Pull to refresh
0
0
Send message

Эволюционирующие клеточные автоматы

Reading time22 min
Views37K


Соединим клеточные автоматы с генетическим алгоритмом и посмотрим, что из этого получится.

В статье присутствуют Gif (трафик!) и контрастные картинки. У эпилептиков может случиться эпилептический припадок.
Читать дальше →
Total votes 130: ↑129 and ↓1+128
Comments34

Написание змейки для Android на Kivy, Python

Reading time21 min
Views22K
Привет!

[UPD от 2021: этот туториал создан исключительно из-за отсутствия нормальных туториалов по теме на момент написания, а не из побуждения научить мир программистов чему-то правильному]

Много людей хотели бы начать программировать на андроид, но Android Studio и Java их отпугивают. Почему? Потому, что это в некотором смысле из пушки по воробьям. «Я лишь хочу сделать змейку, и все!»



Начнем! (бонус в конце)
Читать дальше →
Total votes 20: ↑17 and ↓3+14
Comments13

50 оттенков matplotlib — The Master Plots (с полным кодом на Python)

Reading time39 min
Views379K
Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.



Встретимся «внутри»!
Читать дальше →
Total votes 67: ↑67 and ↓0+67
Comments15

Применение машинного обучения и Data Science в промышленности

Reading time22 min
Views68K
Хабр, привет. Перевел пост, который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он со списком блокнотов и библиотек ML и Data Science для разных отраслей промышленности. Все коды на Python, и размещены на GitHub. Они будут полезны как для расширения кругозора, так и для запуска своего интересного стартапа.

image

Отмечу, что если среди читателей есть желающие помочь, и добавить в любую из подотраслей подходящий проект, пожалуйста, свяжитесь со мной. Я их добавлю в список. Итак, давайте начнём изучение списка.
Читать дальше →
Total votes 77: ↑71 and ↓6+65
Comments13

Функциональное программирование: дурацкая игрушка, которая убивает производительность труда. Часть 1

Reading time10 min
Views87K
Возможно, вы уже слышали о так называемом «функциональном» программировании. Возможно, вы даже подумываете о том, что вам стоит его как-нибудь попробовать.

Ни в коем случае этого не делайте!



Функциональное программирование полно недочётов, оно не подходит для реальных проектов. Его применение приведёт к резкому падению производительности труда. Почему это так? Давайте выясним.

▍→ Часть 2
Читать дальше →
Total votes 168: ↑100 and ↓68+32
Comments403

Telegram. Безлимитный сетевой диск. Бесплатный

Reading time3 min
Views186K
Привет, Хабр.

Наверняка многие об этом задумывались, возможно у кого то эта идея лежит в TODO. У меня она пролежала примерно год, но таки удалось ее реализовать в виде работающего прототипа.

TgCloud:


  • Виртуальная файловая система с открытым исходным г****кодом.
  • На локальном диске — только метаданные: имена, размер, структура папок и т.д.
  • Данные хранятся в Telegram и загружаются только при работе с файлом
  • Размер и тип файлов не ограничен, можно использовать с любой ОС

Подробности реализации и ссылка на репозиторий под катом.
Читать дальше →
Total votes 211: ↑175 and ↓36+139
Comments232

К чему приложить прикладного лингвиста?

Reading time10 min
Views4K
“Что за дело? Это многих славных путь.”
Н.А. Некрасов

Всем привет!

Меня зовут Карина, и я “совместитель” — совмещаю учёбу в магистратуре и работу технического писателя в Veeam Software. О том, как у меня это вышло, я и хочу рассказать. Заодно кто-то узнает, как можно прийти в эту профессию, и какие я вижу для себя плюсы и минусы в работе во время учебы.

