Пользователь
Трансформеры широко используются в операциях, связанных с обработкой естественного языка (Natural Language Processing. NLP), а в последнее время также часто применяются во многих задачах компьютерного зрения, поскольку они моделируют глобальные и действующие на дальнем расстоянии связи, а также семантическую информацию изображений лучше, чем CNN, поскольку последняя является более локализованной.
Всем привет! Меня зовут Анастасия Щедрина, я технический лидер по фронтенду проекта размещения объявлений в компании Домклик. Сегодня я расскажу вам немного о том, как устроены правила в ESLint, и покажу на примере, как можно разработать собственные.
Статья будет полезна тем, кто уже задумался о создании своих правил, а также тем, кто использует линтер, но не знает, как он устроен и как подключённые правила обрабатывают наш код.
Привет! Если ты тут, то у тебя уже есть целый список идей, которые помогут обрести счастье, славу и богатство.
В этой статье я хочу рассказать про RICE – одни из самых простых способов оценки и приоритизации бэклога.
Этот пост о том, как можно решить задачу разбора строки по контектстно-свободной грамматике с помощью SMT-решателя. Здесь будет введение в тему, описание принципов работы и ссылка на github с работающей программой.
Недавно столкнулся с интересной задачей в интернете. Компания BIA Technologies организовала конкурс для математиков, в рамках которого предлагалось решить реальную прикладную задачу, а именно — построить оптимальное расписание производственных заданий для предприятия на горизонт планирования в 30 дней. Я решил поучаствовать в конкурсе, так как данный вызов показался мне интересным, плюс у меня уже был за плечами опыт реализации подобных задач на практике. В этой статье я хотел поделиться с вами результатами и продемонстрировать лучшие, на мой взгляд, подходы к решению таких задач.
Я провел в изучении JMM много часов и теперь делюсь с вами знаниями в простой и понятной форме.
В этой статье мы подробно разберем Java Memory Model (JMM) и применим полученные знания на практике. Да, в интернете накопилось достаточно много информации про JMM/happens-before, и, кажется, что очередную статью про такую заезженную тему можно пропускать мимо. Однако я постараюсь дать вам намного большее и глубокое понимание JMM, чем большинство информации в интернете. После прочтения этой статьи вы будете уверенно рассуждать о таких вещах как memory ordering, data race и happens-before. JMM — сложная тема и не стоит верить мне на слово, поэтому большинство моих утверждений подтверждается цитатами из спеки, дизассемблером и jcstress тестами.
Простая визуализация версий установленных релизов, результатов сканирования, версии интерпретатора и прочего с помощью Gitlab Badges. Создание Gitlab Badges с помощью Gitlab API и Gitlab CI.
Приветствую, в этой статье рассмотрим фреймворк JCStress, созданный для тестирования многопоточного кода и применим его для решения практических задач.
Цель данной статьи - показать читателям использование JCStress не только в лабораторных работах для демонстрации эффектов связанных с JMM, но и для доказательства правильности преобразований кода. Тренироваться будем на кошках JDK.
Эта заметка является переводом поста в блоге Дэвида Ханссона под заголовком «Even Amazon can't make sense of serverless or microservices». Здесь минимум редактуры для сохранения оригинальной авторской подачи.
Команда Prime Video из Amazon опубликовала довольно примечательное тематическое исследование, посвящённое их решению отказаться от своей микросервисной serverless-архитектуры и заменить её монолитом. Этот шаг сэкономил им ошеломляющие 90% (!!) эксплуатационных расходов, а также упростил систему. Какая победа!
Но помимо восхваления их здравого смысла, я думаю, что здесь есть более важный момент, который применим ко всей нашей отрасли...
Когда речь заходит об авторизации, роли вступают в игру. Если модель плоская, то все просто. Пользователь обладает определенным набором привелегий и при запросе достаточно лишь проверить, что нужное право доступа присутствует в коллекции. Но как быть, если у пользователя могут быть разные наборы ролей для разных сущностей? Например, я обладаю ролью EDITOR в посте в социальной сети, но имею только VIEWER в другом. Также могут быть определены правила наследования. Если админ выдает дает мне роль EDITOR, то я автоматически приобретаю привилегию VIEWER. При этом, если я EDITOR, роль ADMIN у меня не появляется.
Как увязать все эти детали в коде и при этом не превратить продукт в большую кучу грязи? В рамках этой статьи я расскажу вам:
1. Как реализовать наследование ролей в Java?
2. Как протестировать полученную иерархию?
3. Как применить решение в рамках Spring Security?
С развитием Data-driven подхода к принятию управленческих решений в современных организациях, возросла роль BI-инструментов как основного инструмента внедрения такого подхода. На сегодняшний день выбор BI-продуктов на рынке сводится к трем большим категориям:
- Лидеры (Power BI, Tableau, Qlik).
- Отечественные BI (Модус, Luxms, Yandex Lens, Visiology).
- Open-sourse (Apache Superset, Metabase, Plotly Dash).
Использование BI с открытым исходным кодом имеет ряд преимуществ и в условиях ухода западных игроков с российского рынка, такой выбор дает пользователю свободу и независимость от конкретного вендора.
Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.
В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на практике.
ТК LLM is all you need | ТК Private Sharing | Курс: Алгоритмы Машинного обучения с нуля
Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks — GAN), предложенные Goodfellow и др. в 2014 году, произвели революцию в области создания изображений в компьютерном зрении — никто не мог поверить, что эти потрясающие живые изображения на самом деле создаются машинами с нуля. И даже больше — люди раньше думали, что задача генерации невозможна, и были поражены мощью GAN, потому что традиционно в этой области просто не существует каких-либо эталонных данных, с которыми мы могли бы сравнить наши сгенерированные изображения.
В этой статье представлена простая идея, лежащая в основе создания GAN, за которой следует реализация сверточной GAN с помощью PyTorch и процедура ее обучения.
Это очень хорошой case для оптимизации. Алгоритм крайне прост и его знают все. Но сколько можно сделать!
Не секрет, что Net-Tools пора на почетную отставку. Да, многим админам и мне в том числе, до условного рефлекса Павлова знакомы команды ifconfig, route, netstat. На первый взгляд нет причин что-то менять, а лучшее как всегда враг хорошего.
Давайте узнаем почему Net-Tools уже не тот и как безболезненно с него перейти на iproute2 .
Всем привет! Меня зовут Окунева Полина, я ведущий аналитик компании GlowByte. Сегодня я хочу рассказать о задаче Uplift-моделирования — частном случае такой большой сферы как Causal Inference, или причинно-следственный анализ, — и методах ее решения. Задачи такого типа важны во многих областях. Если вы сотрудник, например, продуктовой компании, то причинно-следственный анализ поможет сократить издержки на коммуникации с людьми, на которых она не повлияет. Если вы врач, то такой анализ подскажет, выздоровел пациент благодаря лекарству или из-за удачного стечения обстоятельств.
Какого-то полноценного гайда по продвинутым методам Uplift-моделирования я не встретила ни в русско-, ни даже в англоязычном интернете, поэтому было огромное желание структурировать информацию и поделиться ею с интересующимися.
Привет, Habr! На связи отдел аналитики данных X5 Tech.
Сегодня мы поговорим об очень интересном разделе прикладной математики — оптимизации.