Python *

Это пятая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как создать подсистему входа пользователей.

Приветствую всех!

В этой публикации я попробую максимально просто и наглядно рассказать о сверточном слое для point cloud. Перед вами статья, объясняющая KPConv — метода работы с облаками точек без их преобразования в промежуточные форматы, такие как воксели. Моя недавняя задача, связанная с совмещением облаков точек, заставила обратиться к нейронным сетям из за разной плотности точек в местах пересечений. И вот, исследуя возможные подходы, я обнаружил решение в котором использовали KPConv, который позволил извлекать признаки из точек по аналогии извлечений признаков из пикселей.

Информации на русском языке о данной структуре очень мало, поэтому я постарался сделать материал доступным и содержательным.

Data science - это область, которая занимается изучением и анализом больших объемов данных, чтобы находить в них полезные закономерности, делать прогнозы или принимать решения на основе фактов. Самым популярным языком программирования для data science является Python. Библиотеки pyhton, о которых пойдет речь: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib. Статья написана для новичков, которые хотят узнать о python стеке для data science.

Допустим, у нас есть некоторое исполнительное ядро и множество пользователей, владеющих Python на уровне «изучи его полностью за неделю», которые хотят решать задачи своей предметной области, с минимальными усилиями используя сервисы ядра. Мы, как разработчики ядра, хотим, с одной стороны, спрятать всё «грязное белье» за неким интерфейсом, с другой максимально упростить взаимодействие пользователей с ядром.

Как один из вариантов решения предлагаю посмотреть создание своего диалекта Python-скриптов, предназначенного для конкретной предметной области. Этакий DSL «для бедных», с синтаксисом Python, но со средой выполнения, заточенной под выполняемые задачи.

Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами. 

Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. 

Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.

Медицинские исследования играют важную роль в понимании различных заболеваний и разработке эффективных методов лечения. Одним из инструментов, используемых в кардиологии, является фонокардиограмма (ФКГ).

Фонокардиограмма - это метод диагностики сердечно-сосудистой системы, который основывается на записи звуков, производимых сердцем. Она может быть полезной в определении различных заболеваний сердца, таких как стеноз клапана, митральный стеноз, митральную недостаточность, перикардит и другие.

ФКГ может использоваться для оценки эффективности лечения сердечных заболеваний и для наблюдения за состоянием сердца в течение времени. Если у вас есть симптомы, такие как боль в груди, одышка, учащенный пульс, упадок сил, обратитесь к кардиологу, который посоветует, нужна ли вам ФКГ [1].

Объектом исследования выпускной квалификационной работы является список файлов формата .csv, содержащих разделенные знаком ";" смещенные целочисленные значения амплитуды шумов сердца, записанные в течение нескольких секунд, частота дискретизации – 1000 гц (числа в записи обозначают амплитуду сигнала, временной промежуток между соседними значениями - 1 миллисекунда).

Цель работы состоит в создании алгоритма автоматической интерпретации снятых данных, который пытается по форме кривых делать выводы, аналогичные тем, которые по этим же кривым умеет делать эксперт и создание собственного алгоритма. Необходимо определить и выделить точку максимальной амплитуды, начало и окончание тона 1 для каждого из сердечных циклов. Ответ необходимо вывести в виде списка списков [t1, t2, t3], где t1 – начало тона 1, t2 – точка максимальной амплитуды, t3 – окончание тона 1. Также, для проверки результата, необходимо визуализировать полученный результат на графике. Данную процедуру необходимо произвести для каждого файла.

Ссылка на github: medical_date/script.py at main · ReshetnikovDmitrii4918/medical_date (github.com)

Я всегда нахожусь в поиске новых инструментов, которые помогут мне упростить процедуру обработки естественного языка, поэтому, когда я наткнулся на короткий видеоклип, показывающий функциональность Texthero, я знал, что должен его попробовать. Texthero разработан как оболочка Pandas, поэтому предварительно обрабатывать и анализировать текстовые ряды Pandas стало проще, чем когда-либо. Я сразу же достал документацию, открыл ноутбук и загрузил пару тысяч дискуссий из Reddit для анализа, чтобы протестировать новую библиотеку.

Примечание: библиотека Texthero все еще находится в бета-версии! Там могут быть ошибки и процедура обработки может измениться. Я нашел ошибку в функциональности wordcloudи сообщил об этом. Это должно быть исправлено в ближайшем обновлении!

