Обновить
512K+

Python *

Высокоуровневый язык программирования

515,35
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за октябрь 2020

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели4.4K


В октябре традиционно в центре внимания вновь GPT-3. С моделью от OpenAI связано сразу несколько новостей — хорошая и не очень.
Читать дальше →

Как искусственный интеллект борется с вредителями

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели2.6K
Сегодня, в преддверии старта набора на новый поток курса «Machine Learning», делимся с вами переводом поста из блога PyTorch, в котором рассказывается о работе ИИ для борьбы с вредителями, который анализирует ситуацию по фотографиям феромоновых ловушек в условиях индийской глубинки, где выращивают хлопок, о применении PyTorch Mobile для развертывания моделей прямо на смартфоне в оффлайне, о сжатии моделей и, конечно, немного о том, как работать с аномальными изображениями, которые отправляют индийские фермеры.

image
Приятного чтения!

Вскрытие покажет: Решаем лёгкий crackme и пишем генератор ключа

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели24K
Доброго времени суток читающий. Мне хочется рассказать тебе про алгоритм решения одного лёгкого crackme и поделиться кодом генератора. Это был один из первых crackme, который я решил.

На просторах сети найден был наш подопытный. Это сrackme. Естественно, что необходимо изучить его. Для вскрытия нам понадобиться:

  • Немного языка Assembler
  • Логика вместе с отладчиком (IDA PRO)

Лекарство изготовим из яда австралийской змеи с помощью Python. Не будем терять времени.

image

Читать дальше →

Побег из песочницы с Python

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели4.5K
В преддверии старта курса «Python Developer. Professional» подготовили перевод пусть и не самой новой, но от этого не менее интересной статьи. Приятного прочтения!





Вчера прошел отборочный тур Nuit du Hack CTF 2013. Как обычно, в нескольких заметках я расскажу об интересных заданиях и/или решениях этого CTF. Если хотите узнать больше, мой товарищ по команде w4kfu также должен в скором времени опубликовать заметки в своем блоге.
Читать дальше →

Шаблонные функции в Python, которые могут выполняться синхронно и асинхронно

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели14K
image

Сейчас практически каждый разработчик знаком с понятием «асинхронность» в программировании. В эру, когда информационные продукты настолько востребованы, что вынуждены обрабатывать одновременно огромное количество запросов и также параллельно взаимодействовать с большим набором других сервисов — без асинхронного программирования — никуда. Потребность оказалась такой большой, что был даже создан отдельный язык, главной фишкой которого (помимо минималистичности) является очень оптимизированная и удобная работа с параллельным/конкурентным кодом, а именно Golang. Несмотря на то, что статья совершенно не про него, я буду часто делать сравнения и ссылаться. Но вот в Python, про который и пойдёт речь в этой статье — есть некоторые проблемы, которые я опишу и предложу решение одной из них. Если заинтересовала эта тема — прошу под кат.
Читать дальше →

Файловый менеджер на питоне в 430 строк для начинающих и чайников

Время на прочтение10 мин
Охват и читатели20K
Всем привет!

Я захотел обобщить свои знания питона и решил написать файловый менеджер для пк.



Внимание!
Это всего лишь игрушка и не более, это не реальная ОС!

Импорт библиотек:

import tkinter
import os
import subprocess
from tkinter import messagebox
from tkinter import simpledialog
Читать дальше →

aio api crawler

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели2K
Всем привет. Я начал работать над библиотекой для выдергивания данных из разных json api. Также она может использоваться для тестирования api.
Читать дальше →

Стресс-тестер для соревнований по программированию

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели6.6K


Во-первых, не бойтесь названия «стресс-тестер». Это просто модный термин для написанного мной служебного инструмента для соревнований по программированию. Вместо того чтобы просто дать вам код, я расскажу о стратегии и плане, которые у меня были, когда я писал этот инструмент.
Приятного чтения!

Настройка синхронизации google calendar с web приложением

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели14K
В данной статье рассматривается ситуация, когда приложению необходимо получить доступ к одному или нескольким календарям, находящимся под управлением владельца приложения (то есть у приложения изначально есть права на использование и изменение информации в этих календарях).

