Соглашусь с вашими доводами, dash весьма деревянный. Плюс в том, что он динамично развивается, и к тому же, достаточно просто расширить до того, что нужно, дописав на react. Дорабатывали под себя dash_table_experiments.
Сейчас находимся в стадии размышления — дописывать Dash, с потенциальным контрибьютом в сообщество, или же все-таки уйти на что-то другое. На что в итоге перешли вы, отказавшись от dash?
Вставлю пять копеек про научные статьи в ответ на комментарии выше, и на утверждения ТС в конце публикации о том, что
большая часть виденных мною «профессиональных» работ в плане подачи материала не отличается от учебников.
Приведу выдержку о том, как принято доносить информацию до читателя в высокорейтинговых статьях.
Treat the reader as you would a guest in your house. Anticipate their needs: would you like something to drink? Something to eat? Perhaps now, after eating, you’d like to rest?
— Относитесь к читателю вашей работы как к гостю в вашем доме. Спросите, чего угодно гостю, может быть что-то выпить или перекусить? Не угодно ли гостю отдохнуть?
Вот источник целиком — billf.mit.edu/sites/default/files/documents/cvprPapers.pdf
Мне он в свое время очень помог начать писать хорошие статьи.
Спасибо за перевод!
Мы как раз на стадии вывода научных результаты в цифровой (программно-аппаратный) продукт. Маркетинг и экономика для нас новые сферы, приходится осваивать))) Статья многое расставила по местам, и выкристализовались некоторые вопросы. Хочу ими поделиться, возможно они кому-то здесь покажутся близкими.
Первый вопрос, когда при разработке наукоемкого решения стоит слезать с иглы поиска бюджетных инвестиций в НИР и начинать играть с венчурными инвесторами (VC) в создание продукта. Вопрос конечно задан с позиций академической структуры, хотя для коммерческих организаций тоже есть хорошие способы получения бюджетных денег для исследований, например, работа по грантам Минпрома.
Второй вопрос — каков должен быть баланс коммодитизированных технологий и собственных уникальных разработок, чтобы быть интересным для VC и иметь шансы на выход в продукт.
Ну и третий, отчасти связанный с первыми двумя — на каком уровне TRL должна быть своя разработка для начала игры с VC.
TRL = https://en.wikipedia.org/wiki/Technology_readiness_level
Не могу не поделиться. Недавно требовалось получить качественный пакетный downsample с больших (20-50-80 МП) оригиналов на 1080p и 2160p.
Взяв ФШ в качестве эталона, попробовал opencv lanczos — на удивление не айс. Перепробовал разные варианты на opencv, перешел на imagemagic, следуя ряду рекомендаций, например, www.bvdwolf.nl/foto/resample/down_sample.html, удалось улучшить результат. Лучший вариант получился с RGB компенсацией и sinc фильтром.
Но — ФШ все равно лучше! А пошаговое уменьшение в ФШ — еще лучше. Так и пришлось написать automation script пошагового уменьшения для ФШ. Хорошо, что сейчас это можно делать на питоне.
Если кому-то известно, как ФШ этого добивается, или как сделать не хуже — будет крайне интересно. Если интересно — могу поделиться подробностями и картинками. В целом, надеялся, что в 2018 году все уже решено — ан нет, похоже, что тема для хорошей магистерской.
Младший сын (11 лет) успешно и с удовольствием ходит в кружок робототехники, что-то там выигрывает. Сейчас потихоньку осваивает Питон с моей помощью (по книжке Брайсон Пэйн, «Python для детей и родителей. Играй и программируй.»)
Встал вопрос о том, чтобы замутить с ним совместный проект на питоне. EV3 дома есть и сейчас смотрю в сторону ev3dev, но хотелось бы начать с симуляторов. Смотрю в сторону V-REP, но там вроде как нет модели EV3 «из коробки», в Virtual Robotics Toolkit вроде бы нет поддержки Питона. Может быть вы знаете симулятор EV3 с поддержкой Питона, или таких не существует?
Можно попробовать ответить ДИТу не выходя из поля ИТ. Убрать из приложения рекламу совсем и встроить донат или платный функционал. Донат на волне резонанса этой истории может получиться интересным вариантом.
Ну и как предлагали выше зареверсить закрытое АПИ или продолжить упорно парсить сайт, обеспечивая работоспособность приложения несмотря ни на что.