Я работаю в Veeam без году неделю полгода с небольшим, и это были самые насыщенные полгода моей жизни. Я пишу техническую документацию (и учусь её писать) — сейчас я занимаюсь руководством по Veeam ONE Reporter (вот оно) и гайдами по Veeam Availability Console (про нее была статья на Хабре) для конечных пользователей и реселлеров. Еще я из тех, кому сложно парой слов ответить на вопрос «Откуда ты приехала?». Вопрос «Как ты проводишь свободное время?» тоже не из простых.

image

Взгляд работающего студента, когда ему жалуются на недостаток свободного времени
Читать дальше →
Total votes 25: ↑23 and ↓2+21
Comments2

Соревнование ML-систем на лингвистическом материале. Как мы учились заполнять пропуски

Reading time10 min
Views3.3K
Каждый год в Москве проходит конференция "Диалог", в которой участвуют лингвисты и специалисты по анализу данных. Они обсуждают, что такое естественный язык, как научить машину его понимать и обрабатывать. В рамках конференции традиционно проводятся соревнования (дорожки) Dialogue Evaluation. В них могут участвовать как представители крупных компаний, создающих решения в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), так и отдельные исследователи. Может показаться, что если ты простой студент, то тебе ли тягаться с системами, которые крупные специалисты больших компаний создают годами. Dialogue Evaluation — это как раз тот случай, когда в итоговой турнирной таблице простой студент может оказаться выше именитой компании.

Этот год станет уже 9-ым по счету, когда на «Диалоге» проводится Dialogue Evaluation. Каждый год количество соревнований разное. Темами для дорожек уже становились такие задачи NLP, как анализ тональности (Sentiment Analysis), разрешение лексической многозначности (Word Sense Induction), нахождение опечаток (Automatic Spelling Correction), выделение сущностей (Named Entity Recognition) и другие.

В этом году четыре группы организаторов подготовили такие дорожки:
  • Генерация заголовков для новостных статей.
  • Разрешение анафоры и кореференции.
  • Морфологический анализ на материале малоресурсных языков.
  • Автоматический анализ одного из видов эллипсиса (гэппинга).

Сегодня мы расскажем про последнюю из них: что такое эллипсис и зачем учить машину восстанавливать его в тексте, как мы создавали новый корпус, на котором можно решить эту задачу, как проходили сами соревнования и каких результатов смогли добиться участники.
Читать дальше →
Total votes 16: ↑15 and ↓1+14
Comments0

Как не врать с помощью статистики: основы визуализации данных

Reading time6 min
Views23K


Не раз слышал мнение, что задача аналитиков — показать откровенно «грустные» цифры таким образом, будто всё идет по плану. Возможно, где-то так и происходит, но в геймдеве всё наоборот. Нам надо представить максимально объективные данные, чтобы в проекте принимались правильные решения. И сделать так, чтобы эти данные были поняты.

Часто это сложнее, чем привирать с помощью красивых графиков.

Поэтому я собрал несколько базовых принципов визуализации, которые применяю в работе (список источников в конце). Пригодится, если вы пишете отчеты, готовитесь к презентации или просто хотите донести смысл каких-то цифр. Главное: чтобы сделать хороший график, не нужно быть талантливым художником или виртуозно владеть matplotlib/ggplot2. Поехали.
Читать дальше →
Total votes 48: ↑45 and ↓3+42
Comments18

Наглядное пособие по устройству микросхемы

Reading time2 min
Views51K


Автора всегда восхищала работа микросхем. Как пластина, некоторые участки которой преднамеренно загрязнены, управляет электронами? И тут внезапно кто-то придумывает наглядное пособие, которое делает принцип действия микросхемы максимально понятным. Именно это произошло на ярмарке самодельщиков в области залива Сан-Франциско.
Читать дальше →
Total votes 68: ↑68 and ↓0+68
Comments23

Подборка датасетов для машинного обучения

Reading time6 min
Views149K
Привет, читатель!

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи.

Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.

Меньше слов, больше данных.

image

Подборка датасетов для машинного обучения:


Читать дальше →
Total votes 66: ↑64 and ↓2+62
Comments6

Машинное обучение на Python-е с интерактивными Jupyter демонстрациями

Reading time3 min
Views35K

image


Здравствуйте, Читатели!


Недавно я запустил репозиторий Homemade Machine Learning, который содержит примеры популярных алгоритмов и подходов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, метод K-средних и нейронная сеть (многослойный перцептрон). Каждый алгоритм содержит интерактивные демо-странички, запускаемые в Jupyter NBViewer-e или Binder-e. Таким образом у каждого желающего есть возможность изменить тренировочные данные, параметры обучения и сразу же увидеть результат обучения, визуализации и прогнозирования модели у себя в браузере без установки Jupyter-а локально.

Читать дальше →
Total votes 20: ↑19 and ↓1+18
Comments5

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity