реализует численные операции для рациональных чисел
В этой небольшой статье речь пойдет о том, можно ли легко использовать Python для написания скриптов вместо Bash/Sh. Первый вопрос, который возникнет у читателя, пожалуй, а почему, собственно, не использовать Bash/Sh, которые специально были для этого созданы? Созданы они были достаточно давно и, на мой взгляд, имеют достаточно специфичный синтаксис, не сильно похожий на остальные языки, который достаточно сложно запомнить, если вы не администратор 50+ левела. Помните, ли вы навскидку как написать на нем простой if?
Хочу поделиться практическим опытом по установке готового проекта на Django на VPS от Reg.ru. Данное руководство рассчитано на новичков, оно содержит ряд не самых лучших решений, но с ним вы сможете запустить своей проект на Django в течение часа. Инструкция не содержит настроек безопасности. Она была создана на базе англоязычных инструкций и боли, много боли (ссылки в конце статьи). Инструкция актуальна для настроек: centOS 7, Django 1.9.2 и Python 3.4.3
Библиотека CFFI позволяет легко и эфективно запускать C код прям JIT'е Numba.
В этой статье вы найдете IPython notebook, в котором автор провел анализ сигнала GW150914. Это сигнал обнаружения гравитационных волн
Участвуя последнее время в разных интересных проектах, возникла задачка альтернативного управления продуктом Perco Электронная проходная KT02.3. Данный продукт является законченным решением и не подразумевает использование в составе других систем СКУД, а также какого-либо вторжения в свою среду управления. Но, как говорится в поговорке, «Возможно все! На невозможное просто требуется больше времени» (С) Дэн Браун.
Фух, ну наконец, детекция лиц работает, можно учить сеть распознавания смайла. Только вот на чем учить? Открытых наборов данных нет. А из того, как долго в предыдущей части я добирался до, собственно, обучения моделей вы уже должны были понять, что в глубоком обучении данные решают все. И их нужно много.
Это вторая статья из серии про определение смайла по выражению лица. Глубокое обучение в гараже — Братство данных Глубокое обучение в гараже — Две сети Калибрация Итак, с классификатором, разобрались, но вы наверняка уже заметили, что заоблачные 99% как-то не очень впечатляюще выглядят во время боевого теста на детекцию. Вот и я заметил. Дополнительно видно, что в последних двух примерах очень мелкий шаг движения окон, так в жизни работать не будет. В настоящем, реальном запуске шаг ожидается больше похожим на картинку для первой сети, а там хорошо видно неприятный факт: как бы хорошо сеть не искала лица, окна будут плохо выровнены к лицам. И уменьшение шага — явно не подходящее решение этой проблемы для продакшена. Как быть?