Выпуск 437

(02.05.2022 - 08.05.2022)

pythondigest.ru: Выпуск 437

Статьи

      Сравнение сервисов фильтрации нецензурной лексики

Недавно понадобилось мне подключить мой проект (сайт на WordPress, Телеграм-канал, ВК группу) к фильтру матов и озадачился я предложениями, которые выдает интернет. Поэтому решил проанализировать те, что смог найти и составить личный список, который, надеюсь поможет коммунити Хабра.

Спойлер: найдено всего два сервиса и если знаете еще, то пишите в комментариях.

      Простой поиск дубликатов изображения

Существует множество проверенных решений, основанных на разных алгоритмах. Этот пример использует элементы машинного обучения, текущий уровень развития инструментов, позволяет с минимальными усилиями решать "бытовые задачи". В качестве меры сходства - косинусное сходство. Сравнение многомерных массивов (изображение в цифровом пространстве), ресурсоемкий процесс, поэтому, применяем обученную свёрточную нейронную сеть для уменьшения размерности с учетом важных пространственных признаков. Библиотека keras содержит готовые модели под разные задачи, этот пример задействует архитектуру VGG16 обученную на данных imagenet. Вход в сеть (N, 224, 224, 3), выход (1, 512).

      Как выжать из солнечной батареи максимум с помощью обучения с подкреплением

Под катом вас ждёт чертёж установки, блок-схемы агента, работающего методом проб и ошибок, а также визуализации, видеоролики и, конечно, код. Материалом делимся к старту нашего флагманского курса по Data Science.

Агент-критик Softmax оптимизирует выработку энергии в моделируемой по реальным данным меняющейся среде освещения.

      Распределённое глубокое обучение: параллелизм моделей и данных в TensorFlow

Значительное количество задач, предусматривающих обучение глубоких нейронных сетей, можно решить на отдельном компьютере, обладающем единственным, сравнительно мощным и быстрым GPU. Но бывает так, что нужно что-то помощнее. Например — данные могут просто не поместиться в память, доступную на отдельной машине. Или окажется, что имеющееся «железо» просто не «потянет» некую задачу. В результате может возникнуть необходимость в горизонтальном масштабировании вычислительных мощностей.

      Матчинг шаблона в Python 3.10

В Python 3.10 имплементирован своего рода оператор switch — что-то вроде него. Оператор switch в других языках, таких как C или Java, выполняет простой матчинг значения переменной и исполняет код в зависимости от этой величины. Он может использоваться просто, как обычный оператор switch, но способен на гораздо большее.

      Дата саентист и циклы-циклы-циклы…

«How I Met Your Mother», season 6, ep. 7 Коля любит циклы. Толя любит циклы. Оля любит циклы. Все любят циклы. И Сережа тоже. Один Мамба их не любит. И вот почему.

      Respect Validation на Python

В данной статье я расскажу вам историю "как я до этого дошёл" и мы рассмотрим основные преимущества данной библиотеки. Все полезные ссылки вы найдёте в конце статьи.

      Как установить ботов для StarCraft II

В StarCraft II есть встроенные боты, и все с ними хорошо, за исключением того, что они немного тупые, но речь пойдет не о них. В 2017 году разработчик игры компания Blizzard Entertainment опубликовала API, позволяющий создавать внешних ботов. Однако, по какой-то странной причине Blizzard рассматривает этот API как сугубо исследовательский проект, где боты должны сражаться только друг с другом. Нормальной возможности поиграть человеку с ботами они почему-то не сделали, хотя многие геймеры рассматривают ботов как довольно неплохой инструмент тренировок.

      Лингвистические особенности речи человека в диалогах с виртуальным ассистентом

Зачастую, для создания виртуальных ассистентов используются подходы на основе машинного обучения и, конечно, подходы на основе правил. Оба (в большей степени машинное обучение) полагаются на исходные данные, которыми обычно являются человеческие диалоги. При этом, не учитывается фактор того, что пользователи диалоговых систем не будут общаться с ними так же как с реальными людьми.

      Создаем простой ETL на Python

В работе аналитика данных часто приходится использовать наборы данных, загружаемые из открытых источников. Рассмотрим простой пример использования конвейера для таких задач.ETL, сокращение от extract-transform-load, представляет собой серию процессов, которые включают в себя сбор данных, их обработку и хранение в безопасном и доступном месте. Конвейеры ETL (ETL pipeline) позволяют упростить эти процессы с максимальной эффективностью и минимальными издержками.Рассмотрим пошаговую реализацию конвейера ETL с использованием модулей Python.

      Преобразование офисных файлов в текст

Представление документа в виде простого текста понадобится для анализа его содержимого: индексирования и поиска, классификации, предварительной проверки.

      Коротко о 6 простых и эффективных видах визуализации

У нас есть несколько способов понимания данных. Зачастую, когда мы анализируем их, то думаем о визуализации в последнюю очередь. Тем не менее, наш разум устроен так, что нам нужна визуальная форма вещей, которые мы хотим исследовать. Поэтому визуализация необходима не только для представления каких-то выводов, но и для выявления закономерностей мира.

      Основы работы со Spark DataFrame

При работе с распределенными базами данных, возникают задачи, которые ввиду технических ограничений сложно или невозможно решить с помощью всем привычного пакета Pandas на Python. Решением может стать использование распределенных вычислений Spark и его собственных DataFrame.


Latest news


  Как заставить директора купить кондиционер

  Самообучаемый чат-бот python, который умеет искать ответы в Wikipedia

  О чем боятся спросить Junior DS. Оптимизация кода

  Упущенные из виду факты о переменных и объектах в Python: все дело в указателях

  HDMI OLED-дисплей в стиле стимпанк

  RFM-анализ для успешного сегментирования клиентов с помощью Python

  Как написать свой прокси с кроликом и рейт-лимитами и не изменить змее с сусликом

  Мой опыт с резиновым мужиком. Github Copilot

  Практические применения генеративных моделей: как мы делали суммаризатор текстов

  Большое сравнение 400 нейронных сетей для задачи классификации на более 8000 классов

  Кластеризация, которую легко осуществить с помощью PyCaret

  Moscow Python Podcast. Domain Driven Design (level: all)

  Рецепты REST OData в 1C: Python vs… PL/pgSQL !?

  Вывод аудио на несколько источников на raspberry pi

  О плохом и хорошем коде


Show all




Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus