Привет, Хабр!
Недавно тут проскочила статья Mikrotik и Linux. Рутина и автоматизация где подобную задачу решали ископаемыми средствами. И хотя задача совершенно типовая, на Хабре про нее как то ничего подобного и не находится. Осмелюсь предложить уважаемому ИТ-сообществу свой велосипед.
Перед тобой снова задача детектирования объектов. Приоритет — скорость работы при приемлемой точности. Берешь архитектуру YOLOv3 и дообучаешь. Точность(mAp75) больше 0.95. Но скорость прогона всё еще низкая. Черт.
Сегодня обойдём стороной квантизацию. А под катом рассмотрим Model Pruning — обрезание избыточных частей сети для ускорения Inference без потери точности. Наглядно — откуда, сколько и как можно вырезать. Разберем, как сделать это вручную и где можно автоматизировать. В конце — репозиторий на keras.
— Сколько нужно архитекторов, чтобы реализовать язык программирования?
— Сто. Один будет писать реализацию, а 99 — говорить, что могут сделать лучше.
В этой статье я хочу затронуть не столько сам язык, сколько детали реализации CPython и его стандартной библиотеки, которые гарантируют, что у вас не будет никаких простых способов сделать приложение на питоне ни многопоточным, ни быстрым, ни легко поддерживаемым, и почему было создано столько альтернативных реализаций (PyPy, Cython, Jython, IronPython, Python for .NET, Parakeet, Nuitka, Stackless, Unladen Swallow), половина из которых уже умерла; и мало кто понял, почему у альтернатив не было шансов победить в борьбе за выживание против других языков. Да, есть GDScript, который призван решить проблемы с производительностью, есть Nim, который призван решить вообще все проблемы, не обязывая при этом пользователя чрезмерно явно объявлять типы. Однако, учитывая огромную инертность индустрии, я осознаю, что в ближайшие 10 лет новые языки точно не займут значимой ниши. Однако, я верю в то, что питон возможно сделать эффективным, изменив стиль написания кода, по большей части сохранив оригинальный синтаксис, и полностью сохраняя возможность взаимодействия кода нового и старого стиля. Я буду концентрироваться на проблемах CPython, а не ближайшего его конкурента, PyPy, поскольку PyPy на самом деле прыгает вокруг всё тех же проблем CPython.
Раскраска фильмов до этого года стоила сотни тысяч долларов, требовала участия массы специалистов и занимала много времени. Теперь всё изменилось. Развитие проекта Deoldify дошло до такого состояния, что результаты его работы можно комфортно смотреть, расслабив фейспалм. Из текста вы узнаете подробности успешного эксперимента по оцветнению фильма без денежных затрат, завершенного за несколько недель силами одного человека.
Здравствуйте, здесь и сейчас я хочу рассказать, что такое базы данных, зачем они нужны, и т.д.; для работы с ними мы будем использовать python и его библиотеку sqlite3.
База данных - совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных
Так нам говорит Яндекс, но если сказать простыми словами, не углубляясь во все эти понятия, то:
Базы данных (БД) - библиотека, хранящая данные в том или ином виде.
То есть как в библиотеку мы можем прийти и взять книгу «Война и мир», зная что она будет лежать в разделе романов, на букву «В», так и из БД мы можем взять запись по определённому аргументу, в данном случае жанру.
И тут возникает вопрос.
Как это сделать?
И что бы ответить на этот вопрос, мы должны кое-что узнать.
Здравствуйте, в предыдущей статье я показывал как сделать игру на python, а сейчас мы посмотри как сделать простой калькулятор на python tkinter.
Всем привет!
У нас уже есть одна статья про развитие типизации в Ostrovok.ru. В ней объясняется, зачем мы переходим с pyContracts на typeguard, почему переходим именно на typeguard и что в итоге получаем. А сегодня я расскажу подробнее о том, каким образом происходит этот переход.
Сегодня мы создадим всем известную игру камень, ножницы, бумага. В этом нам поможет ЯП python и библиотека tkinter, но если вы не знаете что это такое, советую почитать данную статью.
Первое, что нам нужно, это начальная структура, окошко, у меня оно будет выглядеть так:
from tkinter import *
import random as rdm
class Main(Frame):
def __init__(self, root):
super(Main, self).__init__(root)
self.startUI()
def startUI(self):
pass
if __name__ == '__main__':
root = Tk()
root.geometry("500x500+200+200")
root.title("Камень, ножницы, бумага")
root.resizable(False, False)
root["bg"] = "#FFF"
app = Main(root)
app.pack()
root.mainloop()
В этой статье я хочу рассказать о нескольких функциях Numpy, которые я использую для анализа данных постоянно. Это ни в коем случае не исчерпывающий список, но думаю, что инструменты, о которых пойдёт речь, пригодятся каждому без исключения.
PATH — это переменная окружения, в которой хранятся пути, по которым ищутся исполняемые файлы. Когда вы просите оболочку выполнить ls, она сначала ищет исполняемый файл ls по всем путям, указанным в PATH.
