👀 Распознавание ж/д пикетных столбиков по фотографиям с беспилотника на основе PyTorch и YOLOv5

Статья раскрывает процесс использования БПЛА и нейросетей для точного распознавания объектов на ортофотопланах. Описаны этапы подготовки данных, разметки и обучения сети на примере поиска пикетных столбиков на ж/д перегонах. Исходный код доступен на GitHub.

Читать...

➡️ ИИ в логистике: отслеживаем транспортные средства на производственной территории с помощью нейросети

В статье описан путь от пет-проекта до системы для трекинга транспорта: нейросети, компьютерное зрение и инструменты, позволяющие «видеть» и анализировать производственные процессы.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• В какой момент профессия программиста свернула не туда?

• Офис Intel в Израиле отменил бесплатный кофе

• Войти в IT – в 37 и с дипломом филфака

• Путь к мастерству: Как стать успешным разработчиком

• Галера от HH или джуны по-дешевке

📝 Подборка вакансий для сеньоров

​Senior Data Analyst
• Python, SQL, Tableau, Power BI
• Уровень дохода не указан | 3–5 лет опыта​

Senior Data scientist (Recsys)
• Python, PyTorch, Машинное обучение, Deep Learning
• Уровень дохода не указан | Опыт не указан​

Senior Big Data Engineer
• ClickHouse, Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka
• Уровень дохода не указан | Опыт не указан

✔️ Простой и быстрый тест LLM для прототипа: сравниваем 16 open-source-моделей на запросе с разной температурой

В статье рассказывается, как быстро протестировать 16 LLM для создания текстовых прототипов, даже если вы не в теме ML. Берём несколько моделей, сравниваем результаты, оцениваем, подходит ли под задачу.

Читать...

👩‍💻 Как работает __name__ == "__main__" в Python?

Конструкция if __name__ == "__main__" определяет, выполняется ли скрипт как основная программа или импортируется в качестве модуля. Это позволяет запускать код только при непосредственном запуске скрипта, исключая его выполнение при импорте.

➡️ Пример:

def greet():
    print("Hello from greet!")

if __name__ == "__main__":
    greet()  # Этот вызов выполнится только при запуске скрипта напрямую

🗣 В этом примере greet() будет вызвана, если файл запускается напрямую. Если скрипт импортируется как модуль, greet() не вызовется, сохраняя модульную структуру кода.

🖥 Подробнее тут

🛍 Как базовые знания кодинга и нейросетей сэкономили нам больше 15 млн ₽ на Wildberries [скрины]

Статья раскрывает процесс полной автоматизации создания карточек товаров для маркетплейсов, используя нейросети, Photoshop и немного креативного подхода. Описаны практические методы, которые экономят тысячи рублей на огромном ассортименте.

Читать...

⚙️ Неувядающая классика или «чёрный ящик»: кто кого в битве за прогноз. Глава вторая. Продолжение

Статья продолжает разбор моделирования температурного временного ряда с двойной сезонностью. Основное внимание уделено подбору оптимальных параметров сезонной модели САРПСС для точного описания данных.

Читать...

🚀 Развивай мышление архитектора

Ты можешь быть отличным кодером, но без понимания архитектуры систем твои решения будут ограниченными.

👉 Совет: разбирайся в том, как строятся сложные системы. Читай про микросервисы, масштабирование, кэширование, распределённые базы данных. Даже если ты не архитектор, это сделает тебя сильнее как разработчика.

👩‍💻 FlexiPrompt: Удобное создание динамических промптов в Python

Статья знакомит с FlexiPrompt — лёгкой библиотекой для генерации промптов в Python при работе с языковыми моделями. Рассмотрены её преимущества: быстрая интеграция, гибкая настройка диалога и возможность создания нескольких агентов в одной LLM.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает список email-адресов и возвращает уникальные домены из этого списка. Домен — это часть адреса после символа @.

➡️ Пример:

["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"]

#{"example.com", "test.com", "sample.com"}

Решение задачи ⬇️

def get_unique_domains(emails):
domains = {email.split('@')[1] for email in emails}
return domains

# Пример использования:
emails = ["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"]
result = get_unique_domains(emails)
print(result) # Ожидаемый результат: {'example.com', 'test.com', 'sample.com'}

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• KAN: Kolmogorov–Arnold Networks

• Стандартное отклонение для полных чайников

• Почему галлюцинируют нейросети [и что с этим делают]

• Понимает ли Vision Llama импрессионистов?

