Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
(18.12.2017 - 24.12.2017)
Мы, Smart Engines, продолжаем цикл статей про то, как встроить наши технологии распознавания (паспортов, банковских карт и других) в ваши приложения. Ранее мы уже писали про встраивание на iOS и Android, а сегодня мы расскажем про то, как работать с Python-интерфейсом библиотеки распознавания Smart IDReader и напишем простого Telegram-бота.
Кстати, список поддерживаемых нами языков программирования расширился и теперь включает C++, C, C#, Objective-C, Swift, Java, Python, а также такие эзотерические языки, как Visual Basic и, разумеется, PHP. Как и раньше, мы поддерживаем все популярные и многие непопулярные операционные системы и архитектуры, а наши бесплатные приложения доступны для скачивания из App Store и Google Play.
По традиции, демо-версия Smart IDReader SDK для Python вместе с исходным кодом реализации Telegram-бота выложены на Github и доступны по ссылке.
Сравниваем 2 подхода к генерации текста c помощью нейронных сетей: Char-RNN vs Word Embeddings + забавные примеры в конце.
Когда становится совсем нечего читать, открывать книгу не хочется, все статьи на Хабре прочитаны, все нотификации на телефоне обработаны, и даже просмотрен спам в ящиках, я открываю Ленту.ру. У моей жены — профессионального журналиста — в такие моменты начинается аллергия, и понятно, почему. После того, как в 2014 году из Ленты ушла старая команда, уровень желтизны издания пошел вверх, а качество текста и редактуры — вниз. Со временем, периодически по инерции продолжая читать Ленту, я стал замечать, что модели заголовков новостей повторяются: «Обнаружено [вставить псевдо-сенсацию]», «Путин [что-то сделал]», «Безработный москвич [описание его приключений]» и так далее. Это была первая вводная.
Удаление контейнеров которые работают больше недели с помощью Python
Недавно OpenDataScience и Mail.Ru Group провели открытый курс машинного обучения. В прошлом анонсе много сказано о курсе. В этой статье мы поделимся материалами курса, а также объявим новый запуск.
Нам кажется очень важным способствовать тому, чтобы начинающие (и не только) разработчики узнавали о самых крутых технологиях на рынке. Поэтому мы делаем целый пул образовательных онлайн-проектов в партнёрстве с лучшими площадками. Подробно о них рассказываю под катом, там же раскрываю наши планы на будущее.
Маленький удобный Dependency Injection микро фреймворк для любителей простоты и ценителей внедрения зависимостей.
Простыми словами о методе максимального правдоподобия и информации Фишера
Автомодерация изображений: как исправлять нарушения, сохраняя количество и качество контента
Смогу ли я уложить оптимизирующий компилятор в тысячу строк питона? Прогон первый: mem2reg
Как создать скрипт-beautifier в Ghidra на Python?
Сводка pythonz 09.02.2025 — 16.02.2025
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 2: Создание надежных и долговечных моделей
Моделирование управления AC двигателя — Field oriented control of PMSM с помощью opensource решений
Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена
oumi - обучение и работа с моделями с нуля