Пример кода приведен на языке программирования Python.
Читать дальше →

Ловля цен. Практическое руководство в море закупок

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели2.2K


Начнем с самого простого способа – попробуем ловить рыбу руками. Открываем базу товаров с закупок и начинаем искать похожий товар. Высока вероятность, что к вечеру мы так ничего и не поймаем.

Попробуем как-то отфильтровать базу товаров с закупок. Каждому товару в закупках присваивается код ОКПД2. Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности это код, который содержит информацию о товаре.

Например:



Теперь у нас есть удочка, стало немного лучше, но почему-то рыба не желает вешаться на крючок.

Читать дальше →

Нарисовать холдинг, посчитать доли КИК — networkx,netwulf,webweb

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели3K
В юридической практике корпоративных юристов относительно недавно (несколько лет назад) появилась необходимость составлять и подавать уведомления о контролируемых иностранных компаниях (КИК) в рамках ст. 25.13 НК РФ. Суть этой обязанности — составить и подать документ, в котором будут отражены все связи общества в холдинге по цепочкам от текущего ООО (АО) в РФ до владельца- налогового резидента РФ КИК. Говоря проще, если офшором владеет россиянин (налоговый резидент РФ), а офшор российским ООО (даже через забор промежуточных ООО) более 25 % — уведомлению быть. Изюминка в том, что подавать необходимо всем ООО (АО) в которых эта ситуация наблюдается и подавать как сведения о владении более 25%, так и последующие изменения доли владения своевременно, иначе штрафы (100 000 рублей по каждой компании в цепочке — ст. 129.6 НК РФ). Так как холдинг (совокупность юр. лиц) организм живой и постоянные изменения долей владения неизбежны, за всем этим надо как-то следить, чтобы не насобирать штрафов. Как упростить работу в данном направлении, автоматизировать ее, посвящена данная статья. Статья также будет интересна с точки зрения графического представления связанных структур, например соц. сетей.


Читать дальше →

Необходимый инструмент для каждого дата-сайентиста

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели3.9K
image

Давайте посмотрим правде в глаза: обучение модели машинного обучения отнимает много времени, даже с учетом развития вычислительной техники за последние несколько лет. Даже самые тривиальные модели имеют более миллиона параметров. В масштабе крупнее у моделей бывает более миллиарда параметров — у GPT-3 их более 175 миллиардов! и обучение этих моделей занимает дни, а то и недели. Как дата-сайентисты мы хотели бы следить за метриками модели, чтобы знать, работает ли она, как мы того ожидаем. Но нет смысла сидеть рядом с компьютером, часами отслеживая показатели. Хорошо было бы получить все эти данные на телефон.

Эту задачу можно решить с помощью TensorDash — инструмента удаленного мониторинга ваших моделей машинного обучения с открытым исходным кодом, о котором и пойдет речь дальше. Под катом примеры применения TensorDash с TensorFlow, Keras, PyTorch и Fast.ai.
Приятного чтения!

Пишем бот для пазл игры на Python

Время на прочтение18 мин
Охват и читатели13K
Давно хотел попробовать свои силы в компьютерном зрении и вот этот момент настал. Интереснее обучаться на играх, поэтому тренироваться будем на боте. В статье я попытаюсь подробно расписать процесс автоматизации игры при помощи связки Python + OpenCV.

image

Ближайшие события

Реализуем и сравниваем оптимизаторы моделей в глубоком обучении

Время на прочтение14 мин
Охват и читатели78K

Реализуем и сравниваем 4 популярных оптимизатора обучения нейронных сетей: оптимизатор импульса, среднеквадратичное распространение, мини-пакетный градиентный спуск и адаптивную оценку момента. Репозиторий, много кода на Python и его вывод, визуализации и формулы — всё это под катом.
Приятного чтения!

