Привет! Меня зовут Олег Андриянов, в ИТ я работаю 6 лет. Начинал инженером в службе технической поддержки, а последние 3 года развиваю интеллектуальные механизмы в Directum Ario.

Сейчас я тимлид в команде ML-инженеров. Вместе с коллегами мы много работаем над качественным улучшением интеллектуальных механизмов продукта. Из реализованного: добились безошибочного распознавания ИНН в 94% случаев, а распознавания всех фактов в СНИЛС – в 82% случаев без единой опечатки.

Однако такие результаты на проектах мы получили не сразу. В статье я поделюсь личным опытом и расскажу о том, какие действия мешают ML-команде двигаться к результату, а какие – ускоряют процесс разработки.

Рекомендательные системы являются неотъемлемой частью современных веб-сайтов. Они играют ключевую роль в улучшении пользовательского опыта, увеличении удержания пользователей и повышении конверсии. Эффективные рекомендации помогают пользователям находить контент, продукты или услуги, которые им действительно интересны. Это увеличивает удовлетворенность клиентов и, следовательно, прибыльность вашего веб-проекта.

В этой статье мы рассмотрим все необходимые знания и инструменты для создания собственной рекомендательной системы на основе анализа поведения пользователей с использованием Python.

Доброго времени суток!
Уже довольно давно мне попалась информация об одном интересном чисто английском устройстве под названием Teasmade. Это, если кратко, чайник-чаевар, совмещённый с будильником. Он умеет готовить чай утром, к моменту пробуждения. Ставится в спальне у кровати. Засыпаем с вечера заварку, заливаем воду, выставляем будильник, и когда утренний чай готов — teasmade будит пользователя будильником и ароматом свежезаваренного чая. Также может содержать в себе светильник-ночник и радиоприёмник. Что интересно, сейчас такие устройства делают полторы английские фирмы, купить на Али что-то подобное не получится.

Мне удалось приобрести себе сразу два таких устройства от фирмы Swan, и я хотел бы поделиться с вами обзором на них и привести некоторые мысли. Внутри много фото.

Многие из вас сталкивались со Stable Diffusion и знают, что с помощью этой нейросети можно генерировать разнообразные изображения. Однако не всем интересно создавать случайные картинки с кошкодевочками, пускай даже и красивыми, и всем прочим. Согласитесь, было бы гораздо интереснее, если бы можно было обучить нейросеть создавать изображения... нас самих? Или наших любимых актёров и музыкантов? Или наших почивших родственников? Конкретных людей, в общем, а не какие-то собирательные образы из того, что было заложено при обучении нейросети. И для достижения этой цели нам потребуется обучить некую модель. Этим мы и займёмся, пытаясь определить наиболее оптимальный воркфлоу и максимально его автоматизировать.

What's up guys!

В этой статье мы поговорим о полезных материалах для изучения тем глубокого обучения и немного ИИ. В статье я дам список полезных ресурсов и немного советов по.

Всем доброго времени суток. Я работаю на большом предприятии, занимаюсь автоматизацией производства. Очень захотелось с Вами поделиться наработками, которые мы используем в повседневной трудовой жизни. Не судите строго, это моя первая статья на большую аудиторию...

Как я и говорил в прошлой части, тут мы попробуем сделать самый простой обмен при помощи MQTT.

Что же из себя представляет MQTT? В первую очередь - это протокол обмена сообщениями. Данные сообщения могут группироваться по древовидной структуре. Мы можем как отправлять их, так и получать, подписываясь на определенные группы в дереве или отдельные сообщения.

Привет, Хабр! Если вас заинтересовал заголовок этой статьи, значит, вас интересует созданием телеграм-ботов, и вы стремитесь к совершенству в этом. Разработка телеграм-ботов требует не только креативности, но и правильной архитектуры. В этой статье мы рассмотрим 9 архитектурных антипаттернов, которые могут стать серьезными преградами на вашем пути к созданию бота.

Для многих начинающих разработчиков создание Телеграм бота может показаться достаточно простой задачей. Однако опытные знают, что успех в этой области зависит от многих факторов, включая архитектуру вашего приложения. Архитектурные решения могут определить, насколько ваш бот будет масштабируемым, надежным и легко поддерживаемым в будущем.

В данной статье я покажу на практическом примере как устроена многопоточность в Python, расскажу про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.

Изначально я планировал что это будет простая и короткая заметка, но пока готовил и тестировал код нашел интересный неочевидный момент связанных с внутренностями CPython, так что не спешите закрывать вкладку, даже если вы уверены что вы знаете о потоках в Python всё :)

Как создатель и руководитель курсов по C# я вижу, что часто у людей, начинающих изучать этот язык, принципы Объектно-Ориентированного Программирования вызывают затруднения в понимании. А так как один из лучших способов что-то понять, это посмотреть применение на примерах, то я решил написать статью с примерами принципов. Рекомендую найти какую-нибудь статью или книгу, где прочитать основную теорию, а в этой статье уже посмотреть примеры применения этой теории, чтобы понять её лучше.

