Редизайн касс самообслуживания в «Магните» упростил процесс покупок и улучшил работу с товарами и бонусной картой Магнит Плюс. Оптимизация интерфейса сократила участие сотрудников, что повысило операционную эффективность. Все эти изменения улучшили клиентский опыт, увеличив средний чек и снизив затраты на обслуживание

Настройка ПИД-регулятора для беспилотных автомобилей

Этот проект иллюстрирует концепцию ПИД-регулятора, применяемого в беспилотных автомобилях в рамках программы Udacity «Беспилотный автомобиль»

ПИД-регулятор — это механизм обратной связи в контуре управления, который вычисляет разницу между желаемым заданным значением и фактическим результатом процесса и использует результат для внесения корректировок в процесс. ПИД-регуляторы широко применяются в промышленном и роботизированном управлении процессами.

В контексте беспилотных автомобилей они играют важную роль в управлении такими параметрами движения, как рулевое управление, ускорение и т. д. Сложные алгоритмы, используемые в беспилотных автомобилях, по сути, рассчитывают траекторию и скорость движения беспилотного автомобиля. Автономность может быть реализована только в том случае, если автомобиль следует по траектории с заданной скоростью. Именно здесь PID-регулятор играет свою роль, обеспечивая соблюдение беспилотным автомобилем рассчитанных параметров. Любое отклонение от рассчитанных параметров может привести к непредвиденным или катастрофическим последствиям.

Привет, Хабр! В прошлой статье мы рассказали про эволюцию подходов к обучению мультимодальных больших языковых моделей для решения задачи понимания видео. Сегодня хотим рассказать про то, как мы учим LLM понимать видео и поддерживать диалог по ним на русском языке, и как мы оцениваем этот навык, чтобы сравнивать разные модели между собой.

В последние годы в нашей повседневной речи плотно закрепилось словосочетание «нейронные сети». Этот термин означает набор методов и программных решений из машинного обучения, дискретной математики и информатики. Но про что совсем часто забывают — он происходит из нейробиологии. Несмотря на очевидное название, нейросети — это не набор операторов IF и ELSE, а модели, вдохновлённые нервной системой живых организмов. Их эффективность в пору, когда у нас есть такие генеративные модели как GigaChat и Kandinsky, наглядно видна каждому. 

Но окружающая нас живая природа не ограничивается одними лишь нейронами. Наблюдение за поведением от крошечных клеток до колоний в миллионы особей подарило нам множество полезных математических алгоритмов. И продолжает дарить дальше. Остаётся только догадываться, сколько всего нам ещё предстоит открыть. Да, математикой и компьютерными науками можно заниматься не только в лаборатории над микроскопом, но и вовсе в полевой экспедиции. 

И именно об этом я хочу рассказать в этой статье, заодно показав, сколь тонка грань между нашими творениями из бездушного кремния и металла и окружающим нас царством жизни.

Мне 42 года, и я, как обычный айтишник, в 35 уже окончательно выгорел. В группах цветоводов я подружился с химиком, и в декабре 2021-го года мы решили открыть производство удобрений и грунтов для комнатных растений.

Обычно домашнее цветоводство воспринимается как «хобби для олдов», простые кактусы или фиалки. Все помнят школьную полуживую зелень на шкафах и подоконниках. На самом деле рынок комнатных растений – это миллиардные обороты. Сегодня о нем.

С детства люблю растения. Не скажу, что между нами было что-то серьезное, но связь поддерживалась всю жизнь. Вместо растений я с головой ушел в IT, программирование и ML. И так бы жил, пока однажды мне не попалась статья, пробросившая мостик от моих навыков к давней любви. Это запустило цепочку событий (посмотрите у меня в профиле последние посты), которая длится уже 3 года и привела к идее строительства фермы по выращиванию настоящего васаби в Подмосковье.

