Доброго времени суток. Полгода назад я начал изучать машинное обучение, прошел пару курсов и получил некоторый опыт в этом. Затем, видя самые разные новости о том, какие нейронные сети крутые и много могут делать, я решил попробовать изучить их. Начал читать книгу Николенко про глубокое обучение и в ходе чтения у меня появилось несколько идей (которые не новы для мира, но для меня представляли огромный интерес), одна из которых — создать нейросеть, которая генерировала бы для меня арт, который казался бы классным не только мне, "отцу рисующего ребёнка", но и другим людям. В этой статье я постараюсь описать путь, который я прошел для того, чтобы получить первые удовлетворяющие меня результаты.
Привет странники. Мы как путешественники по своим мыслям, и анализаторы своего состояния, должны понимать где хорошо, а где иначе, где же именно мы находимся, вот к этому хочу привлечь внимание читателей.
Как мы складываем цепочки мыслей, последовательно?, предполагая вывод каждого шага, контролируя поток управления и состояние ячеек в памяти? Или просто описав постановку задачи, указывать программе какую именно задачу требуется решать, и этого достаточно для составления всех программ. Не превращать кодирование в поток команд, которые изменят внутреннее состояние системы, а выражать принцип, как понятие сортировки, ведь не обязательно представлять себе, что там за алгоритм прячется, просто нужно пожелать получить отсортированные данные. Не зря президент Америки может упомянуть о Пузырьке, он высказывает мысль о том, что он что-то понял в программировании. Он всего лишь узнал о том, что есть алгоритм сортировки, и данные в таблице, на его рабочем столе, сами по себе не могут выстроиться, каким-то волшебным образом, в алфавитном порядке.
Это представление, о том, что я хорошо отношусь к декларативному способу выражения мыслей, а выражать все последовательностью команд и переходов между ними, мне кажется архаичным и устаревшим, ведь так делали наши деды, деды соединяли проводками контакты на коммутационной панели и получали мигание лампочек, а у нас монитор и распознавание голоса, как находясь на таком уровне эволюции можно все еще задумываться, о следовании команд… Мне кажется, если выражать программу логическим языком, она будет выглядеть понятнее, и это можно произвести в технологию, на это была сделана ставка еще в 80-х.
Что же, введение затянулось....
Последние пару недель были непростыми для нашей команды. Выпускали OpenCV 4, а вместе с ним готовились к Intel's OpenVINO toolkit R4, в состав которого входит OpenCV. Думаешь, отвлекусь на время, посмотрю, как обычно, форумы про OpenCV, да комментарии пользователей, и тут на тебе, модно стало говорить что OpenCV не IoT, что под Raspberry Pi собрать — припоя не хватает, что на ночь make -j2 ставить — утром будет готово, если повезёт.
Поэтому предлагаю дружно взяться за руки и посмотреть, как же можно собирать библиотеку OpenCV для 32-битной операционной системы, исполняемой на ARM процессоре, используя ресурсы машины с 64-битной OS, движимой отличной архитектурой CPU. Колдовство Кросс-компиляция, не иначе!
Хабр, это доклад инженера-программиста Алексея Старкова на конференции Moscow Python Conf++ 2018 в Москве. Видео в конце поста.Всем привет! Меня зовут Алексей Старков — это я, в свои лучшие годы, работаю на заводе.
Месяц назад Лента запустила конкурс, в рамках которого та самая Говорящая Шляпа из Гарри Поттера определяет предоставивших доступ к социальной сети участников на один из четырех факультетов. Конкурс сделан неплохо, звучащие по-разному имена определяются на разные факультеты, причем схожие английские и русские имена и фамилии распределяются схожим образом. Не знаю, зависит ли распределение только от имен и фамилий, и учитывается ли как-то количество друзей или другие факторы, но этот конкурс подсказал идею этой статьи: попробовать с нуля обучить классификатор, который позволит распределять пользователей на различные факультеты.
И хотя людей, которые для написания списка покупок или компиляции данных по квартплате используют скрипты на python, пересчитать по головам, но если так получилось, что вы используете скрипты для решения рутинных задач и иногда скрипты работают недопустимо долго, то возможно, идея применение ленивых вычислений ко всему что движется, придётся вам по вкусу.