Это конечно тяжело и на долгую перспективу — тупиковый вариант, но если параллельно поддерживать хайп вокруг этой ситуации, можно дождаться пока он дойдет до кого-то, кто может повлиять на ДИТ сверху. Рекламы в приложении нет, соответственно, аргументов у ДИТа при разборе сверху тоже не будет — возможно и АПИ вернется, да и в ДИТ что-то поменяется.
Давно наблюдаю за TrueNorth, равно как и за neuFlow, который делают в Колумбийском университете под руководством ЛеКуна.
Как бы получить инженерный сэмпл поиграться? Можем сделать официальный запрос от академической организации…
Вообще сам Джордан не в восторге от того, как преподнесено его интервью, и особенно от «жареного» заголовка в английском варианте статьи.
Собственно, вот его ответ amplab.cs.berkeley.edu/big-data-hype-the-media-and-other-provocative-words-to-put-in-a-title
Хотя из русского перевода основной посыл о том, что my overall message that Big Data is Real but that It’s a Huge Engineering Challenge Requiring Lots of New Ideas and a Few Decades of Hard Work из русского перевода считывается.
А по поводу мозга и искусственного интеллекта — проклятье размерности лишь часть проблемы, мы не знаем как работает разум, но скорее всего, точно не перебирая комбинации. Поэтому вполне возможно, что проблемы размерности перед разумом не стоит, а стоит перед нами, когда мы решаем проблемы машинного обучения. И решаем мы эти проблемы в принципе не так, как это делает разум.
На мой взгляд, OpenCV стабильнее и элегантнее ITK, а QT так вообще песня по элегантности и стабильности. Причем прослеживается явная зависимость от широты прикладной области и размеров сообщества.
Мы достаточно плотно работаем с ITK и проектами на ее основе. Надо сказать, что ошибок при работе с памятью хватает, как раз задумываемся о том, не сделать ли свою ревизию. Расскажите, пожалуйста, как воспользоваться PVS Studio — в чем отличия trial версии, сколько стоит не trial, а то на вашем сайте несколько расплывчатая информация.
Немного добавлю, как тезис для обсуждения.
Плюс QT — простота и стройность библиотеки, он же минус. Возможности библиотеки более скудные чем в том же .Net, например, нет много из того, что есть в WCF, и уж тем более нет плагино-стройки MEF. Но эти вещи, имхо, нужны для совсем уж энтерпрайз разработок.
Плюс QT — C++, и он же минус. Если основной акцент проекта на скорость алгоритмов которые написаны на C/C++, вроде приведенного примера 3D сканер + средне-масштабная CAD-система, или же что-то из image processing — QT в самый раз. В HPC, вообще все на C (еще можно на фортране) — MPI, OpenMP, CUDA/OpenCL. Поэтому GUI на C++ — весьма к месту.
Но безусловно, динамические языки и GC облегчают разработку GUI и бизнес логики. Поэтому, если акцент на бизнес-логике, транзакциях, сервис-ориентированности — C++ скорее минус и тогда Java/C#, а в каких-то ситуациях и 1С.
Мы с сыном на пару уже консольные штуки на питоне пробовали кодить лет в 5, клавиатура да, линковка — нет. Вроде все получалось, и интерес был, но потом как-то забросилось все, значит интерес не того масштаба. Игр бы побольше, а может еще и книжку-методичку, или какой-нибудь игровой/визуальный ЯП.
А как же забыли Angband, pc moria и прочие вариации типа ironman angband, steemband. Культовые D&D RPG-шки, ASCII графика и куча магии, скилов, артефактов… Круче наверное только dwarf fortress — но это уже не осилил.
Единственное, во что играл кроме Kings Bounty и Duke Nukem… Но зато сутками
Сейчас находимся в стадии размышления — дописывать Dash, с потенциальным контрибьютом в сообщество, или же все-таки уйти на что-то другое. На что в итоге перешли вы, отказавшись от dash?
Приведу выдержку о том, как принято доносить информацию до читателя в высокорейтинговых статьях.
— Относитесь к читателю вашей работы как к гостю в вашем доме. Спросите, чего угодно гостю, может быть что-то выпить или перекусить? Не угодно ли гостю отдохнуть?
Вот источник целиком — billf.mit.edu/sites/default/files/documents/cvprPapers.pdf
Мне он в свое время очень помог начать писать хорошие статьи.
Спасибо за перевод!
Мы как раз на стадии вывода научных результаты в цифровой (программно-аппаратный) продукт. Маркетинг и экономика для нас новые сферы, приходится осваивать))) Статья многое расставила по местам, и выкристализовались некоторые вопросы. Хочу ими поделиться, возможно они кому-то здесь покажутся близкими.
