TL;DR В статье рассказывается о том, как мне удалось перевести чтение лент в ВКонтакте**, Telegram, Facebook*, Instagram**, Reddit и почтовых рассылок в единый сервис InoReader. Причем почти без написания своих велосипедов.

Кластеризация — это набор методов без учителя для группировки данных по определённым критериям в так называемые кластеры, что позволяет выявлять сходства и различия между объектами, а также упрощать их анализ и визуализацию. Из-за частичного сходства в постановке задач с классификацией кластеризацию ещё называют unsupervised classification.

В данной статье описан не только принцип работы популярных алгоритмов кластеризации от простых к более продвинутым, но а также представлены их упрощённые реализации с нуля на Python, отражающие основную идею. Помимо этого, в конце каждого раздела указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления.

Идея для этой статьи зародилась, когда мы проводили анализ защищенности в удаленном районе в условиях отсутствия Интернета и любых средств связи. У нас были только рации, через которые мы переговаривались. Но нам также нужно было удаленно обмениваться небольшими файлами. Так у нас появилась идея проверить, возможно ли передавать информацию с одного ноутбука на второй, используя рации.

Важно! Здесь не будет информации о юридических особенностях использования радиосвязи, а также о частотах, мощности передачи, позывных и т. п. Применение радиосвязи имеет ограничения и регулируется Федеральным законом N 126-ФЗ «О связи».

Заходя в аптеку мы удивляемся тому, как подорожали за последние годы таблетки. И капли. Конечно на нас наживаются. Расскажу о довольно частых примерах. Вот к примеру обычный насморк. Что не так с лечением насморка?

Если покупать лекарства не по названию бренда, а по действующему веществу, то можно прилично сэкономить.

Дообучение 7-миллиардной модели Saiga2 под свои задачи, используя сгенерированный датасет с помощью GPT. В данной статье есть все необходимые ссылки и код для предобработки и запуска обучения модели, а также квантования модели.

С публикации прошлого текста ( «Тестирование фотохостингов на цифровой износ (21 шт)») прошло 6 лет, что позволяет провести новое исследование, но не по теме цифрового износа и конкретно по вопросу выживания цифровых архивов.

Если вы захотите сказать, что тема очевидная и общеизвестная, то вы ошибаетесь - не существует ничего очевидного, и каждый день в мире появляются люди, которые ещё не знают того, что знаем мы с вами. Поэтому, время от времени надо рассказывать то, о чём кто-то ещё не знает, снабжая это актуальными примерами.

Ну и, опять же, у меня есть эксперимент длиной в десятки лет и не плохо было бы зафиксировать его промежуточные результаты.

Привет, Хабр!

Меня зовут Андрей, я – оптик и инженер-конструктор оптических приборов в одном лице.

Уже несколько лет, будучи единственным оптиком фирмы, я работаю бок о бок с отделом нейросетей, занимающихся распознаванием изображений, у меня сложилось чёткое понимание, какие именно кусочки оптических знаний непосредственно используются CV-разработчиками в их работе, а где уже зовут профильного специалиста.

Из таких кусочков, выложенных в удобном для обучения порядке, и появился этот курс. Изначально я писал его для внутреннего обучения джунов отдела нейросетей, начинающих работать с распознаванием изображений. Я поместил в него ровно то, с чем CV-разработчики сталкиваются на практике при сборке макетов и работе с объективами. Не больше и не меньше.

Привет, Хабр!

Меня зовут Андрей, я – специалист по оптическим системам, оптик и инженер-конструктор в одном лице.

В этой статье я продолжу публиковать фрагменты курса основ прикладной оптики, созданный несколько лет назад для внутреннего обучения CV-разработчиков организации.

Текущая лекция – не обязательная. Она не предлагает конкретных формул и способов решения, но даёт лучшее понимание того, как именно складывается изображение после объектива. Соприкасающимся с оптикой людям рекомендую ей прочитать. Более короткого и наглядного описания аберраций в русскоязычном интернете нет.

Unwording — это игра-головоломка, посвященная преодолению негативного внутреннего диалога. По мере того, как персонаж учится говорить о себе с самим собой в более позитивном ключе, он проходит путь от плоского двухмерного мира к яркому трехмерному.

Журнал Game Developer поговорил с разработчиком игры Армааном Сандху об истории ее создания. Армаан рассказал о личных размышлениях, которые привели к созданию игры; о том, как процесс улучшения отношения к себе превратился в сборник головоломок; и как ему удалось отразить раскрывающуюся красоту и любовь к жизни персонажа через прогрессирующие, меняющиеся визуальные образы игры.

Изучение логических ошибок помогает в развитии критического мышления, необходимого во всех сферах жизни. School of Thought проделала отличную работу, описав 24 наиболее распространенные логические ошибки.

Привет, Хабр!

Меня зовут Владислав Малеев, я участник профессионального сообщества NTA.

Интеллектуальные системы призваны облегчать жизнь человека, выполняя за него рутинные задачи. Одной из таких задач является поиск информации в большом количестве текста. Возможно ли и эту задачу перенести на плечи интеллектуальных систем? Этим вопросом я решил задаться.

17 октября 2014 года в мотеле маленького городка Хаммонд, Индиана, был обнаружен труп 19 летней Африки Харди. Вызванные на место полицейские почти сразу пришли к выводу, что это было убийство. На поиски убийцы ушло меньше суток — его обнаружили по записям камер наблюдения, установленных возле мотеля, а также по анализу телефонных разговоров жертвы (в номере был найден её телефон).

43-летний Даррен Ванн был арестован уже 18 октября и, как ни странно, совсем не был удивлён появлению полиции. Когда наручники защёлкнулись на его запястьях, Даррен повернулся и сказал полицейскому: «Наконец-то вы меня поймали». Так попался серийный убийца, жертвами которого стали ещё минимум шесть женщин. Но как полагали детективы, на самом деле счёт приближался к 20. 

Примечательно в этой истории то, что полиция могла бы поймать Даррена Вана ещё за 4 года до этого. Но никто не хотел слушать Томаса Харгроува — бывшего журналиста, который помогает искать маньяков с помощью собственного алгоритма, о котором и пойдёт далее речь.