В рамках открытого курса по машинному обучению мы продолжаем общаться с заметными представителями этой области. Нашими первыми собеседниками были Александр Дьяконов, Константин Воронцов и Евгений Соколов, см. видео в YouTube-канале курса. В этот раз мы пообщались с Дмитрием Ветровым.

Статья про использование Python в научных вычислениях подтолкнула меня написать эту статью. Это история, случившаяся со мной и с коллегами 6 лет назад. На тот момент я уже достаточно подразобрался с Delphi и Python, но только теперь я ощущаю что достаточно поработал с C/C++, чтобы здраво оценить время на «ремонт» сломанного кода и вообще — общее время разработки. Да, это статья про код, который был написан разными людьми на Delphi, Python и C++ для одной и той же задачи, внутри одной команды.

Несколько дней назад (Оригинал заметки был опубликован 12 сентября 2017. — Здесь и далее прим. переводчика), я заметил этот твит в своей ленте:

Я 'всё ещё' программирую на Си. Почему? Подсказка: дело не в производительности. Написал эссе с разбором… появится на Onward!

(Onward! — одна из конференций в составе SPLASH, посвящённая обсуждению новых идей и парадигм в программировании и размышлениям о программном обеспечении.)

Это показалось хорошим чтением на выходные — им оно и было. Главный аргумент, который приводит автор: язык Си остаётся непревзойдённым как язык системной интеграции, потому что разрешает взаимодействовать с "чужим" кодом, то есть кодом, написанным независимо и возможно даже на других языках, вплоть до ассемблера. Фактически, Си — один из немногих языков программирования, позволяющих иметь дело с любыми данными на уровне байтов. Большинство более "современных" языков запрещают такое взаимодействие во имя безопасности: вся память, к которой вы можете получить доступ — это память, выделенная с помощью безопасной среды исполнения языка. Как следствие, вы застреваете в его замкнутой вселенной.

Привет, Хабр! Представляю вам перевод статьи.

Это Вегас с предоставленной разметкой, тестовым датасетом и вероятно белые квадраты — это отложенная валидация (приват). Выглядит прикольно. Правда эта панорама лучшая из всех четырех городов, так вышло из-за данных, но об этом чуть ниже.

0. TLDR

Ссылка на соревнование и подробное описание.

Мы закончили предварительно на 9-м месте, но позиция может измениться после дополнительного тестирования сабмитов организаторами.

Также я потратил некоторое время на написание хорошего читаемого кода на PyTorch и генераторов данных. Его можно без застенчивости использовать для своих целей (только поставьте плюсик). Код максимально простой и модульный, плюс читайте дальше про best practices для семантической сегментации.

Кроме того, не исключено, что мы напишем пост про понимание и разбор Skeleton Network, которую в итоге использовали все финалисты в топе соревнования для преобразования маски изображения в граф.

Суть соревнования на 1 картинке

Во второй части нашего пособия для новичков в Git мы рассказываем об управлении ветками, особенностях их слияния, а также о принципах работы указателей. Первую статью вы можете прочитать по ссылке.