Прим. перев.: автор этой статьи — технический архитектор Sudhir Jonathan — рассказывает об одном из тех базовых механизмов, с которым сталкивается каждый пользователь, разработчик и системный администратор. Однако до возникновения определённых (и иногда довольно специфичных) проблем многие не задумываются о том, как всё работает «под капотом». Автор устраняет этот пробел, используя популярные фреймворки, серверы БД и приложений в качестве понятных примеров.

Соединения — это скрытый механизм, который компьютерные системы используют для общения друг с другом. Они стали настолько неотъемлемой частью нашей жизни, что мы часто забываем, насколько они важны, не замечаем, как они работают и терпят неудачу. Часто мы забываем о них до тех пор, пока не возникает проблема. При этом обычно она проявляется массовым отказом именно в то время, когда системы загружены сильнее всего. Поскольку соединения встречаются повсюду и они важны практически для каждой системы, стоит потратить немного времени на их изучение.

У нас в SberDevices очень сильная команда, разрабатывающая и развивающая решения в сфере речевых технологий. Раньше мы уже рассказывали о том, как обучить модель распознавания речи на открытых данных, и о том, как устроен наш синтез.

Однако, помимо распознавания и синтеза речи, мы развиваем технологии распознавания эмоций голоса для линейки наших умных устройств, а также для решений, позволяющих анализировать общение по телефону.  Например, на этой технологии базируется наш новый продукт SaluteSpeech Insights, который автоматически оценивает эмоции клиента и оператора колл-центра по каждой произнесенной ими фразе, классифицирует все диалоги на позитивные, нейтральные и негативные, определяет более 300 различных речевых характеристик, а еще прогнозирует оценку CSI (Customer Satisfaction Index).

В 2020 году библиотека Natasha значительно обновилась, на Хабре опубликована статья про актуальную версию. Чтобы использовать инструменты, описанные в этом тексте, установите старую версию библиотеки pip install natasha<1 yargy<0.13.

Раздел про Yargy-парсер актуален и сейчас.

Natasha — это аналог Томита-парсера для Python (Yargy-парсер) плюс набор готовых правил для извлечения имён, адресов, дат, сумм денег и других сущностей.

Если вы задаетесь вопросом, возможно ли использовать хакатоны как инструмент для найма сотрудников, то предлагаем вам уделить 15 минут времени на прочтение этой статьи.

Мы опросили более 400 участников хакатонов, чтобы разобраться в этой теме.

Предположим, вы организуете конференцию, выставку или отвечаете за инфраструктуру торгового центра или аэропорта. В любом случае вы имеете дело с большим потоком посетителей. Одна из проблем, с которыми вы столкнётесь — это навигация внутри помещений, а точнее её отсутствие. Решив эту проблему, вы можете повысить эффективность и доступность своего мероприятия, а также улучшить качество оказываемых услуг.

Данная задача не является новой и попытки найти её решение предпринимались неоднократно различными участниками рынка. В этой статье я расскажу вам об одной из таких попыток — технологии, предложенной австрийским стартапом indoo.rs.

Этот стартап существует уже несколько лет, а усилия прилагаемые к продукту в последнее время направлены в первую очередь на снижение стоимости и радикальное упрощение применения технологии. Все, кому интересен процесс внедрения начиная от принятия решения и заканчивая готовым мобильным приложением с функциями навигации, добро пожаловать под кат.

Возможно вы сталкивались с задачей параллельных вычислений над pandas датафреймами. Решить эту проблему можно как силами нативного Python, так и с помощью замечательной библиотеки — pandarallel. В этой статье я покажу, как эта библиотека позволяет обрабатывать ваши данные с использованием всех доступных мощностей.

Earth Engine — это облачная платформа для геопространственного анализа данных в планетарных масштабах. Она позволяет использовать огромные вычислительные мощности компании Google для изучения самых разнообразных проблем: потерь лесов, засухи, стихийных бедствий, эпидемий, продовольственной безопасности, управления водными ресурсами, изменения климата и защиты окружающей среды. Чтобы избежать путаницы в названиях, сразу определим, что Google Earth (он же — Google Планета Земля) и Google Earth Engine — это два разных продукта. Первый, не требуя от пользователей особых компьютерных навыков, предназначен для визуализации спутниковых снимков и позволяет путешествовать и исследовать мир, взаимодействуя с виртуальным глобусом. Второй, которому посвящена эта статья, — это прежде всего инструмент для анализа данных. Использование Earth Engine предполагает знание прикладной области и умение писать программный код. Ссылка на официальный сайт проекта.