User
Вторым важным фактором, который нужно учитывать при построении «конвейера», кроме доступности обучающих данных, является простота использования компонента. Нужно попытаться выбрать такие компоненты конвейера, каждый из которых легок в разработке или в обучении. Но что значит: компонент легок в обучении?
В этой статье я хочу рассказать про свой проект импульсного (TOF) Open Source лидара — о том как я его делал, и каких результатов удалось добиться.
memmap(), прозрачный механизм, который позволяет воспринимать файл, расположенный на диске, так, будто он весь находится в памяти. 
Для начала повторим основные горячие клавиши. Если вы их ещё не используете — начните обязательно. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно.
Для рестарта просто нажмите ESC + 00.
С момента выхода прошлой публикации в мире языка Julia произошло много интересного:
В то же время заметен рост интереса со стороны разработчиков, что выражается обильными бенчмаркингами:
Мы же просто радуемся новым и удобным инструментам и продолжаем их изучать. Сегодняшний вечер будет посвящен текстовому анализу, поиску скрытого смысла в выступлениях президентов и генерации текста в духе Шекспира и джулиа-программиста, а на сладкое — скормим рекуррентной сети 40000 пирожков.
Привет, Хаброжители! Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP. Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста. 
Привет, Хабр! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!
Статьи на сегодня:
Очень важен статус простых чисел как фундаментальных строительных блоков всех чисел, которые сами являются строительными блоками нашего понимания Вселенной.
Хотя нейронные сети стали использоваться для синтеза речи не так давно (например), они уже успели обогнать классические подходы и с каждым годам испытывают на себе всё новые и новый задачи.
Например, пару месяцев назад появилась реализация синтеза речи с голосовым клонированием Real-Time-Voice-Cloning. Давайте попробуем разобраться из чего она состоит и реализуем свою многоязычную (русско-английскую) фонемную модель.
Наша модель будет состоять из четырёх нейронных сетей. Первая будет преобразовывать текст в фонемы (g2p), вторая — преобразовывать речь, которую мы хотим клонировать, в вектор признаков (чисел). Третья — будет на основе выходов первых двух синтезировать Mel спектрограммы. И, наконец, четвертая будет из спектрограмм получать звук.
Данная статья написана исключительно в ознакомительных и исследовательских целях. Призываем вас соблюдать правила работы с сетями и закон, а также всегда помнить об информационной безопасности.
Aarch64 — это 64-битная архитектура от ARM (иногда её называют arm64). В этой статье я расскажу, чем она отличается от "обычных" (32-битных) ARM и насколько сложно портировать на него свою систему.
Эта статья — не детальный гайд, скорее обзор тех модулей системы, которые придётся переделать, и насколько сильно архитектура в целом отличается от обычных 32-битных ARM-ов; всё это по моему личному опыту портирования Embox на эту архитектуру. Для непосредственного портирования конкретной системы так или иначе придётся разбираться с документацией, в конце статьи я оставил ссылки на некоторые документы, которые могут оказаться полезны.
