— Добрый день, хотим дизайн вот заказать для упаковки нашей продукции на маркетплейсах.
— Ой, ну это короче бюджет нужен.
— А по срокам как?
— Давайте сначала ТЗ составим, а там уже и сроки почувствуем.

Примерно так происходит начало общения с большинством дизайн-студий при поиске без

Планировщик движения беспилотного автомобиля — это алгоритм-помощник, который общается с другими участниками движения посредством манёвров. То есть он действует так, чтобы другим было понятно, куда поедет беспилотник, и сам по действиям других пытается определить, кто куда будет двигаться и почему.

В диалоговых системах совсем недавно произошла революция из-за появления ChatGPT. В беспилотных автомобилях революции, к сожалению, пока не произошло, но если это случится, то как раз в той области, про которую будет мой рассказ.

Под катом — детальный разбор логики движения беспилотника, примеры свёрточных и трансформерных архитектур моделей для предсказания движения и много формул для расчёта вероятных траекторий других машин и пешеходов. А ещё я расскажу, в чём преимущества машинного обучения перед эвристиками и чем может помочь Reinforcement Learning.

Введение

Привет, Habr! В последнее время на Хабре публикуется много статей про одноплатные компьютеры, характеристики которых не уступают классическим ПК. Мне приглянулся Orange Pi 5 16 GB со слотом M.2. Слот M.2 позволяет поставить очень быстрый SSD диск, а 16 GB памяти должно хватить для большинства бытовых задач. Ради интереса я решил собрать компьютер на этом одноплатнике, и посмотреть может ли он выполнять роль основного ПК. Сравнить его производительность с Ryzen 5800X. Посмотреть для каких задач он подходит. Интересно? Добро пожаловать под кат!

Применим геопространственную разведку для точного количественного учета воздушных судов противника? Используем для этого технологию обнаружения объектов YOLOv8 на основе аэрофотосъемки, выполненной разведывательными беспилотниками, что обеспечит надежное планирование военных действий.

В рамках глобальной системы мониторинга, известной как «The Machine». , функционируют разнообразные элементы. Данная система объединяет множество устройств, распределенных по всему земному шару, что обеспечивает комплексное наблюдение. Это позволяет государственным органам осуществлять мониторинг за индивидуальными лицами, анализировать общественные поведенческие тенденции и контролировать военные объекты на международном уровне. Геопространственная разведка (GEOINT) занимает центральное место в этой системе.

В этой статье основное внимание уделим GEOINT в качестве ключевого средства для мониторинга военных авиабаз противника. Такой подход к наблюдению за объектами и базирующейся на них авиацией способствует глубокой проработке стратегии и тактики ведения боевых действий.

Автоматизация обработки видеозаписи с целью выявления нарушений — одно из востребованных направлений компьютерного зрения во многих отраслях.
Сегодня мы попытаемся обнаружить на видео отсутствие клиента в кадре в момент проведения операции в автоматизированной системе.

Привет, Коллеги!

27 июня закончилось соревнование на Kaggle по подсчёту морских львов (сивучей) на аэрофотоснимках NOAA Fisheries Steller Sea Lions Population Count. В нем состязались 385 команд. Хочу поделиться с вами историей нашего участия в челлендже и (почти) победой в нём.

Создаем красивый отчет или веб приложение на Python при помощи Streamlit и делимся им через облачный сервис с развертыванием через GIT.

Наверняка, каждый, кто хоть раз писал что-то на Python, задумывался о том, как распространять свою программу (или, пусть даже, простой скрипт) без лишней головной боли: без необходимости устанавливать сам интерпретатор, различные зависимости, кроссплатформенно, чтобы одним файлом-exe'шником (на крайний случай, архивом) и минимально возможного размера.

Для этой цели существует немало инструментов: PyInstaller, cx_Freeze, py2exe, py2app, Nuitka и многие другие… Но что, если вы используете в своей программе PyQt? Несмотря на то, что многие (если не все) из выше перечисленных инструментов умеют упаковывать программы, использующие PyQt, существует другой инструмент от разработчиков самого PyQt под названием pyqtdeploy. К моему несчастью, я не смог найти ни одного вменяемого гайда по симу чуду, ни на русском, ни на английском. На хабре и вовсе, если верить поиску, есть всего одно упоминание, и то — в комментариях (из него я и узнал про эту утилиту). К сожалению, официальная документация написана довольно поверхностно: не указан ряд опций, которые можно использовать во время сборки, для выяснения которых мне пришлось лезть в исходники, не описан ряд тонкостей, с которыми мне пришлось столкнуться.

Данная статья не претендует на всеобъемлющее описание pyqtdeploy и работы с ним, но, в конце концов, всегда приятно иметь все в одном месте, не так ли?

Допустим, вам потребовалось на языке программирования python, построить трёхмерную модель некоторого объекта, затем визуализировать его, или подготовить файл для печати на 3D принтере. Существует несколько библиотек, помогающих в решении этих задач. Поговорим о том, как строить трёхмерные модели из точек, граней и примитивов в python. Как выполнять элементарные приемы 3D моделирования: перемещение, поворот, объединение, вычитание и другие.

Привет, Хабр!