На текущий момент есть различные точки зрения на то, сколько же в ООП всё-таки принципов и в этой статье мы будем считать, что этих принципов четыре: Инкапсуляция, Наследование, Полиморфизм и Абстракция. Примеры будут приведены на языке C#, однако, они очень простые, да и сама суть не зависит от языка, поэтому будет полезна всем начинающим изучать ООП программистам.

В стандартной библиотеке C++ много разных алгоритмов для работы с контейнерами. С помощью этих алгоритмов можно искать значения, сортировать последовательности, изменять их и делать многое другое. Среди такого большого количества алгоритмов есть довольно сложные, которые сходу не поймешь. Но если визуализировать их работу, то все становится ясно.

Бесплатная версия ChatGPT не включает в себя доступ к языковой модели GPT-4 -  самой современной и продвинутой модели от OpenAI. Хотя платная версия снимает эти ограничения за $20 в месяц, однако оплатить её с помощью карты Российского банка тоже не получится

К тому же интерфейс ChatGPT не менялся уже почти год, в то время как сторонние решения предоставляют набор полезных и удобных инструментов уже сейчас.

Модель памяти представляет из себя спецификацию допустимого поведения многопоточных программ, работающих с разделяемой памятью (shared memory) [1]. Наиболее примитивной моделью является последовательная согласованность (sequential consistency), где все инструкции из всех потоков образуют общий порядок (или, по крайней мере, его видимость), согласованный с порядком выполнения программы в каждом потоке [2].

Одной из наиболее важных фич C++11 является модель памяти, поддерживающая параллелизм, которая позволяет писать многопоточные программы, не полагаясь на различные расширения для конкретных целевых платформ.

Меня зовут Андрей Устьянцев, я ведущий аналитик направления Big Data Лиги Цифровой Экономики. Этот текст — техническое продолжение ранее написанных мной материалов: 

HTML стал для нас совершенно естественным способом взаимодействия с аудиторией в интернете. И мы уже даже не задумываемся над тем, так ли он удобен на самом деле, возможны ли более современные и удобные альтернативы? И в то же время мы так или иначе испытываем недовольство от использования HTML приложений, зачастую успокаивая себя мантрой: «Ну это же HTML, что от него ожидать?». Попытке решить эту проблему и найти альтернативу привычному HTML и посвящена эта статья.

В интернете много различных видео, в которых визуализируются алгоритмы. Однако такая визуализация, как правило, делается под определенный алгоритм, и код отрисовки соединен с кодом самого алгоритма. Мне пришла идея, что если отделить визуализацию алгоритма от его исполнения. Тогда можно будет визуализировать любой алгоритм. В том числе алгоритмы стандартной библиотеки С++. Вот что у меня получилось.

Telegram-ботами уже никого не удивить. Недавно Telegram отметил 10-летие, и я решил сделать текстовую версию своего ролика. Идея простая — иногда возникают сложности с тем, чтобы придумать о чем писать Telegram бота, и я решил поделиться подборкой ботов, которых разработал и использую в своей жизни я.

Причем это будут не прям боты, а скорее способы использования telegram-bot-api для решения разных задач.

Повествование рассчитано на начинающих радиолюбителей, чтобы продемонстрировать на примере автора, на какие из «граблей» точно не стоит наступать. «Прожжённые» и профессиональные радиолюбители могут найти повествование скучным и им можно не читать.

На старте вашей карьеры вы вполне можете обойтись без практических навыков в параллельном программировании, но рано или поздно перед вами встанет задача, требующая от вас таких навыков.

Итак, в данной статье мы поговорим о многопоточности в Java. Тема очень обширная, и я не ставлю целью описать все ее аспекты. Статья рассчитана на людей, только начинающих свое знакомство с многопоточностью. В данной статье мы рассмотрим основу многопоточности Java, такие базовые механизмы синхронизации как ключевые слова volatile и synchronized и очень важную проблематику “Состояние гонки” и “Смертельная блокировка”. 

Я выбрал немного необычный подход, связав технические примеры с нащей повседневной жизнью, надеюсь вам понравится. Тема будет раскрыта на примере абстрактной комнаты и людей в находящихся в ней. 

Дабы максимально упростить материал, я намеренно буду опускать некоторые нюансы реализации и иерархии многопоточности в Java, усложняющие понимание темы. Если вы рассчитываете на подробный обзор с техническими терминами и формулировками, то данная статья вам не подойдет.