Большой размер придомовой парковки не гарантирует, что вы легко и быстро найдете парковочное место, а чаще даже наоборот, при заезде на парковку может начаться приступ депрессии от того, что объехал парковку, потратил время, но в итоге место не нашёл. Как можно добавить в жизни чуть-чуть больше определённости, я опишу ниже.

Создание проекта машинного обучения – это сложный процесс, требующий глубокого понимания науки о данных и статистических методов, а также способности работать с исследовательскими, инженерными и продуктовыми командами.

В этой статье мы рассмотрим и создадим базовую структуру для последующей реализации проекта машинного обучения. 

Привет. Прошло уже почти полгода как я сделал новостной агрегатор каналов в Телеграме с открытым исходным кодом. Краткую статью про него можно прочитать на VC. Здесь же я бы хотел поделиться некоторыми интересными вещами, которые я нашёл в данных за всё время работы агрегатора.

Дисклеймер 1: многое из этого отчёта может показаться политизированным. Но здесь я не делаю никаких выводов про то, кто прав, а кто виноват; кто грязный пропагандист, а кто носитель священной истины.

Дисклеймер 2: это не руководство по визуализации данных средствами Plotly и PyVis. В самой статье я не привожу никакого кода и не объясняю, почему он устроен именно так. При этом Colab с кодом открыт, и примеры оттуда вполне можно использовать.

Google Colab: ссылка на ноутбук

Осторожно: 1) Гифки тяжелые! 2) Много ярких мигающих картинок!

Если вы фанат робо-собаки от Boston Dynamics и хотели бы завести дома его маленькую копию, вам в помощь OpenCat. Это платформа четвероногих роботов-питомцев на основе Arduino и Raspberry Pi с открытым исходным кодом. Разработчики предлагают всем попробовать создать своего собственного робота-любимца.

Есть ли у вас старый телефон на Android? Наверняка есть! В мире накопилось безумное количество всевозможного электронного мусора, и в среднем гражданин развитой страны меняет телефон каждую пару лет, поэтому старые телефоны, вероятно, один из самых распространённых видов электронных отходов.

У меня залежался собиравший пыль старый Motorola G5 Cedric, поэтому я решил сделать с ним что-нибудь, и теперь на нём работает веб-сервер Puma с простым веб-приложением на Sinatra.

В этом году нейросетевые генеративные модели поднялись на новый уровень развития. Модели DALL·E 2, MidJourney и Stable Diffusion привлекли обширное внимание массовой аудитории, а изображения, созданные этими моделями заполнили собой интернет. Среди этих моделей, Midjourney выделяется высоким эстетическим качеством и способностью к абстрагированию сложных философских понятий. В рамках этой публикации я попробовал визуализировать одно из философских понятий -- "национальный дух" для различных стран. В результате оказалось, что нейросеть способна создавать весьма интересные изображения, соответствующие известным стереотипам о странах.  

Периодически меня на начальном курсе просят дать "список всех-всех команд с кратким описанием что делает"... Ну прям "всех-всех". И ведь если искать в интернете "такие" справочники существуют - либо про "20-30 команд, но самых важных", либо с неточностями и устаревшей информацией. Так что предлагаю вашему вниманию свою версию такого "краткого" справочника (на 300, 515, 612, 716, 842, 1005, 1171 команд) с ссылками на wiki-описание и на cheat.sh-примеры наиболее важных команд.

Прямо сейчас происходят события, которые могут стать поворотной точкой для всей криптоиндустрии (а заодно и для всех open-source программистов). Тем более странно, что пока эти события вызывают ажиотаж только в узком кругу настоящих криптанов… В этой статье я попытаюсь объяснить, почему вам тоже должно быть дико интересно следить за санкционной драмой вокруг Tornado Cash.

Вступление

В этой и последующих статьях я объясню работу волновых частиц, которые могут переходить из неактивных состояний в активные.Также я опишу их состояния и память, которую можно организовать на основе считывания переходов данных частиц. Поскольку частицы могут активироваться при некотором воздействии извне и распространяются в виде волны, то я назвал их волновыми нейронами.

Создал мини курс по программе для векторной графики Inkscape в 2022.

Разработал методические материалы для изучения темы «Кодирование и обработка графической и мультимедийной информации» в школьном курсе информатики.

«Векторные графические редакторы позволяют пользователю создавать и редактировать векторные изображения непосредственно на экране компьютера, а также сохранять их в различных векторных форматах, например, CDR, AI, EPS, WMF или SVG». «Inkscape - редактор векторной графики, аналогичный по своим возможностям таким программам, как Adobe Illustrator, Corel Draw и другим».

Я плохой разработчик, я не люблю программировать, не читаю про новые фреймворки за завтраком, не разрабатываю пет проекты и не контрибьючу в опенсорс. Уже пять лет я притворяюсь Python разработчиком. Ниже описаны несколько принципов, которым я следовал и которым я бы хотел, чтобы следовали мои коллеги с которыми я работал за это время.

Машина

Профилирование — это неотъемлемая часть любых работ по оптимизации кода или производительности программ. Любой опыт, любые знания в сфере оптимизации производительности, которые уже у вас есть, не принесут особой пользы в том случае, если вы не знаете о том, где их применить. В результате оказывается, что поиск узких мест приложений может помочь в деле решения проблем производительности, поможет сделать это быстро и приложив не слишком много усилий.

В этом материале мы обсудим инструменты и методы работы, которые способны обнаруживать и конкретизировать проблемы с производительностью кода, связанные и с ресурсами процессора, и с потреблением памяти. Здесь же мы поговорим о том, как реализовывать (почти безо всяких усилий) простые механизмы, позволяющие бороться с проблемами производительности. Эти механизмы используются в тех случаях, когда даже точно просчитанные изменения кода больше не позволяют улучшить ситуацию.

В Python, с каждым релизом, добавляют новые модули, появляются новые и улучшенные способы решения различных задач. Все мы привыкли пользоваться старыми добрыми Python-библиотеками, привыкли к определённым способам работы. Но пришло время обновиться, время воспользоваться новыми и улучшенными модулями и их возможностями.

На стенах храма Аполлона было написано "Познай самого себя", но там нигде не было сказано как это сделать. Предлагаю исправить такое положение дел, да и к тому же разобраться как это поможет стать более продуктивным.