User
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 1.
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 2.
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 3.
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 4.
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 5.
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 6.
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 7.
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 8.
Привет, Хабр! Подготовительным этапом для видеоаналитики с применением методов машинного обучения - является выгрузка записей из видеорегистраторов Hikvision, что является достаточно длительной задачей, особенно если регистраторов несколько, давайте попытаемся разобраться как выполнить эту работу быстрее и удобнее, используя сервер.
В настоящее время в интернете можно найти сайты с визуализацией некоторых квантовых процессов. Я решил сделать свой сайт с визуализацией квантового спина. Расскажу, как появилось желание сделать этот сайт и что на нем находится.
В какой-то момент времени я превратился в педанта брюзгу. В фильмах малейшие нестыковки и провалы в логике портят мне весь просмотр. В чатах меня бесит it's вместо its. А в статьях про программирование... Всё плохо. За меня всё уже сказал @AlexanderAstafiev, я лишь процитирую:
Простите, я не могу так больше. Я слишком хорошо знаю Python, чтобы молчать при виде такого кода.
Я устал. Я не могу это читать. Простите за токсичную критику, накипело.
Самое забавное, что, по моим ощущениям, везде я вижу одни и те же классы проблем. Я даже запилил сервис, где можно закинуть код и получить код ревью, и, собрав немного статистики, понял, что 50 типов ошибок достаточно, чтобы покрыть большую часть проблем в чужом коде. Но выборка у меня была небольшая, и я подумал: а что, если проверить много кода?
Эта статья посвящена наиболее часто используемым комбинациям клавиш при работе в командной строке Linux (в основном в командном интерпретаторе bash).
Она точно будет полезна начинающим своё знакомство с Linux и, уверен, пригодится тем, кто уже имеет опыт (не всегда годы практики учат работать быстрее).
Никогда не развивал навыка быстрой печати, но знание не одного десятка hotkey'ев, перечисленных в этом материале, позволяет набирать команды со скоростью мысли.
Я попытался продемонстрировать многие примеры при помощи анимированных gif'ок – иногда несколько кадров больше скажут, чем несколько абзацев текста.
Периодически меня на начальном курсе просят дать "список всех-всех команд с кратким описанием что делает"... Ну прям "всех-всех". И ведь если искать в интернете "такие" справочники существуют - либо про "20-30 команд, но самых важных", либо с неточностями и устаревшей информацией. Так что предлагаю вашему вниманию свою версию такого "краткого" справочника (на 300, 515, 612, 716, 842, 1005, 1110 команд) с ссылками на wiki-описание и на cheat.sh-примеры наиболее важных команд.
Удаленным командам нужно пространство для совместной работы. Где можно и простой мозговой штурм устроить, и сложные схемы построить.
Давайте вместе посмотрим, что есть на российском рынке. Сама начала активно искать замену Miro для своей команды — делюсь тем, что удалось найти.
Я взяла три российских решения: Pruffme, GetLocus и sBoard и сравнила их по ключевым параметрам.
Привет, сегодня будет писать конфигурацию для терминального редактора Neovim на чистом Lua. Мы не будем использовать VimScript от слова совсем. Я расскажу в чем плюсы создания таких конфигураций, как соблюдать KISS (Keep It Stupid Simple) все время дополняя такие конфигурации, а также расскажу про полезные плагины для веб-разработки и не только.
Цель статьи — описать алгоритм действий поиска открытого API сайта.
Целевая аудитория статьи — программисты, которым интересен парсинг и анализ уязвимостей сайтов.
В статье рассмотрим пример поиска API сайта edadeal.ru, познакомимся с протоколом google protobuf и сравним скорость различных подходов парсинга
Данный туториал является переводом статьи, написанной Stephen Grupetta. Все изображения и коды скопированы без изменений. В конце вы найдете примечания относительно данной информации, а также ссылку на github с работающим кодом. Если код, приведенный автором не запускается, переходите в примечания и, возможно, сможете найти решение вашей ошибки.
Здесь собраны лучшие и самые полезные репозитории Github, которые будут служить вам долгое время.
Завершающий урок из цикла про линейную алгебру для 3D-приложений от Александра Паничева — ведущего разработчика логики в UNIGINE. В прошлом уроке мы разобрали углы Эйлера и кватернионы, а в этот раз говорим о матрицах и подводим итоги.
