В одном своём гисте Андрей Карпаты сделал кое-что впечатляющее. Чуть больше чем в 100 строках кода на Python — без тяжеловесных фреймворков для машинного обучения — он прописал довольно полную реализацию языковой модели для обучения символьно-ориентированных рекуррентных нейросетей (РНС). Гист включает полное обучение методом обратного распространения с оптимизацией Adagrad. Подробности — к старту флагманского курса по Data Science.

Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью нашей жизни, что привело к появлению огромного числа продуктов, основанных на нейронных сетях. Давайте посмотрим на несколько полезных сервисов, в которых используются технологии искусственного интеллекта.

Обширное руководство из двух частей о создании привлекательного освещения в играх на Unreal Engine, представленное старшим художником по освещению Юрием Воробьевым.

Салют, Хабр! Построение нейронной сети ― весьма актуальная задача для самых разных направлений: от классификации продуктов на категории до распознавания лиц на видео. Однако для получения качественного результата необходимо грамотно настроить её параметры. Как это сделать? В этом может помочь Keras ― открытая библиотека, написанная на языке Python и обеспечивающая взаимодействие с искусственными нейронными сетями. Просим под кат, где подробно рассказываем о нюансах работы с этой библиотекой.

Всем привет! После прочтения постов про голосового ассистента и  сервис Silero, мне стало интересно поиграться с offline распознаванием аудио в текст, а также с обратным преобразованием текст в аудио. И как все начинающие разработчики я сделал своего Telegram бота. Просто Telegram – это удобный и мобильный интерфейс для взаимодействия с чем угодно.

В своем пет-проекте я использовал aiogram, vosk, silero и ffmpeg.

Всем привет, меня зовут Сергей, я системный архитектор в компании BIMeister, и, как вы уже догадались, сегодня мы поговорим про маппинг объектов в .net

Мы сравним несколько популярных подходов и библиотек для маппинга, дадим общее представление и посмотрим на различия, которые стоит учитывать при выборе инструментов. Статья ориентирована на младших разработчиков, которые впервые сталкиваются с темой маппинга объектов и на всех неравнодушных. В данной статье мы не будем касаться широкой темы разнообразных ОRМ-ов (Object­Relational Mapping), а также темы сериализации/десериализации данных, которую тоже часто называют маппингом, а рассмотрим сопоставление объектов между различными слоями нашего приложения, например DТО (Data Transfer Object) и объектом из базы данных, с которым оперирует Entity Framework

Сейчас можно найти довольно много файлов весов нейронных сетей, разработчики которых уже решили частые задачи и выложили результат под свободной лицензией. Это позволяет сэкономить время на обучении нейросети. Часто они были натренированы в фреймворке, который слишком громоздок для поставки на продакшн. Но их преобразование в более удобный вид может иметь подводные камни...

Использование автоматизированных инструментов преобразования объектов (object-object mapping) может помочь в организации кода и отделении ответственности за преобразования в отдельный изолированный уровень приложения.

AutoMapper — самая популярная библиотека для маппинга объектов в dotnet — NuGet-пакет скачали больше 313 миллионов раз за 11 лет существования библиотеки.

Mapster появился на 4 года позже AutoMapper и имеет 8.2 миллионов загрузок на nuget.org. Популярность отличается больше, чем на порядок, так зачем бы вообще смотреть на альтернативу AutoMapper? Дело в том, что Mapster обещает лучшую производительность и меньший объем памяти по сравнению с другими библиотеками маппинга объектов, поэтому стоит по крайней мере рассмотреть использование этой библиотеки и понять возможности для замены автомаппера на мапстер.

Это четвертая, финальная часть из цикла статей про метрики. В первой — вводной — я рассказал, почему метрики для сервисов устроены именно так, чем они отличаются от логов, и какую задачу решают. Во второй разобрались с форматом и типами метрик. В третьей — с перцентилями. Теперь, наконец, можно пойти и вывести что-нибудь на графики! На этот раз будет более хардкорно.

⚡ Градиент обреченный

Есть ряд платных решений по переводу речи в текст (Automatic Speech Recognition). Сравнительно малыми усилиями можно сделать свое решение, — обучить на целевых данных end2end модель (например, из фреймворка NeMo от NVIDIA) или гибридную модель типа kaldi. Сверху понадобится добавить расстановку пунктуации и денормализацию для улучшения читаемости ("где мои семнадцать лет" → "Где мои 17 лет?").

Модель заслуживает внимания так как умеет делать очень много "из коробки". Давайте разберемся подробнее как она устроена и научимся ей пользоваться.

Недавно в открытый доступ была выложена мультиязычная модель whisper от OpenAI. Попробовал ее large вариант на нескольких языках и расшифровал 30 выпусков "Своей игры". Результат понравился, но есть нюансы. Модель транскрибирует тексты вместе с пунктуацией и капитализацией, расставляет временные метки, умеет генерировать субтитры и определять язык. Языков в обучающем датасете порядка ста. Чтобы прикинуть по качеству, нужно посмотреть на их распределение — данных на 100 часов и более было лишь для 30 языков, более 1000 ч. — для 16, ~10 000 часов — у 5 языков, включая русский.

Представьте, что вам требуется управлять множеством серверов, расположенных в различных точках земного шара. Каждое устройство нужно настроить, обновлять ПО и мониторить.

Можно делать это руками, подключаясь к каждому отдельно, но это не наш метод. О том, что выбираем мы, поговорим в этой статье.

Когда речь заходит о создании .NET библиотеки, части API которой являются платформозависимыми, приходится думать, как всё это оформить в NuGet пакет, да так, чтобы установленная из пакета библиотека работала в разных сценариях (.NET Framework, .NET Core, self-contained app и т.д.). К сожалению, в сети сложно найти инструкцию, которая бы шаг за шагом показывала, как выполнить эту задачу. Данная статья призвана быть такой инструкцией.

Думаете о создании .NET библиотеки, но не знаете, в какую сторону двигаться? Уже разрабатываете нечто подобное, но хочется открыть для себя что-то новое? Ищете варианты расширить автоматизацию? Не знаете, что делать с пользователями?

Надеюсь, данная статья поможет ответить на эти и другие вопросы. На примере своей библиотеки с открытым исходным кодом – DryWetMIDI – рассмотрим различные аспекты создания подобных проектов. И хотя речь будет идти про .NET/C#, уверен, многое применимо и к другим популярным платформам и языкам программирования.

От автора: в этой статье я поделюсь своим опытом тестирования микросервисов. В последние годы команды разработчиков программного обеспечения внедряют архитектуру микросервисов, чтобы иметь возможность разрабатывать, тестировать и деплоить сервисы независимо и быстро. Для эффективного тестирования таких систем необходимо хорошо знать их архитектуру.

К старту нашего флагманского курса по Data Science делимся расшифровкой видео от Себастьяна Лагу — разработчика игр, тьютора и популяризатора IT, который на своём YT-канале собрал уже около миллиона подписчиков. За подробностями, объяснениями и иллюстрациями от автора приглашаем под кат.

Я рад приветствовать вас в первой части серии интенсива по диплинкам (deep links или глубинным ссылкам). Для начала, чтобы сформировать некоторый контекст, мы поговорим о том, что такое ссылка, затем мы рассмотрим все типы диплинков, и, в конце, мы обсудим некоторые моменты, связанные с безопасностью. Ну что ж, давайте приступим!