Как я научил нейросеть распознавать каракули. Введение
К старту нашего флагманского курса по Data Science делимся расшифровкой видео от Себастьяна Лагу — разработчика игр, тьютора и популяризатора IT, который на своём
User
К старту нашего флагманского курса по Data Science делимся расшифровкой видео от Себастьяна Лагу — разработчика игр, тьютора и популяризатора IT, который на своём

Обычно для решения рабочих задач хватает примера кода из своего или соседнего проекта. Дополнительные сведения можно найти на страницах официальной документации, в профильных блогах или на StackOverflow. Но вот про реализацию работы Azure Functions c базой данных Dataverse, которая относится к облачной Power Apps (часть Power Platform), вы найдете крупицы информации.
Автор этой статьи – Борис Шимберев, .NET-разработчик в EPAM. Борис на практике разобрался со всеми мыслимыми и немыслимыми проблемами, с которыми можно столкнуться при работе с Microsoft Dataverse. В статье он рассказывает об особенностях использования этой СУБД и делится полезными находками.
Цифровая обработка изображений — весьма интересная область, но она таит в себе множество подводных камней, на которые постоянно натыкаются новички. Мы активно привлекаем студентов к участию в грантах и проектах, но когда мы пытались давать студентам реальные задания, которые требуют реализации новых алгоритмов обработки изображений, мы были в ужасе от совершаемых ими детских ошибок.
Поэтому перед постановкой полноценных задач мы стали давать студентам ряд практических заданий по реализации стандартных алгоритмов обработки изображений: базовые операции над изображениями (поворот, размытие), свёртка, интерполяция с помощью простых фильтров (билинейная, бикубическая), направленная интерполяция, выделение границ с помощью алгоритма Канни, детектирование ключевых точек и т.д. Язык программирования мог быть любым, однако при выполнении заданий не допускается использование сторонних библиотек, за исключением чтения и записи изображений. Это связано с тем, что задания носят обучающий характер, самостоятельная реализация алгоритмов является хорошей практикой в программировании и позволяет понять, как работают методы изнутри.
Данная статья описывает наиболее частые ошибки, совершаемые студентами при выполнении практических заданий по обработке изображений. Изображения обычные, никакой экзотики типа 16-битной глубины цвета, панхроматичности и 3D-изображений нет.

Думаю, все уже знают, что современные браузеры умеют рисовать некоторые части страницы на GPU. Особенно это заметно на анимациях. Например, анимация, сделанная с помощью CSS-свойства transform выглядит гораздо приятнее и плавнее, чем анимация, сделанная через top/left. Однако на вопрос «как правильно делать анимации на GPU?» обычно отвечают что-то вроде «используй transform: translateZ(0) или will-change: transform». Эти свойства уже стали чем-то вроде zoom: 1 для IE6 (если вы понимаете, о чём я ;) для подготовки слоя для анимации на GPU или композиции (compositing), как это предпочитают называть разработчики браузеров.
Однако очень часто анимации, которые красиво и плавно работали на простых демках, вдруг неожиданно начинают тормозить на готовом сайте, вызывают различные визуальные артефакты или, того хуже, приводят к крэшу браузера. Почему так происходит? Как с этим бороться? Давайте попробуем разобраться в этой статье.

java.util.concurrent). Это, скорее, справочник, который поможет начинающим разработчикам понять ключевые отличия одних коллекций от других, а более опытным разработчикам просто освежить материал в памяти.Collection и Map. Эти интерфейсы разделяют все коллекции, входящие во фреймворк на две части по типу хранения данных: простые последовательные наборы элементов и наборы пар «ключ — значение» (словари).
Все мы пользуемся динамически-компонуемыми билиотеками. Их возможности поистине великолепны. Во-первых, такая библиотека загружается в физическое адресное пространство только один раз для всех процессов. Во-вторых, можно расширять функционал своей программы, подгружая дополнительную библиотеку, которая и будет этот функционал обеспечивать. И все это без перезапуска самой программы. А еще решается проблема обновлений. Для динамически компонуемой библиотеки можно определить стандартный интерфейс и влиять на функционал и качество своей основной программы, просто меняя версию библиотеки. Такие методы повторного использования кода даже получили название «архитектура plug-in’ов». Но топик не об этом.

Грамотная работа с памятью!!! За все время использования у меня своп файл не увеличился ни на Килобайт. По этому Фаерфокс с 10-20 окнами сворачивается / разворачивается в/из трея как пуля. Такого эффекта я на винде добивался с отключенным свопом и с переносом tmp файлов на RAM диск.
Из моих трех гигабайт под RAM disk был выделен один (на тот момент, когда на лаптопе еще была установлена XP), на котором я создал своп на 768МБ ...





Иногда так бывает: задачу можно решить чуть ли не арифметически, а на ум прежде всего приходят всякие интегралы Лебега и функции Бесселя. Вот начинаешь обучать нейронную сеть, потом добавляешь еще парочку скрытых слоев, экспериментируешь с количеством нейронов, функциями активации, потом вспоминаешь о SVM и Random Forest и начинаешь все сначала. И все же, несмотря на прямо таки изобилие занимательных статистических методов обучения, линейная регрессия остается одним из популярных инструментов. И для этого есть свои предпосылки, не последнее месте среди которых занимает интуитивность в интерпретации модели.
Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.