<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" >

  <channel>
    <title><![CDATA[Статьи]]></title>
    <link>https://habr.com/ru/users/programmingstore_zool1/publications/articles/</link>
    <description><![CDATA[Хабр: статьи пользователя programmingstore_zool1]]></description>
    <language>ru</language>
    <managingEditor>editor@habr.com</managingEditor>
    <generator>habr.com</generator>
    <pubDate>Sun, 26 Apr 2026 20:52:42 GMT</pubDate>
    
    
      <image>
        <link>https://habr.com/ru/</link>
        <url>https://habrastorage.org/webt/ym/el/wk/ymelwk3zy1gawz4nkejl_-ammtc.png</url>
        <title>Хабр</title>
      </image>
    

    
      
        
    
    <item>
      <title><![CDATA[Как мы построили систему видеоаналитики на open source и довели её до продакшена]]></title>
      <guid isPermaLink="true">https://habr.com/ru/articles/981268/</guid>
      <link>https://habr.com/ru/articles/981268/?utm_campaign=981268&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss</link>
      <description><![CDATA[<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/85a/783/238/85a7832388aedc04dde64028ce209ac2.png" /><p>Всем привет В этой статье разберём практический опыт построения системы видеоаналитики на базе open source-инструментов: от выбора библиотек и архитектуры до проблем с производительностью и масштабированием под десятки видеопотоков. </p><p>Материал будет полезен инженерам, тимлидам и продакт-менеджерам и всем тем, кто рассматривает open source как основу для production-ready CV-систем.  </p> <a href="https://habr.com/ru/articles/981268/?utm_campaign=981268&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss#habracut">Читать далее</a>]]></description>
      
      <pubDate>Sun, 28 Dec 2025 10:16:08 GMT</pubDate>
      <dc:creator><![CDATA[ProgrammingStore_zool1]]></dc:creator>
      <category><![CDATA[Open source]]></category><category><![CDATA[Python]]></category><category><![CDATA[Машинное обучение]]></category>
      <category><![CDATA[видеоаналитика]]></category><category><![CDATA[computer vision]]></category><category><![CDATA[YOLO]]></category><category><![CDATA[PyTorch]]></category><category><![CDATA[MLOps]]></category><category><![CDATA[cv]]></category><category><![CDATA[open-source]]></category>
    </item>
  

  

  

	
  

  

  

    
    <item>
      <title><![CDATA[Как искусственный интеллект судит спортивные поединки]]></title>
      <guid isPermaLink="true">https://habr.com/ru/articles/976838/</guid>
      <link>https://habr.com/ru/articles/976838/?utm_campaign=976838&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss</link>
      <description><![CDATA[<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/a87/6e3/aa2/a876e3aa21f643be89e9be0e4093e344.png" /><p>Всем привет! В этом материале рассказываем о проекте на стыке спорта и ИИ. Команда zool использовала ИИ-решение на базе видеоаналитики, адаптировала его под задачи кендо и протестировала на поединках. Ниже — о том, как и зачем объединили спорт и ИИ.  </p> <a href="https://habr.com/ru/articles/976838/?utm_campaign=976838&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss#habracut">Читать далее</a>]]></description>
      
      <pubDate>Mon, 15 Dec 2025 11:15:47 GMT</pubDate>
      <dc:creator><![CDATA[ProgrammingStore_zool1]]></dc:creator>
      <category><![CDATA[Машинное обучение]]></category><category><![CDATA[Искусственный интеллект]]></category>
      <category><![CDATA[искусственный интеллект]]></category><category><![CDATA[компьютерное зрение]]></category><category><![CDATA[видеоаналитика]]></category><category><![CDATA[машинное обучение]]></category><category><![CDATA[нейронные сети]]></category><category><![CDATA[распознавание объектов]]></category><category><![CDATA[разметка данных]]></category><category><![CDATA[спорт]]></category><category><![CDATA[внедрение ИИ]]></category><category><![CDATA[CV]]></category>
    </item>
  

  

  

	
  

  

  

      

      

      

    
  </channel>
</rss>
