Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Селютин, я старший исследователь в компании VisionLabs. Наши решения по распознаванию лиц можно встретить в офисных центрах, московском метро и кассах самообслуживания супермаркетов. Во всех этих кейсах мы используем нейросети, которые адаптируем специально для мобильных устройств.

В этой статье я расскажу про постановку задачи распознавания лиц, подходящие мобильные архитектуры, обучение распознаванию лиц на больших объемах данных и способы повысить точность маленькой архитектуры.

Привет, Хабр!

Сегодня поговорим про матрицы компетенций и, как мы их внедряли в «Рексофт». Мы уже рассказывали про матрицу Android-программиста, и как мы вводили кросс-интервью при повышении грейда, а сегодня я расскажу, о том, как все начиналось и куда мы пришли. Итак, поехали!

Привет, Хабр!

С вами Максим Алёшин, Data Scientist и участник профессионального сообщества NTA.

В этом посте мы познакомимся с возможностями YOLOv7 для определения поз людей на видео, обсудим принцип работы алгоритма, разберёмся, чем принципиально отличается подход к детекции скелетов человека в модели YOLOv7 и других фреймворках, подробно пройдёмся по всем шагам запуска на инференс предобученной модели YOLOv7-pose для детекции людей с их скелетами.

В процессе копания в первоисточниках и не только, мне удалось почерпнуть несколько интересных фактов о YOLO, чем я поделюсь с читателями. Некоторые труднопереводимые термины будут оставаться как есть.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дарморезов Вадим, я Data Scientist и участник профессионального сообщества NTA. Актуальность работы с большими объемами текстовой информации ещё долгое время (а может быть и всегда) будет неоспорима. При этом спектр задач весьма вариативен – от задач по поиску именованных сущностей, до классификации и кластеризации текстов обрабатываемых документов.

Представим ситуацию. Перед вами важная задача – классифицировать огромный поток входящих обращений сотрудников/клиентов для дальнейшего анализа профильными сотрудниками на предмет отклонений и для построения интересующих статистик. Первое решение, приходящее в голову – в ручном режиме просматривать обращения и проводить их классификацию. Спустя пару часов, приходит осознание того, что решение было не самым правильным и так задачу не выполнить в срок. Как же тогда поступить? Именно об этом будет следующий пост.

Если вам зачем-то понадобилась полная адресная база России, то самый простой и дешевый способ ее заполучить — это скачать на сайте налоговой. Да, вот так вот просто все. Ну почти.

Да, это полная официальная адресная база России, просто в открытом доступе, никто ничего не спрашивает, просто раздают. Сделали на наши налоги, и честно всем, как скамейку в парке, отдают в пользование. Прекрасно? Да!

"В чем же подвох?", — спросите вы, прищурившись.

Кратко: формат ужасен, документация очень плоха и должного единообразия данных не наблюдается, чем успешно пользуются коммерческие компании, перепродающие бесплатные данные (иногда пылесосят имейлы). Но такую несправедливость можно исправить.

01.06.2020 ИФНС опубликовала новый формат выгрузки данных
17.12.2020 Мягко намекнула, что в 2021 будет использоваться только он
01.09.2021 Это свершилось: теперь просто "полная БД ФИАС" перестала обновляться и требуется использовать ГАР БД ФИАС

Частично импортируем ГАР БД ФИАС в MySQL на PHP.

Александр Крижановский ( krizhanovsky, NatSys Lab.)

• Простые компоненты — Stateless function
• JSX распределение атрибутов — JSX Spread Attributes
• Деструктуризация аргументов — Destructuring Arguments
• Условный рендеринг — Conditional Rendering
• Типы потомков — Children Types
• Массив как потомок — Array as children
• Функция как потомок — Function as children
• Функция в render — Render callback
• Проход по потомкам — Children pass-through
• Перенаправление компонента — Proxy component
• Стилизация компонентов — Style component
• Переключатель событий — Event switch
• Компонент-макет — Layout component
• Компонент-контейнер — Container component
• Компоненты высшего порядка — Higher-order component