Фотоника — сложная и загадочная научная дисциплина. Появившись как еще один подраздел оптики, она «проросла» сразу в несколько смежных сфер: в микроэлектронику, квантовую электронику, коммуникации и материаловедение. С результатами работы фотоники каждый из нас сталкивается каждый день, даже и не подозревая об этом, но нынешние проявления — лишь малая толика ее технологического потенциала, который, по ожиданиям учёных-оптимистов, вот-вот раскроется и изменит мир. Прежде всего — мир компьютеров. Хотя и проблемы здесь тоже имеются. Выясняем, что такое фотоника, как она работает и в какую сторону идёт.

Привет, Хабр!

NLTK предлагает удобные инструменты для множества задач NLP: токенизация, стемминг, лемматизация, морфологический и синтаксический анализ, а также анализ настроений. Библиотека идеально подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков, предоставляя интуитивно понятный интерфейс и обширную документацию.

В NLTK включены корпуса текстов и словарные ресурсы, такие как WordNet, позволяющие работать с огромным объемом текстовых данных. Это делает NLTK мощным инструментом для анализа и обработки текста на разных языках.

NLTK — это свободно распространяемая библиотека Python, разработанная для работы с человеческим языком. Это комплексный набор инструментов, предназначенный для символьной и статистической обработки естественного языка. Она предоставляет легкий доступ к более чем 50 корпусам текстов и лексическим ресурсам, таким как WordNet, а также набор библиотек для классификации, токенизации, стемминга, метки частей речи, синтаксического анализа и семантического рассуждения.

В прошлых публикациях на Хабре я находил все жилые дома в пешей доступности от входов в метро и МЦК и жилье в 500м от сетевых продуктовых магазинов в Москве.

Когда настал момент объединить все метрики для мегаполиса, включая пешеходные расстояния и экологию в единую модель, то производительность расчетов стала упираться в вычисления маршрутов внутри GraphHopper.

И в этот же день в чате OpenStreetMap RU появляется ссылка на проект honzaap Pathfinding, который визуализирует алгоритмы поиска кратчайшего маршрута и еще делает анимацию по шагам на реальных данных в карте прямо в браузере. Поделюсь с вами примерами визуализаций поиска маршрута для прогулки из Серебряного Бора в Большой театр в Москве.

В этой статье мы напишем макрос для FreeCAD, который из N+1 цилиндров создаёт симметричный барабан с N отверстиями, разберемся с азами модуля FreeCAD в Python, а ещё изучим теорию сдвига и вращения фигур в пространстве.

Одной из ключевых задач при работе с данными является уменьшение размерности данных, чтобы улучшить их интерпретируемость, ускорить алгоритмы обучения машин и, в конечном итоге, повысить качество решений. Сегодня мы поговорим о методе, который считается одним из наиболее мощных инструментов в арсенале данных разработчиков — методе главных компонент, или PCA (Principal Component Analysis).

13 октября в Сочи стартовал региональный (по ЮФО) хакатон проекта «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект», входящего в президентскую платформу «Россия — страна возможностей». В день открытия на панельной дискуссии одним из спикеров выступил Антон Киселев, заместитель директора по научно‑технологическому развитию ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России. В своём интервью информационной службе Хабра, взятом на мероприятии, Антон Киселев рассказал о целях внедрения ИИ в медицине, насущных проблемах в этой области, нюансах со сборами датасетов для обучения ИИ и не только.

Приветствуем вас, уважаемые читатели!

Продолжаем знакомство с подводной робототехникой, и сегодня мы расскажем подробнее про наш основной проект - это малогабаритный подводный робот с интегрированной системой навигации.

P. S. Много картинок, в конце ссылка на видео.

В таких сферах, как исследование операций (Operations Research) и наука о данных (Data Science) чрезвычайно актуально сближение теории и её практического применения в виде программных проектов. Теоретические выкладки формируют базу программ для оптимизации чего‑либо, так как теория даёт средства для решения разнообразных задач. Но очень важно помнить и о том, что подобные программы должны быть доступны конечному пользователю, что с ними должно быть удобно работать.

Задача коммивояжёра (Traveling Salesman Problem, TSP) — это, без сомнения, та самая задача комбинаторной оптимизации, которая изучена лучше всего (Rego, C., Gamboa, D., Glover, F., & Osterman, C., 2011. Traveling salesman problem heuristics: Leading methods, implementations and latest advances. European Journal of Operational Research, 211(3), 427–441). Её легко описать (по крайней мере — на словах), её можно использовать для того чтобы продемонстрировать некоторые из возможных компонентов API современной программы по построению маршрутов. В результате я просто не мог подобрать ничего лучше этой задачи в качестве основы для примера, который разобран в этой статье.