При сборке квадрокоптеров и других БПЛА обычно используют готовую плату полетного контроллера, содержащую все необходимые датчики и периферию, и готовую полетную прошивку, например, Betaflight, ArduPilot или PX4. Полетный контроллер управляет моторами квадрокоптера и обеспечивает стабильный полет.

Занимаясь БПЛА с 2016 года, я решил разобраться в устройстве полетных контроллеров максимально глубоко и создать квадрокоптер с нуля, не используя готовый полетный контроллер и готовый софт. Спустя долгое время разработки мне удалось это сделать. Я написал прошивку с максимально простым исходным кодом и выложил ее на GitHub. В этой статье я расскажу о теории и практике разработки полетного софта для квадрокоптера и проиллюстрирую это на примере своего дрона на базе микроконтроллера ESP32, который можно увидеть на картинке выше.

Запуск инновационных технологий, таких как Midjourney и Chat GPT, значительно повысил интерес к искусственному интеллекту, что, в свою очередь, способствовало появлению в Телеграме специализированных чат-ботов. Эти боты предоставляют возможность использовать функции популярных нейросетей без необходимости регистрации и, зачастую, бесплатно.

Предлагаю рассмотреть некоторых ботов и оценить их функционал. Приятного прочтения! (:

Последнее время только ленивый не пишет о великом прорыве человечества в области разработки искусственного интеллекта под общим названием "большая языковая модель" (LLM, large language model). И хотя у них остается еще много возможностей для совершенствования, но за последние несколько лет подобные приложения стали действительно востребованными. Большие языковые модели привлекают своей сверхъестественной способностью резюмировать текст, понимать естественный язык и создавать контент (и судя качеству некоторых статей, в том числе и тут на Хабре).

Правда подобные инструменты иногда сбоят и выдают некорректную информацию т.е. "галлюцинируют", которую выдают за правду. Генераторы изображений могут нарисовать лошадей с пятью ногами или кисть руки с семью пальцами. Однако подобные "фантазии" не всегда плохо. Например, когда творчество ценится выше точности, генерация не существующего контента, но похожего на правду, может оказаться полезной.

Томас Валадес (Thomas Valadez) воспользовался этим творческим потенциалом, чтобы создать интересное устройство под названием «Storybook». Его проект с открытым исходным кодом превращает Raspberry Pi в рассказчика на базе искусственного интеллекта, способного создавать иллюстрированные сказки. Это устройство использует LLM и генератор изображений для создания одной страницы книги из никогда не существовавшего сборника рассказов и выводит их на E-Ink дисплей.

В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.

В статье я постарался затронуть базовые темы в виде вопрос/ ответ на горячо любимые темы на собеседованиях и не только.

RFM-анализ — это анализ клиентской базы на основе истории покупок, проще говоря, сегментация по частоте, давности и сумме трат.

В рамках анализа мы будем основываться на том, как клиент покупает наш продукт: он потихонечку начал «отваливаться» или, наоборот, покупает часто, много и на большие чеки, а может, он уже одной ногой у конкурента, и надо схватить его за другую и перетащить обратно на светлую сторону. Для этого клиенты делятся на группы, и для каждой продумывается своя маркетинговая стратегия.

Учебно-развлекательный проект "Мобильная платформа", который использует управление жестами руки для управления роботом. В ней подробно рассматриваются технические аспекты сборки платформы, программирование Arduino и обработка жестов с помощью Python и библиотеки mediapipe.

Airflow в Lamoda Tech играет роль оркестратора процессов обработки данных. Ежедневно с его помощью мы запускаем 1 800+ тасок на проде, примерно половина из которых являются Spark-приложениями.

Все Spark-приложения сабмитятся из Docker-контейнеров. И здесь сталкиваемся с проблемой: в нашем случае не существует готовых решений для запуска Spark-приложений, позволяющих легко править конфигурацию и следить за количеством потребляемых ресурсов.

Меня зовут Андрей Булгаков, я лид команды разработчиков Big Data в Lamoda Tech. Вместе с разработчиком Иваном Васенковым в этой статье мы поделимся историей создания Airflow-оператора для запуска Spark-приложений.

