В первой части мы разобрали основы Ursina и создали простую 3D-игру. Теперь перейдем к более сложной механике — искусственному интеллекту для NPC с помощью поведенческих деревьев (Behavior Trees).
Ursina — это не просто фреймворк, а настоящий конструктор мечты для разработчиков. Представь: ты пишешь код на Python, а через пару часов уже управляешь 3D-персонажем в собственной игре. Звучит как магия? С Ursina это реальность. Давай разберемся, почему этот движок завоевывает сердца новичков и профессионалов.
Привет, я Александр Мещеряков, более 3-х лет работаю в компании «Синимекс» специалистом по анализу данных. Мне удалось поработать с различными ML-проектами, и больше всего меня увлекла работа с геоданными. Для многих эта тема кажется немного «магией» и я хотел бы на страницах Хабра пролить на нее немного света.
Эта статья — как шпаргалка для шеф-повара: берите готовые рецепты под ваши задачи. Здесь вы найдёте ключевые библиотеки (geopandas, h3-py) и принципы работы с геоданными — от парсинга OpenStreetMap до агрегации по шестиугольникам.
Привет!
Меня зовут Алексей Фоменко. Я разработчик из Нижнего Новгорода.
Сегодня хочу рассказать вам о своем сервисе «Клюква».
«Развесистая клюква» или просто «Клюква» в общем виде означает ложные или искаженные представления о чем‑либо.
Как раз здесь мы приходим к написанию документации. К сожалению, составить и поддерживать документацию в актуальном состоянии — это проблема. Скорее всего проблема в том числе и в вашей компании.
В рамках данной статьи будет рассмотрено построение конвейера машинного обучения для классификации рукописных цифр из базы данных MNIST с использованием фреймворка TensorFlow и TFX, а также мониторинг процесса обучения с помощью TensorBoard и выпуск модели с автоматической генерацией к ней API с помощью TensorFlow Model Server.
Основная цель данной статьи заключается в восполнении информационного пробела по теме использования TFX в контексте решения задачи классификации рукописных цифр MNIST, которая уже была представлена TensorFlow в виде одноименного репозитория tfx/tfx/examples/mnist.
Привет!
Все мы слышали, что сегодня данные - это новая нефть. Но вот вопрос: а как мне их использовать? Ты видишь цифры, графики, метрики, а прибыль всё равно стоит на месте. Я когда-то думал, что данные — это просто отчеты для начальства. Пока не понял: данные — это истории. Истории о том, как ваши пользователи радуются, злятся, теряются или готовы платить. И если их «услышать», они принесут реальные деньги. Давайте разберемся, как это сделать — без магии, только логика и немного цифр.
Сегодня поговорим о теме, которая вызывает живой интерес у многих разработчиков и энтузиастов ИИ — интеграции больших языковых моделей вроде DeepSeek или ChatGPT с собственной базой знаний.
В этой статье я подробно расскажу, как работают векторные базы данных, зачем они нужны и какую роль играют в построении эффективной связки между вашей внутренней информацией и мощью современных LLM. Если вы хотите научиться «обучать» ИИ на своих данных — добро пожаловать!
Общая суть метода «обратного распространения ошибки» от простого примера до создания полносвязной нейронной сети.
Сегодня мы поговорим о самых основах нейронных сетей, погрузимся в их первую архитектуру и постараемся понять, что скрывается внутри этой, на первый взгляд, волшебной коробки. Если ты новичок в машинном обучении - это статья для тебя.
Современные сервисы (вебсайты) повсеместно ставят для защиты капчу, усложняя жизнь разработчикам, SEO-специалистам и автоматизаторам (хотя изначально цель не в том, чтобы насолить автоматизаторам, а в том, чтобы минимизировать чрезмерную нагрузку на ресурс от таких вот ребят). Среди большого количества капч особняком стоит Google reCAPTCHA Enterprise – это одна из самых продвинутых систем защиты от ботов в этой линейке.
Научные и технические вычисления — неотъемлемая часть работы инженеров, аналитиков и специалистов по машинному обучению. В этой статье мы разберём, чем полезна библиотека SciPy, какие задачи она помогает решать и как дополняет возможности NumPy. Покажем на примерах, как работать с константами, кластеризацией и преобразованием сигналов.
В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensors " в которой подробно рассмотрена задача классификации человеческих жестов заснятых на сверхширокополосный радар при помощи свёрточной нейронной сети. Авторы оригинальной статьи выложили весь датасет собранный ими в открытый доступ, благодаря чему у меня появилась возможность воспроизвести их результат, а так же превзойти его применив архитектуры рекуррентных нейронных сетей и трансформеров.
Оригинальная статья:
https://www.researchgate.net/publication/350811193_UWB-gestures_a_public_dataset_of_dynamic_hand_gestures_acquired_using_impulse_radar_sensors https://www.nature.com/articles/s41597-021-00876-0
Данные:
https://figshare.com/articles/dataset/A_Public_Dataset_of_Dynamic_Hand-gestures_Acquired_using_Impulse-radar_sensors_/12652592
Мой GitHub с кодом:
https://github.com/DenissStepanjuk/UWB-Gestures-classification-with-Neural-Networks
В прошлой статье о линейной регрессии я упомянул, что в будущем мы будем заниматься её оптимизацией. Однако, прежде чем перейти к этому, нам нужно разобраться с одной из ключевых концепций математического анализа — производной.
В этой статье мы подробно разберём основы производной, не углубляясь в сложную математику. Мы начнём с базовых принципов, знакомых ещё со школьной программы, а затем перейдём к практической реализации дифференцирования функций на Python.
🐝 Fine tuning роя агентов
В вакансиях LLM инженеров присутствует слово RAG. Это подразумевает интеграцию во внешнюю базу данных. Можно дешевле - fine tuning. Что это и как поставить работу описано в этой статье
Часто при разработке небходимо иметь на локальной машине сервер kafka с ssl аутентификацией.
Надеюсь эта статья поможет быстро поднять его и приступить к разработке.
Привет, Хабр!
Сегодня мы познакомимся с механизмом slots в Python, который способен значительно оптимизировать использование памяти. Этот инструмент особенно полезен в системах, где необходимо создать миллионы объектов, позволяя избежать утечек памяти и тормозов. Каждый экземпляр класса по умолчанию хранит свои атрибуты в словаре, что предоставляет гибкость, но также увеличивает расход памяти.
Использование slots позволяет заранее определить набор атрибутов класса, исключая создание дополнительного словаря и, как следствие, снижая объем памяти, занимаемой каждым объектом.
Продолжаем рассказывать о разработке нашего Open Source проекта Taigram.
Taigram - это Open Source Self-Hosted решение по отправке уведомлений о событиях из менеджера управления проектами Taiga в Telegram.
Привет! Мы — команда Яндекс Практикума и эксперты курса «Python-разработчик». В этой статье собрали полезные ресурсы, которые помогут освоить принципы объектно-ориентированного программирования (ООП) и научиться применять их на практике.