AutoVIML: Автоматизированное машинное обучение

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели3K

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Промышленный ML на больших данных»

Машинное обучение обладает преимуществом обучения алгоритмов, которые автоматически улучшаются, используя полученный опыт. Существует N различных алгоритмов и методов машинного обучения, и вам, как правило, нужно попробовать множество из них, чтобы найти лучшую модель прогнозирования для вашего датасета -  ту, которая будет иметь наивысшую точность.

Большинство методов машинного обучения, таких как регрессионные методы, классификация и другие модели, есть в Sklearn, но, чтобы выбрать, какой метод лучше всего подходит в нашем конкретном случае, нужно опробовать все эти модели вместе с настройкой гиперпараметров и найти наиболее эффективную модель. Вся эта работа отнимает много сил и времени, объем которых можно уменьшить с помощью пакета AutoVIML в Python.

Читать далее

Создание камеры-ловушки с использованием Raspberry Pi, Python, OpenCV и TensorFlow

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели20K


Я сильно верю в обучение через практику, через создание чего-то нового. А для того чтобы что-то создавать, нужно чтобы работа приносила бы удовольствие.

Я начну рассказ о моём новом проекте с того, что раскрою причины, по которым решил попытаться создать камеру-ловушку на основе Raspberry Pi.

Я живу в Лондоне, мой сад часто посещают местные представители дикой природы. Случается это так часто, что я, заядлый садовник, мало-помалу начал расстраиваться. Разбитые горшки, выкопанные из земли растения, съеденные фрукты и овощи…

Я видел в своём саду маленьких лис (они — просто прелесть), больших лис, кошек (не моих), птиц. А однажды меня даже посетил ястреб-перепелятник.
Читать дальше →

Расширение возможностей алгоритмов Машинного Обучения с помощью библиотеки daal4py

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели3.2K

Каждый человек, который когда-либо сталкивался с алгоритмами машинного обучения знает, что даже простые ML модели на большом объёме данных могут обучаться непозволительно долго. Задачи восстановления зависимостей, классификации объектов оборачиваются минутами, а то и часами обучения сети.


Данная статья продемонстрирует, как на примере алгоритмов, взятых из библиотеки Scikit-Learn, можно расширить возможности обучения нейронных сетей, путём использования ускоренных вычислений библиотеки daal4py.

Читать дальше →

Разбор вступительных задач Школы Программистов hh.ru

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели15K
20 октября закончился набор в Школу программистов hh. Он длился два с половиной месяца. Мы благодарим всех участников, уделивших время попытке поступить к нам. Надеемся, вам понравились задания и вы получили удовольствие от их решения!

Приглашаем посмотреть задания, которые мы использовали для онлайн-этапа отбора, а также решения для них.

image
Читать дальше →

Создаём установщик веб-приложения Python, включающий Apache, Django и PostgreSQL для ОС Windows

Время на прочтение11 мин
Охват и читатели13K


Данный пост является продолжением первой части статьи на Хабре, где было подробно рассказано о развертывании Django стека на MS Windows. Далее будет представлена пошаговая инструкция по созданию инсталлятора, который будет автоматизировать процесс установки стека на других компьютерах без необходимости работы в командной строке, созданием виртуальных машин и т.д., где вся последовательность действий будет сводится к действиям Далее -> Далее -> Готово.
Читать дальше →

Что происходит, когда вы выполняете manage.py test?

Время на прочтение11 мин
Охват и читатели11K

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Python Web-Developer».

Вы запускаете тесты командой manage.py test, но знаете ли вы, что происходит под капотом при этом? Как работает исполнитель тестов (test runner) и как он расставляет точки, E и F на экране?

Когда вы узнаете, как работает Django, то откроете для себя множество вариантов использования, таких как изменение файлов cookie, установка глобальных заголовков и логирование запросов. Аналогично, поняв то, как работают тесты, вы сможете кастомизировать процессы, чтобы, например, загружать тесты в другом порядке, настраивать параметры тестирования без отдельного файла или блокировать исходящие HTTP-запросы.

В этой статье мы проведем жизненно важную настройку выходных данных ваших тестов, а еще сменим стиль отображения результатов выполнения тестов с точек и букв на эмодзи.

Читать далее