Здесь вы узнаете о том, как использовать Python‑библиотеку Streamlit для создания веб‑приложения, которое позволяет решать задачу коммивояжёра с использованием входных данных, предоставленных пользователем. Так как нас интересует создание приложения, пригодного для решения реальных задач, мы, анализируя пути перемещения между некими географическими точками, будем интересоваться не только евклидовым расстоянием между ними, но и другими характеристиками путей. В частности, наша программа, используя координаты точек, должна уметь получать данные о том, какое расстояние по автомобильным дорогам нужно преодолеть для перемещения между ними. Эти данные должны учитываться при выполнении оптимизации. Для этого мы воспользуемся API OpenStreetMap.

Если вы хотите лучше разобраться в теоретических аспектах числовой оптимизации — вам, возможно, интересно будет почитать мои статьи о линейном программировании и о задаче маршрутизации транспорта (это — обобщение задачи коммивояжёра).

Готовы поработать? Взгляните на то, что у нас должно в итоге получиться…

Очереди в Asyncio могут быть полезны для создания программ, в которых используются паттерны производитель-потребитель, где одна или несколько корутин производят элементы и помещают их в очередь, а одна или несколько корутин потребляют элементы и обрабатывают их из очереди.

В этой статье на примерах вы узнаете как работает асинхронная очередь asyncio.Queue.

Наконец пришло время объединить код из предыдущей части, в которой мы создавали нейросеть по списку слоёв, с RL алгоритмами! Сегодня мы поставим задачу для обучения с подкреплением, опишем, как будет производиться взаимодействие агента со средой и на практике реализуем код на языке python.

Из предыдущих статей нашей серии про сервоприводы вы знаете, что для управления сервоприводами используется широтно‑импульсная модуляция ШИМ (Pulse Width Modulation, PWM).

Это третья статья серии статей про сервоприводы. В ней мы расскажем, как управлять сервоприводами напрямую с порта GPIO микрокомпьютера Repka Pi 3. Вы попробуете сделать чисто программный генератор ШИМ, а также использовать аппаратный генератор ШИМ, доступный в Repka Pi.

Вы узнаете, что если нужно управлять большим количеством сервоприводов, то наилучшим решением будет использование специально предназначенных для этого контроллеров.

Мы также расскажем, какие защитные меры нужно предпринимать при подключении сервоприводов непосредственно к контактам GPIO, а также научим запускать программы управления сервоприводами от имени непривилегированного пользователя.

Привет, Хабр!

Сегодня с вами участники профессионального сообщества NTA Попов Иван и Чимбеев Анатолий.

В современном мире, где фотографии играют огромную роль в сфере социальных медиа, онлайн‑безопасности и контроля содержимого, важно иметь эффективные инструменты для обнаружения нежелательных предметов на изображениях. В данной публикации мы рассмотрим практическое применение двух популярных моделей — YOLO и ResNet — для обнаружения нежелательных предметов на фотографиях.

Завершаем исследование фреймворка llamaIndex. В этой части разбираемся с ретриверами, которые обеспечивают различные способы извлечения релевантного контекста из индексов документов.

Всех приветствую. В свое время намучался с установкой Убунты в дуал буте с Виндой, переустановкой Винды в такой схемы, переустановкой Убунты и т.д. Недавно снова столкнулся с задачей установки Убунты в дуал буте с Виндой, решил написать краткий гайд, т.к. информация в интернете, кажется, в основном на английском языке или устаревшая. Итак, что для этого потребуется:

В 1900 году британский физик Лорд Кельвин, как говорят, заявил: "В физике больше нет ничего нового для открытия. Все, что остается, - это все более точные измерения". В течение трех десятилетий квантовая механика и теория относительности Эйнштейна революционизировали эту область. Сегодня ни один физик не осмелился бы утверждать, что наши физические знания о Вселенной близки к завершению. Напротив, каждое новое открытие, кажется, открывает ящик Пандоры еще более глубоких вопросов в физике. Ниже представлена выборка наиболее глубоких открытых вопросов.

Искусственные Нейронные Сети являются мощными инструментами для решения многих задач и широко применяются различными организациями.

С некоторыми допущениями применение Искусственных Нейронных Сетей можно сгруппировать следующим образом:

Регрессия / Аппроксимация
Классификация / Кластеризация
Компьютерное зрение (Computer Vision)
seq2seq (Преобразование последовательности в последовательность)
Обработка естественного языка (Narural Language Process)

Данная статья посвящена примерам из группы задач "Компьютерное зрение (Computer Vision)"

Приветствую всех читателей Хабра! Сегодня я хочу поделиться своим опытом запуска YOLACT на edge-устройстве RockChip. Несмотря на то, что процесс занял больше времени, чем я ожидал, я решил поделиться с вами своими наработками, чтобы помочь другим разработчикам, которые могут столкнуться с той же задачей. В конце концов я нашёл способ запуска yolact, который позволил достичь высокой производительности и качества модели. Надеюсь, что мой опыт будет полезен для вас и поможет вам избежать ошибок, которые я совершил. Приятного чтения!