Рубрика «python» - 63

в 13:16, , рубрики: python, Блог компании RUVDS.com, искусственный интеллект, карьера, Карьера в IT-индустрии, машинное обучение, разработка

Не каждый может найти время и деньги на то, чтобы получить очное образование в сферах Data Science (DS, наука о данных), AI (Artificial Intelligence, искусственный интеллект), ML (Machine Learning, машинное обучение). Недостаток времени и нехватка денег — это серьёзные препятствия. Преодолеть эти препятствия можно, занявшись самообучением. Но и тут не всё так просто. Для того чтобы успешно учиться самостоятельно, нужны дисциплина, сосредоточенность и правильный подбор учебных предметов. Самообучение в выбранной области, при правильном подходе, можно свободно совмещать с обычной жизнью или с учёбой в общеобразовательных учреждениях. Но в некоторых областях знаний, в таких, как DS, AI, ML, очень сложно начать учиться самостоятельно. Однако, прошу поверить мне на слово, сложности стоят того, что можно получить в результате. Ключ к успеху в самообучении лежит в том, чтобы учиться в собственном темпе.

Наука о данных, искусственный интеллект, машинное обучение: путь самоучки - 1

В этом материале я хочу рассказать о том, как можно действовать тому, кто хочет самостоятельно обрести знания в областях DS, AI и ML. Применение предложенных здесь методов учёбы способно привести к хорошему прогрессу в изучении нового. Здесь, кроме того, я собираюсь поделиться ссылками на ресурсы, которыми я пользуюсь, и которые я без тени сомнения готов порекомендовать другим.
Читать полностью »

в 9:28, , рубрики: big data, python, Блог компании SkillFactory, визуализация данных, Учебный процесс в IT

Как сделать крутые, полностью интерактивные графики с помощью одной строки Python

image

Когнитивное искажение о невозвратных затратах (sunk cost fallacy) является одним из многих вредных когнитивных предубеждений, жертвой которых становятся люди. Это относится к нашей тенденции продолжать посвящать время и ресурсы проигранному делу, потому что мы уже потратили — утонули — так много времени в погоне. Заблуждение о заниженной стоимости применимо к тому, чтобы оставаться на плохой работе дольше, чем мы должны, рабски работать над проектом, даже когда ясно, что он не будет работать, и да, продолжать использовать утомительную, устаревшую библиотеку построения графиков — matplotlib — когда существуют более эффективные, интерактивные и более привлекательные альтернативы.

За последние несколько месяцев я понял, что единственная причина, по которой я использую matplotlib, — это сотни часов, которые я потратил на изучение сложного синтаксиса. Эти сложности приводят к часам разочарования, выясняя на StackOverflow, как форматировать даты или добавить вторую ось Y. К счастью, это прекрасное время для построения графиков в Python, и после изучения вариантов, явным победителем — с точки зрения простоты использования, документации и функциональности — является библиотека plotly. В этой статье мы погрузимся прямо в plotly, изучая, как создавать лучшие графики за меньшее время — часто с помощью одной строки кода.
Читать полностью »

в 19:37, , рубрики: bananapi, php, pyhton, python, speedtest, sqlite, провайдер, Разработка на Raspberry Pi, Разработка под Linux, скорость интернета

Разработка zond-а для замера скорости интернета - 1
Добрый день всем хабра-пользователям.

Постоянно читаю на хабре статьи о разработках того или иного функционала на «малинке». Решил вот поделиться своей наработкой.

Предыстория

Тружусь я в компании, предоставляющей услуги кабельного телевидения и доступа в интернет. И, как это бывает в подобных компаниях, периодически слышу жалобы о несоответствии тарифного плана заявленному в договоре. То пользователь жалуется на низкую скорость «по кабелю», то на высокие пинги определенных сервисов, иногда на полное отсутствие интернета в определенное время суток. Зачастую, такие жалобы попадают в пулл заявок, по которым происходит выезд «на место» одного из сотрудников с рабочим ноутбуком, на котором и производятся все замеры. И, зачастую, выясняется, что со скоростью все в порядке. А низкая скорость на самом деле на мобильном телефоне, через wi-fi, на балконе. Ну или нечто подобное.
Читать полностью »

в 9:43, , рубрики: python, циклы

Это короткая статья для новичков. Наверняка вы знаете, что в пайтоне для циклов for и while предусмотрен блок else. И с этим блоком возникает много путаницы, потому что его действие на первый взгляд не интуитивно. Приходится тратить немного времени или заглядывать в документацию каждый раз, когда он встречается:

for f in files:
    if f.uuid == match_uuid:
        break
else:
    raise FileNotFound()

Когда будет исключение: когда файл не найден? Когда найден? Когда список пуст? На этот вопрос сложно ответить, потому что блок else находится на одном уровне с блоком for и кажется, что это какое-то условие, относящиеся к самому списку; например, когда for не нашел ни одной записи. Но достаточно знать главный секрет блока else для циклов, чтобы больше никогда не терять на это время:

Читать полностью »

в 9:15, , рубрики: bash, linux, LTE, python, vim2, Блог компании RUVDS.com, Настройка Linux, Разработка под Linux, сети

На карантине мне предложили поучаствовать в разработке устройства измерения скорости LTE-модемов для нескольких операторов сотовой связи.