Майские праздники за окном, а значит, и долгожданные выходные. Самое время свернуть вкладки с рабочими задачами и переключиться на любимые игры. Пока кто-то тестирует «Смуту», а кто-то досматривает сериал о Вселенной Fallout, мы предлагаем обратиться к миру «индюшатины» и узнать, чем богаты небольшие игровые студии. Представляем в блоге ЛАНИТ подборку инди-игр, где каждый сможет найти что-то для себя, даже если вы совсем далеки от мира гейминга.

TL;DR Очень подробный разбор алгоритмов решения задачи о кратчайшем пути от классики до двунаправленного А* и ALT с кодом и примерами на OSM

Люди пытались найти более быстрые способы передвижения на протяжении всей своей истории. Появление качественной дорожной системы в римской империи в своё время привело к её расцвету, но со временем выяснилось, что и в продуманных дорожных системах бывают забавные изъяны, как например в небезызвестной задаче о кёнигсбергских мостах, считающейся отправной точкой возникновения теории графов. Неудивительно и то, что с развитием вычислительной техники логистические задачи стали одними из первых, над которыми трудились первопроходцы компьютерных наук. Задача о кратчайшем пути -- одна из них, звучит достаточно просто: есть несколько городов и дорог, соединяющих пару городов между собой, мы хотим попасть из города А в город Б пройдя при этом минимальное расстояние. Первый системный подход к этой задаче был описан в работе Эгервари в 1931г., спустя 25 лет Эдсгер Дейкстра придумал алгоритм, который сейчас является частью любого уважающего себя базового курса алгоритмов на графах. На нём же, будем честны, заканчиваются знания о кратчайших путях у большинства профессиональных разработчиков, ибо сценариев, где реализации с википедии/stackoverflow будет не хватать, крайне мало.

Может показаться, что на самом деле просто не было существенного прогресса с 60х годов, так как Дейкстра предоставил почти асимптотически оптимальный алгоритм решения задачи. На самом деле нет, прогресс был и придумали много чего интересного, хоть и действительно с того времени фокус сместился на другие задачи. Приглашаю под кат если интересно узнать что такого напридумывали, что используется в современных логистических системах, почему меня огорчает отсутствие учёта флага единства в HOMM3 при расчёте пути, ну и наконец, что за мужики на картинке выше рядом с Дейкстрой?

В 2018-м я собрал 1 тонну клубники, и заработал на этом 150 000 ₽, это неприятно за 5 мес. тяжелого труда агробизнесмена. Поэтому в 2019-м я решил, что если заниматься сельским хозяйством, то заниматься по-взрослому. По моим расчетам, с 18 000 саженцев клубники можно заработать 11 млн ₽ за 3 года. В статье я расскажу, что из этого вышло.

В Отусе я прошла курс ML Advanced и открыла для себя интересные темы, связанные с анализом временных рядов, а именно, их сегментацию и кластеризацию. Я решила позаимствовать полученные знания для своей дипломной университетской работы по ивент-анализу социальных явлений и событий и описать часть этого исследования в данной статье.

Шаг 1. Сбор данных

В качестве источника данных я взяла информационно-новостной ресурс Лента.ру, так как с него легко парсить данные, новости разнообразны и пополняются в большом объеме ежедневно. Для теста я спарсила новости за последний год (март 2023 – март 2024) с помощью питоновских BeautifulSoup и requests.

В коде происходит процедура сбора заголовка, даты и тематики новостей:

На сегодняшний день даже система мониторинга в тепличных комплексах - это не дешёвое удовольствие.

Мы протестировали относительно не дорогой комплект, установили по 3шт промышленных датчика (modbus rtu) температуры +влажность в каждую 100метровую теплицу, которых было 9шт, собрали все данные по проводной шине (Utp5e RS485) около 900метров без каких-либо промежуточных коммутаторов и усложнения проекта. В промежутке поставили компьютер AntexGate.