Машинное обучение на службе урбанистики
науках существуют уже готовые датасеты, однако урбанистике с этим повезло меньше остальных. Современный человек утолил свой голод, излечился от болезней, познал тайны атомного ядра и вселенной - пора наверно и обустроить городское пространство вокруг себя? Но для начала его следует изучить.
Статья
науках существуют уже готовые датасеты, однако урбанистике с этим повезло меньше остальных. Современный человек утолил свой голод, излечился от болезней, познал тайны атомного ядра и вселенной - пора наверно и обустроить городское пространство вокруг себя? Но для начала его следует изучить.
Статья
5++ способов в одну строку на Python решить первую задачу Проекта Эйлера
Однажды меня посетила мысль, а что если попробовать решить первую задачу Проекта Эйлера всевозможными способами, но с условием, что решение должно быть в одну строку. В итоге получилось более пяти однострочных решений с применением Filter, Map, Reduce, Generator Expression и т.д. В этой статье я покажу то, к чему я пришёл.
Статья
Однажды меня посетила мысль, а что если попробовать решить первую задачу Проекта Эйлера всевозможными способами, но с условием, что решение должно быть в одну строку. В итоге получилось более пяти однострочных решений с применением Filter, Map, Reduce, Generator Expression и т.д. В этой статье я покажу то, к чему я пришёл.
Статья
Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
Парсинг сайта с помощью PYTHON + SELENIUM
В этой статье рассмотрим, как можно извлечь большой объем данных с сайта ГИББД и с помощью какого инструмента. Это может быть полезно для финансовых компаний, которые принимают автомобили в качестве залога. Итак, мне необходимо было получить информацию о владельцах и периодах владения автомобилями, чтобы определить были ли изменения в конкретном периоде.
Статья
В этой статье рассмотрим, как можно извлечь большой объем данных с сайта ГИББД и с помощью какого инструмента. Это может быть полезно для финансовых компаний, которые принимают автомобили в качестве залога. Итак, мне необходимо было получить информацию о владельцах и периодах владения автомобилями, чтобы определить были ли изменения в конкретном периоде.
Статья
Парсинг FIT файлов c данными тренировок
Мне стало интересно проанализировать данные о своих тренировках за последние несколько лет, и я понял, что обычного функционала приложений типа Garmin Connect или бесплатной версии Strava будет недостаточно. В этой статье я расскажу как получить свои персональные данные о тренировках из устройств Garmin и разместить их в реляционной базе данных с помощью библиотек python.
Статья
Мне стало интересно проанализировать данные о своих тренировках за последние несколько лет, и я понял, что обычного функционала приложений типа Garmin Connect или бесплатной версии Strava будет недостаточно. В этой статье я расскажу как получить свои персональные данные о тренировках из устройств Garmin и разместить их в реляционной базе данных с помощью библиотек python.
Статья
Создайте средство проверки на плагиат с помощью машинного обучения
Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Статья
Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Статья
Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
Формирование однородных групп для сплит-тестирования
Если перед вами стоит задача проведения А/Б тестирования, то я помогу вам понять, как с помощью python сформировать однородные группы с помощью алгоритмов сходства объектов на основе косинусного и взвешенного косинусного расстояния для его проведения.
Статья
Если перед вами стоит задача проведения А/Б тестирования, то я помогу вам понять, как с помощью python сформировать однородные группы с помощью алгоритмов сходства объектов на основе косинусного и взвешенного косинусного расстояния для его проведения.
Статья
Сравнение алгоритмов детекции лиц
Очень часто я на просторах интернета натыкаюсь на такой вопрос: «А какое готовое решение по детекции лиц лучше всего использовать?» Так вот, я отобрал 5 решений с Github, которые показались мне хорошими, относительно новыми и лёгкими в использовании, и хотел бы сравнить их между собой.
Статья
Очень часто я на просторах интернета натыкаюсь на такой вопрос: «А какое готовое решение по детекции лиц лучше всего использовать?» Так вот, я отобрал 5 решений с Github, которые показались мне хорошими, относительно новыми и лёгкими в использовании, и хотел бы сравнить их между собой.
Статья
Современный Python: как начать свой проект с нуля при помощи Pyenv и Poetry
Практически все начинающие разработчики сталкиваются с тем, что понимания синтаксиса у языка программирования и хороших инженерных практик недостаточно для того, чтобы начать программировать. Прежде, чем написать первую рабочую программу, нужно создать правильную среду разработки — такую, которая внедряет хорошие методы написания кода, повышает производительность и облегчает взаимодействие и коммуникацию проекте.
Статья
Практически все начинающие разработчики сталкиваются с тем, что понимания синтаксиса у языка программирования и хороших инженерных практик недостаточно для того, чтобы начать программировать. Прежде, чем написать первую рабочую программу, нужно создать правильную среду разработки — такую, которая внедряет хорошие методы написания кода, повышает производительность и облегчает взаимодействие и коммуникацию проекте.
Статья
Создайте средство проверки на плагиат с помощью машинного обучения
Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Статья
Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Статья
Программирование на Python: особенности обучения, перспективы, ситуация на рынке труда
Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения. Относится к интерпретируемым языкам. То есть написанный на Python код интерпретируется в момент обращения программой-интерпретатором без предварительной компиляции.
И про этот прекрасный язык подробно раассказываеться в этой статье
Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения. Относится к интерпретируемым языкам. То есть написанный на Python код интерпретируется в момент обращения программой-интерпретатором без предварительной компиляции.
И про этот прекрасный язык подробно раассказываеться в этой статье
«Слабые» ссылки в CPython
"Слабой" ссылки не достаточно, чтобы объект оставался "живым": когда на объект ссылаются только "слабые" ссылки, сборщик мусора удаляет объект и использует память для других объектов. Однако, пока объект не удалён, "слабая" ссылка может вернуть объект, даже если не осталось обычных ссылок на объект.
Статья
"Слабой" ссылки не достаточно, чтобы объект оставался "живым": когда на объект ссылаются только "слабые" ссылки, сборщик мусора удаляет объект и использует память для других объектов. Однако, пока объект не удалён, "слабая" ссылка может вернуть объект, даже если не осталось обычных ссылок на объект.
Статья
Cоздаём математические анимации c помощью Python
Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.
Статья
Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.
Статья
Знакомство со стековыми графами
Стековые графы позволяют генерировать данные о навигации по стеку для конкретного репозитория, не требуя при этом какого-либо участия в конфигурировании со стороны владельца репозитория и не вмешиваясь в процесс сборки или другие задания, связанные с непрерывной интеграцией. В этой статье будет подробно рассказано, как работают стековые графы, и как с их помощью достигаются такие результаты.
Статья
Стековые графы позволяют генерировать данные о навигации по стеку для конкретного репозитория, не требуя при этом какого-либо участия в конфигурировании со стороны владельца репозитория и не вмешиваясь в процесс сборки или другие задания, связанные с непрерывной интеграцией. В этой статье будет подробно рассказано, как работают стековые графы, и как с их помощью достигаются такие результаты.
Статья