Одновременный speedtest на нескольких LTE-модемах - 1

Заказчик хотел оценить скорость всевозможных операторов связи в различных географических точках, для того чтобы можно было понять, какой оператор сотовой связи ему наиболее оптимален при установке оборудования, использующее LTE-соединение, например, для видеотрансляций. При этом задачу нужно было решить максимально просто и дешево, без дорогостоящего оборудования.

Сразу скажу, что задача не самая простая и наукоемкая, расскажу, какие проблемы мне встретились и как я их решал. Итак, поехали.
Читать полностью »

в 17:08, , рубрики: django, python

Здесь на Хабре много различных инструкций по использованию Django. Эти инструкции часто включают много кода и представляют последовательность шагов, которые нужно сделать, чтобы создать проект.

Когда я начинал изучать Django и Wagtail по таким инструкциям, меня часто смущало, что пара команд создает кучу непонятных файлов (особенно на самом старте). Последующее описание этих файлов в инструкциях содержало слишком много деталей, которые трудно было усвоить за раз.

В этом посте я бы хотел посмотреть на Django с очень «философского вида» — минимум кода, максимум общих фактов. Думаю, что такой взгляд поможет тем, кто хочет начать изучать Django но теряется на старте.

image
Читать полностью »

в 8:00, , рубрики: immutable, mutable, python, python3, Блог компании ДомКлик, Программирование

С самого начала своего пути как разработчика программного обеспечения я очень любил копаться во внутренностях языков программирования. Мне всегда было интересно, как устроена та или иная конструкция, как работает та или иная команда, что под капотом у синтаксического сахара и т.п. Недавно мне на глаза попалась интересная статья с примерами того, как не всегда очевидно работают mutable- и immutable-объекты в Python. На мой взгляд, ключевое — это то, как меняется поведение кода в зависимости от используемого типа данных, при сохранении идентичной семантики и используемых языковых конструкциях. Это отличный пример того, что думать надо не только при написании, но и при использовании. Предлагаю всем желающим ознакомиться с переводом.

А вы можете решить эти три (обманчиво) простые задачи на Python? - 1

Попробуйте решить эти три задачи, а потом сверьтесь с ответами в конце статьи.

Совет: у задач есть кое-что общее, поэтому освежите в памяти решение первой задачи, когда перейдёте ко второй или третьей, так вам будет проще.
Читать полностью »

в 7:06, , рубрики: computer vision, deep learning, devops, machine learning, mlflow, mlops, python, Блог компании КРОК, машинное обучение, разработка, управление разработкой

MLOps — Cook book, chapter 1 - 1

Всем привет! Я CV-разработчик в КРОК. Уже 3 года мы реализуем проекты в области CV. За это время чего мы только не делали, например: мониторили водителей, чтобы во время движения они не пили, не курили, по телефону не разговаривали, смотрели на дорогу, а не сны или в облака; фиксировали любителей ездить по выделенным полосам и занимать несколько мест на парковке; следили за тем, чтобы работники носили каски, перчатки и т.п.; идентифицировали сотрудника, который хочет пройти на объект; подсчитывали всё, что только можно.

Я все это к чему?

В процессе реализации проектов мы набили шишки, много шишек, с частью проблем вы или знакомы, или познакомитесь в будущем.

Моделируем ситуацию

Представим, что мы устроились в молодую компанию “N”, деятельность которой связана с ML. Работаем мы над ML (DL, CV) проектом, потом по каким-либо причинам переключаемся на другую работу, в общем делаем перерыв, и возвращаемся к своей или чужой нейроночке.

  1. Наступает момент истины, нужно как-то вспомнить на чем ты остановился, какие гиперпараметры пробовал и, самое главное, к каким результатам они привели. Читать полностью »

в 9:12, , рубрики: machine learning, python, Tinder, vps, Блог компании RUVDS.com, лайфхаки, Лайфхаки для гиков, машинное обучение, хостинг

*Исключительно ради изучения Machine Learning, разумеется. Под немного недовольным взглядом любимой жены.

Наверное, нет столь простого до уровня спинно-мозговых рефлексов приложений, как Tinder. Для того чтобы им пользоваться достаточно одного пальца, чтобы свайпать и немного нейронов, чтобы выбирать девушек или мужчин, которые тебе больше нравятся. Идеальная реализация брутфорса в выборе пары.

Я решил, что это неплохой способ немного пощупать машинное обучение на новой видеокарте. Останется только объяснить жене, что мне не нужна новая женщина потолще, а я просто тренирую нейросети.

Как клеить по 13 девушек в час, используя машинное обучение и Tinder - 1

Читать полностью »

в 9:00, , рубрики: python, Блог компании Издательский дом «Питер», книга, математика, машинное обучение, Профессиональная литература

image Привет, Хаброжители! Мы издали книгу Максима Лапаня shmuma, это — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям.

Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения.
Читать полностью »

1...1020...626364...7080...356
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js