Первый вопрос, когда при разработке наукоемкого решения стоит слезать с иглы поиска бюджетных инвестиций в НИР и начинать играть с венчурными инвесторами (VC) в создание продукта. Вопрос конечно задан с позиций академической структуры, хотя для коммерческих организаций тоже есть хорошие способы получения бюджетных денег для исследований, например, работа по грантам Минпрома.
Второй вопрос — каков должен быть баланс коммодитизированных технологий и собственных уникальных разработок, чтобы быть интересным для VC и иметь шансы на выход в продукт.
Ну и третий, отчасти связанный с первыми двумя — на каком уровне TRL должна быть своя разработка для начала игры с VC.
TRL = https://en.wikipedia.org/wiki/Technology_readiness_level
Взяв ФШ в качестве эталона, попробовал opencv lanczos — на удивление не айс. Перепробовал разные варианты на opencv, перешел на imagemagic, следуя ряду рекомендаций, например, www.bvdwolf.nl/foto/resample/down_sample.html, удалось улучшить результат. Лучший вариант получился с RGB компенсацией и sinc фильтром.
Но — ФШ все равно лучше! А пошаговое уменьшение в ФШ — еще лучше. Так и пришлось написать automation script пошагового уменьшения для ФШ. Хорошо, что сейчас это можно делать на питоне.
Если кому-то известно, как ФШ этого добивается, или как сделать не хуже — будет крайне интересно. Если интересно — могу поделиться подробностями и картинками. В целом, надеялся, что в 2018 году все уже решено — ан нет, похоже, что тема для хорошей магистерской.
Встал вопрос о том, чтобы замутить с ним совместный проект на питоне. EV3 дома есть и сейчас смотрю в сторону ev3dev, но хотелось бы начать с симуляторов. Смотрю в сторону V-REP, но там вроде как нет модели EV3 «из коробки», в Virtual Robotics Toolkit вроде бы нет поддержки Питона. Может быть вы знаете симулятор EV3 с поддержкой Питона, или таких не существует?
Ну и как предлагали выше зареверсить закрытое АПИ или продолжить упорно парсить сайт, обеспечивая работоспособность приложения несмотря ни на что.
Это конечно тяжело и на долгую перспективу — тупиковый вариант, но если параллельно поддерживать хайп вокруг этой ситуации, можно дождаться пока он дойдет до кого-то, кто может повлиять на ДИТ сверху. Рекламы в приложении нет, соответственно, аргументов у ДИТа при разборе сверху тоже не будет — возможно и АПИ вернется, да и в ДИТ что-то поменяется.
Как бы получить инженерный сэмпл поиграться? Можем сделать официальный запрос от академической организации…
Собственно, вот его ответ amplab.cs.berkeley.edu/big-data-hype-the-media-and-other-provocative-words-to-put-in-a-title
Хотя из русского перевода основной посыл о том, что my overall message that Big Data is Real but that It’s a Huge Engineering Challenge Requiring Lots of New Ideas and a Few Decades of Hard Work из русского перевода считывается.
А по поводу мозга и искусственного интеллекта — проклятье размерности лишь часть проблемы, мы не знаем как работает разум, но скорее всего, точно не перебирая комбинации. Поэтому вполне возможно, что проблемы размерности перед разумом не стоит, а стоит перед нами, когда мы решаем проблемы машинного обучения. И решаем мы эти проблемы в принципе не так, как это делает разум.
Не хватает одной маленькой кнопки — «Старая версия сайта».
Нет, исключительно популярный пост вы написали сейчас.
Плюс QT — простота и стройность библиотеки, он же минус. Возможности библиотеки более скудные чем в том же .Net, например, нет много из того, что есть в WCF, и уж тем более нет плагино-стройки MEF. Но эти вещи, имхо, нужны для совсем уж энтерпрайз разработок.
Плюс QT — C++, и он же минус. Если основной акцент проекта на скорость алгоритмов которые написаны на C/C++, вроде приведенного примера 3D сканер + средне-масштабная CAD-система, или же что-то из image processing — QT в самый раз. В HPC, вообще все на C (еще можно на фортране) — MPI, OpenMP, CUDA/OpenCL. Поэтому GUI на C++ — весьма к месту.
Но безусловно, динамические языки и GC облегчают разработку GUI и бизнес логики. Поэтому, если акцент на бизнес-логике, транзакциях, сервис-ориентированности — C++ скорее минус и тогда Java/C#, а в каких-то ситуациях и 1С.
Единственное, во что играл кроме Kings Bounty и Duke Nukem… Но зато сутками