Привет, Хабр! Хочу поделиться опытом анализа текста. Возьму рабочий пример документов в отношении граждан, проходящих процедуру банкротства. Задача заключается в автоматизированном сборе информации из текста 300 тыс. документов такой как: номер счета, с которого можно снять средства, разрешенная сумма, период действия. Пример интересующей меня части документа:
В проектировании сложно давать универсальные советы. Сколько задач, контекстов и целевых аудиторий — столько и решений. Поэтому вместо чек-листа с рекомендациями предлагаю вашему вниманию чек-лист с вопросами. Сегодня на повестке вопросы, которыми я задаюсь при проектировании форм регистрации пользователей (которые сами по себе могут оказаться вершинами айсберга). Для новичков контент полезный. Для продвинутых — интересный (проверьте, сколько пунктов учитываете в работе вы сами). А для профессионалов — повод показать автору, что он упустил что-то важное, и утереть ему нос. Поехали.
Чтобы научиться ходить – надо ходить, чтобы научиться подтягиваться – надо подтягиваться, чтобы научиться решать задачи по физике – надо решать задачи по физике. Так говорил преподаватель физики в моём университете, и эта аналогия применима и к программированию.
Можно сколько угодно упираться в сухую теорию, но без применения своих знаний на практике научиться программировать невозможно. В этой статье я подобрал несколько проектов для начинающих python-разработчиков. Эти проекты помогут закрепить теорию, применить полученные знания на практике и набить руку в написании кода. Некоторые из них даже можно добавить в будущее портфолио. Я объясню, чем хорош каждый проект, какие навыки и темы он позволяет проработать, а также сориентирую какие библиотеки и технологии можно использовать для его реализации.
Цель данного "топа" – это не создание самого оригинального портфолио и не перечисление уникальных проектов. Цель статьи разобраться в простых вещах, технологиях и темах, которые помогут развить практические навыки программирования. Поэтому не стоит ждать здесь сборку Оптимуса Прайма, программирование Звезды смерти и создание двигателя на китовом жире. Мы пройдёмся по простым, но в тоже время базовым вещам. Ведь как говорил один мой приятель: «Всё великое начинается с малого».
Закончивался 1 квартал 2020 года, ажиотаж вокруг пандемии ковид в РФ был на своем пике. Симптоматика первых переболевших показывала, что даже в случае относительно легко перенесенной болезни вопрос реабилитации и восстановления работоспособности (в том числе и психологическо-когнитивной) - встает на первое место. И мы наконец-то решили "Хватит сидеть, пора делать свое дело. Если не сейчас, то когда?!". В условиях повсеместной удаленки нашли иностранного профильного партнера-инвестора и разработали адаптированный к РФ концепт клиники/пансионата по реабилитации пациентов после перенесенного COVID-19.
Ключевым риском для инвесторов была возможная скорость реализации проекта (после пандемии предполагалась реконцепция клиники в многопрофильный реабилитационный центр - а это существенно большие инвестиции и сроки окупаемости) - поэтому было важно стартовать как можно быстрее. Команда проекта была преисполнена энтузиазма, готова соинвестировать и мы договорились с инвесторами, что основной транш инвестиций пойдет не на стройку, а на расширение и оборудование приобретенных командой площадей.
Мы достаточно быстро нашли несколько подходящих объектов в Московской области, но самым интересным показался объект, реализуемый Агентством по Страхованию Вкладов в рамках банкротство одного из банков РФ. Взвесив все "за" и "против", мы приняли решение об участии в публичных торгах и выкупили объект. Окрыленные победой на торгах, мы быстро заключили ДКП, произвели оплату и подали документы в Росреестр на регистрацию сделки. Не ожидая никаких подвохов с регистрацией (все-таки продавец - АСВ, торги - публичные, имущество - банковское) мы сразу же начали переговоры с подрядчиками по реновации и строительству. Как же мы ошибались...
Обнаружение объектов — одна из подзадач компьютерного зрения для идентификации определенных объектов. Например, люди, здания, растений, дорожных знаков или транспортные средства на изображениях и видео.
Для создания таких моделей существует множество различных типов алгоритмов, таких, как Scale-invariant feature transform (SIFT), Detectron, RefineDet или You Only Look Once (YOLO). Их часто используют в самых разных отраслях, начиная с автономного вождения и охранных систем, заканчивая автоматизацией на производстве и распознаванием лиц.
Как и с любой моделью машинного обучения, всё начинается с создания обучающего набора данных. Сделать это можно разными способами: можно заказать разметку данных, а можно всё сделать самому.
Конечно, второй вариант займет намного больше времени и сил, но с помощью правильно подобранного ПО можно неплохо упростить задачу. Сейчас я подробно расскажут, как быстро создать обучающий датасет для задач детекции объектов YOLO с помощью Label Studio.
Раскладку создали, теперь надо ее превратить в нечто материальное.
Мне нужна низкопрофильная клавиатура. Насколько низким должен быть профиль? Какие свичи дадут приятный тактильный отклик? Есть ли подходящие крышки? Какой процессор? Плата или навесной монтаж? И как вообще нарисовать печатную плату?