• Что ищет он в краю далёком? Как найти смысл жизни с PostgreSQL

🤔 Prompt Me One More Time. Учим LLM строить графы знаний из текстов

Статья описывает метод, разработанный для автоматического наполнения графов знаний с помощью LLM, что снижает вероятность «галлюцинаций» и повышает точность ответов. Решение Prompt Me One More Time подробно представлено на TextGraphs-17 конференции ACL-2024.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает все значения, которые являются выбросами. Выбросы определяются как значения, которые находятся ниже первого квартиля (Q1) минус 1.5 * IQR или выше третьего квартиля (Q3) плюс 1.5 * IQR, где IQR — межквартильный размах.

➡️ Пример:

Входной список:
[10, 12, 14, 15, 15, 16, 16, 16, 17, 18, 19, 100]

Ожидаемый вывод:
[100]

Решение задачи ⬇️

import numpy as np

def find_outliers(data):
q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
return [x for x in data if x < lower_bound or x > upper_bound]

# Пример использования:
input_data = [10, 12, 14, 15, 15, 16, 16, 16, 17, 18, 19, 100]
result = find_outliers(input_data)
print(result) # Ожидаемый результат: [100]

🔎 Подборка вакансий для джунов

ML\AI & Python Developer (Junior)
🟢Python, ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow или аналоги), API, интеграции, Pandas, NumPy
🟢от 60 000 до 80 000 ₽ | 1–3 года

Junior Data Analyst
🟢SQL, Microsoft Excel, Python (ETL), визуализация данных
🟢от 80 000 до 120 000 ₽ | 1–3 года

Junior Data Analyst
🟢SQL, базы данных (MySQL, PostgreSQL), Python (pandas, numpy, matplotlib), инструменты визуализации данных (Looker Studio, Metabase, Power BI и др.)
🟢до 87 000 ₽ | 1–3 года

➡️ Семантическая сегментация: самый полный гайд

Статья раскрывает, как семантическая сегментация помогает машинам «видеть», разбивая изображение на классы объектов. Обсуждаются её применение в автономных авто, медицине и обработке спутниковых снимков для точного распознавания контекста.

Читать...

👩‍💻 Как работает модуль os в Python для работы с файловой системой?

Модуль os в Python предоставляет инструменты для взаимодействия с операционной системой. С его помощью можно управлять файлами и директориями, получать информацию о системе и переменных окружения, а также выполнять системные команды. Этот модуль особенно полезен для кроссплатформенных сценариев.

➡️ Пример:

import os

# Получение текущей директории
current_dir = os.getcwd()
print('Текущая директория:', current_dir)

# Создание новой директории
os.mkdir('new_folder')
print('Создана директория new_folder')

🗣 os позволяет удобно и кроссплатформенно работать с файловой системой, выполнять команды и настраивать окружение.

📝 Подборка вакансий для мидлов

Data Engineer (Middle)
• Python, SQL, PostgreSQL, Kubernetes, Apache Kafka, MongoDB, RabbitMQ
• до 180 000 ₽ | 1–3 года

Data Scientist (middle)
• SQL, PostgreSQL, Apache Spark, Математическая статистика, A/B тестирование
• Уровень дохода не указан | 1–3 года

Data Scientist (Моделирование РБ)
• SQL, Python, Apache Spark
• Уровень дохода не указан | 1–3 года

🤔 3750 дней разработки AI или почему боты всё ещё не захватили покер

Статья рассматривает создание AI для покера (Техасского безлимитного холдема) и анализирует его сложность как модели бизнес-отношений. Обсуждаются метрики и стратегии, которые игроки используют в изменяющемся контексте для принятия решений.

Читать...

👩‍💻 Разрабатываем первое AI приложение

Статья анализирует роль языка и цифровизации в накоплении и передаче знаний. Обсуждаются вызовы структурирования данных, которые, несмотря на успехи машинного обучения и реляционных баз, всё ещё затрудняют полное понимание накопленной информации.

Читать...

📝 Подборка вакансий для сеньоров

Senior Data Scientist (LLM)
• Python, NLP, PyTorch
• Уровень дохода не указан | Старший (Senior)

Senior Data Scientist
• Python, NLP, PyTorch, Linux, Pandas
• Уровень дохода не указан | Старший (Senior)

Data-инженер DWH в Маркет
• Python, SQL
• Уровень дохода не указан | Старший (Senior)