Сегодня я расскажу и покажу, как сделать Genetic Algorithm(GA) для нейросети, чтобы с помощью него она смогла проходить разные игры. Я его испробовал на игре Pong и Flappy bird. Он себя показал очень хорошо. Советую прочитать, если вы не читали первую статью: "Создание простого и работоспособного генетического алгоритма для нейросети с Python и NumPy" , так как я доработал свой код который, был показан в той статье.

Я разделил код на две скрипта, в одной нейросеть играет в какую-то игру, в другой обучается и принимает решения(сам генетический алгоритм). Код с игрой представляет из себя функцию которая возвращает фитнес функцию (она нужна для сортировки нейросетей, например, сколько времени она продержалась, сколько очков заработала и т.п.). Поэтому код с играми(их две) будет в конце статьи. Генетический алгоритм для нейросети для игры Pong и игры Flappy Bird различаются лишь параметрами.

Используя скрипт, который я написал и описал в предыдущей статье, я создал сильно изменённый код генетического алгоритма для игры Pong, который я и буду описывать больше всего, так как именно на него я опирался, когда я уже создавал GA для Flappy Bird.

Вначале нам потребуется импортировать модули, списки и переменные:

В наше время технологии искусственного интеллекта все шире внедряются в различные сферы человеческой деятельности, включая юридическую практику. Одним из наиболее заметных примеров этого является использование нейронных сетей для создания договоров для тех или иных потребностей. Традиционно создание и анализ таких документов требовало значительных затрат времени и усилий со стороны юристов и специалистов. Однако благодаря прогрессу в области машинного обучения и нейронных сетей, теперь мы можем воспользоваться инновационными методами автоматизации этого процесса. Попробуем сделать договор оказания услуг с помощью ChatGPT как простые обыватели.

В этой статье мы рассмотрим, способны ли нейронные сети оптимизировать подход к составлению договоров оказания услуг, смогут ли предложить более эффективные, точные и быстрые решения, которые способны значительно упростить жизнь предпринимателей и юристов.

Поехали(:

В статье представлен простой алгоритм автоматического сшивания нескольких фотографий в плоское (иногда называют перспективное) панорамное изображение (planar/perspective panoramic image). Статья содержит код на языкеPythonс использованием библиотекиOpenCV.

Всем привет! В статье «Slovo и русский жестовый язык» мы рассказывали, как решаем задачу распознавания изолированных жестов, в статье «Русский жестовый язык: первое место в американском бенчмарке» делились результатами решения, а в статье «GigaChat и русский жестовый язык» речь шла о реализации прототипа общения с генеративной языковой моделью GigaChat. В этой статье речь пойдет о распознавании и переводе жестового языка и передовых подходах для их решениях. 

Несколько лет назад генерация 3D-сетки из единственного двумерного изображения была сложной задачей. Но сегодня благодаря продвижению глубокого обучения разработано множество монокулярных моделей оценки глубины, дающих точную оценку карты глубины изображения. С помощью этой карты, выполнив реконструкцию поверхности, можно создать сетку. Подробности — к старту нашего курса по Fullstack-разработке на Python.

В связи с техническим прогрессом рынок мониторов постоянно обновляется моделями с повышенным разрешением, плотностью пикселей и/или размером экрана. Году в 2010 стандартным монитором можно было считать экземпляр 19’’ c разрешением WXGA++ (1600*900) и фактической плотностью пикселей 97 DPI (dots per inch). Сейчас (2021 год) стандартным монитором, думаю, можно признать экземпляр 24’’ c разрешением Full HD (1920*1080) и плотностью пикселей 92 DPI. Под «стандартным» я понимаю тот монитор, который стоит на рабочем месте у большинства работающего люда: инженеры, бухгалтеры, переводчики и т.д. (при этом, конечно, «стандартность» — это субъективная и приблизительная оценка). Относительно новые и отчасти нишевые модели (для фотографов, видеографов, геймеров) имеют характеристики: 4K UHD (3840*2160) и 28’’ (157 DPI) или UWQHD (3440x1440) и 34" (109 DPI) или QHD (2560x1440) и 27" (109 DPI) или UWHD (2560x1080) и 29" (96 DPI). Таким образом, наблюдается рост в связанных группах признаков: разрешение+размер экрана, или разрешение+плотность пикселей, или даже разрешение+плотность пикселей+размер экрана. На рынке ноутбуков в плане экранов похожая ситуация – растет разрешение+плотность пикселей.

К сожалению, не всегда программное обеспечение поспевает за ростом характеристик мониторов. Нередко оно выглядит немного коряво и неухоженно, что расстраивает пользователя. Действительно, на дворе 21 век, а зачастую приходится видеть размытые шрифты, а иногда и микроскопические иконки.

Что касается высокой чёткости (большой плотности пикселей), то в ОС Windows давно есть такие настройки, как масштабирование шрифта и изображений (масштаб экрана), которые применяются для увеличения слишком малых элементов GUI на мониторах с высокой чёткостью (High DPI). Также есть поддержка в платформе Qt (с нюансами, об этом далее). Однако способно ли Ваше, конкретное ПО их адекватно учитывать, применять?