При анализе данных и построении моделей машинного обучения часто возникает необходимость аппроксимировать сложные функции. PyTorch предоставляет удобные инструменты для создания и обучения нейронных сетей, которые могут быть эффективно использованы для этой цели. В этом посте мы рассмотрим простой пример аппроксимации функции с использованием PyTorch.

Unit of work или "единица работы" - Поведенческий паттерн, который позволяет определить логическую транзакцию. Эта транзакция нужна, для объединения нескольких "маленьких" операций в одну "большую"(Acid).

Привет-привет! С вами снова Оля — программист Учебного центра компании «Тензор». Ранее я писала здесь о разработке ботов в Telegram, но в моем отделе не скупятся на творческие задачи — так что и эта статья вряд ли будет последней.

В этой статье расскажу, как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте. Статья будет полезна абсолютно каждому, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию или рекламные сообщения большому количеству получателей.

Привет, Хабр! В статье подробно рассмотрим область применения самого базового статистического критерия Стьюдента. Посмотрим, как он ведёт себя, когда мы не хотим отдавать качество подбора наших групп на волю случая.

Меня зовут Антон Сорока, я математик и аналитик данных.

Я хотел бы рассказать об алгоритме, который выделяет кусочно-линейный тренд из временного ряда и сам определяет точки изменения тренда. Другими словами, это алгоритм для автоматического кусочно-линейного приближения любой функции. Это может понадобиться, если вам важно анализировать линейные тренды ряда, но единственная линия явно недостаточно точно описывает ряд, и самостоятельно искать точки, где тренд менялся, неудобно. Реализация этого алгоритма есть в open-source библиотеке для анализа изменений временных рядов, написанной на Python.

Приветствую. Речь в статье пойдёт про мой опыт реверсинга и написания ботнета для $NotCoin.

Дело было вечером, делать было нечего, подружка села на заборе — и скинула мне ссылку на ноткоин в альфе.
Посмотрел, потыкал, недолго думая, я забыл про него на месяц.
И вот он уже набрал аудиторию и я подумал, что всё же стоит посмотреть что там да как.

Суть игры в одном слове: кликер.

И что же нужно делать?
— У тебя есть монетка, на неё нужно кликать, чем больше монет - тем лучше.

Triton был разработан специально для выполнения на GPU и предоставляет удобную Python-ориентированную среду.

Triton позволяет использовать модель программирования, основанную на блоках, которая значительно отличается от традиционной модели CUDA. Вместо управления потоками на уровне скалярных инструкций, Triton оперирует блоками данных, что в целом дает более лучшую производительность.

Всем привет! Думаю многие читали кучу книжек по поводу Hexagonal, Onion, Clean, Layer Architecture и у вас могли остаться спорные вопросы как в сложности понимания материала, так и в реализации данных подходов в ваших проектах. Сегодня я хочу затронуть тему “Организации кода” и показать насколько это важно и легко одновременно на примере Layer Architecture (Слоистая архитектура).

Всем привет, я Full-stack программист с опытом командной разработки около полугода, а также опытом в создании небольших и средних проектов в районе 3-х лет. Тут я хочу внести ясность для новичков в IT, которые мечутся из стороны в сторону, пытаясь и язык повостребованнее найти, и чтобы попроще учиться, ну и на галеру протиснуться.

В данной статье, я рассказываю о том, как написал свой первый эзотерический язык программирования C42.

Привет, Хабр! Меня зовут Родион Уколов, я занимаюсь искусственным интеллектом в компании Friflex. Мы помогаем компаниям внедрять модели машинного обучения и развиваем свои цифровые продукты.

Может быть, вы помните статью моего коллеги о том, как решать реальные задачи с ChatGPT. В этой статье я предлагаю попробовать глубже разобраться, что из себя представляет GPT-модель и как ее обучают. 

Привет, дорогие читатели Хабра! Меня зовут Катерина, я занимаюсь переводами технических статей. Моя основная тема - Python, но, бывает, перевожу также статьи по другим технологиям и по тестированию.

Я уже опубликовала на Хабре подборки моих любимых ресурсов по Python и QA. Сегодня я набросала список Телеграм‑каналов по самым разным технологиям.

Из этих каналов я так или иначе получала полезную мне информацию для технического перевода, поэтому бережно хранила их в заметках, а теперь решила скомпоновать в один список. Возможно, вам эти ссылки тоже пригодятся.