Давно хотел написать общую статью, содержащую в себе самые основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20.

Какие-то статьи по Optical Recognition я пишу давненько, так что пару раз в месяц мне пишут различные люди с вопросами по этой тематике. Иногда создаётся ощущение, что живёшь с ними в разных мирах. С одной стороны понимаешь, что человек скорее всего профессионал в смежной теме, но в методах оптического распознавания знает очень мало. И самое обидное, что он пытается применить метод из близрасположенной области знаний, который логичен, но в Image Recognition полностью не работает, но не понимает этого и сильно обижается, если ему начать рассказывать что-нибудь с самых основ. А учитывая, что рассказывать с основ — много времени, которого часто нет, становится всё ещё печальнее.

Стили

User Agent

Один из способов включения стилей для мобильного устройства — это использование User Agent, которую получает сервер от клиента.
Этому может помочь набор скриптов: code.google.com/p/mobileesp, а также сервис от яндекса api.yandex.ru/detector
При работе с User Agent только одна проблема — это постоянно появляющиеся новые User Agent.

От переводчика: Любой, кому приходилось искать в интернете статьи из научных журналов, наверняка сталкивался с тем, что за доступ к одной единственной статье издательство требует порядка 30 долларов. Иногда нужную статью удаётся найти в открытом доступе, иногда нет. На первый взгляд, в этом нет ничего удивительного — любой контент стоит денег. Однако научные статьи довольно сильно отличаются от фильмов, книг и музыки.

Большинство научных исследований сегодня делается на государственные, то есть на наши с вами деньги. Зарплату большинство учёных, как тех, кто написал статью, так и тех, кто её проверял и редактировал, тоже получают не от издателей. И, что интереснее всего, университетские библиотеки по всему миру, являющиеся основными подписчиками научной прессы, тоже платят очень большие деньги за подписку на журналы, которые они же сами и пишут. Настолько большие, что даже библиотека Гарвардского университета уже публикует открытые письма о своём бедственном положении.

Эта статья содержит подробный анализ ситуации с научной прессой и организацией научной работы вообще. Статья весьма объёмная, поэтому я разбил перевод на две части. Вот ссылка на вторую часть.

Это перевод и форма повествования от первого лица сохранена. Автор — Бен Бойтер, бакалавр информационных технологий в Университете Чарльза Стерта (CSU).


Большинство людей не в курсе, но моей диссертацией была программа для чтения текста с изображения. Я думал, что, если смогу получить высокий уровень распознавания, то это можно будет использовать для улучшения результатов поиска. Мой отличный советник доктор Гао Джунбин предложил мне написать диссертацию на эту тему. Наконец-то я нашел время написать эту статью и здесь я постараюсь рассказать о всем том, что узнал. Если бы только было что-то подобное, когда я только начинал…

Как я уже говорил, я пытался взять обычные изображения из интернета и извлекать из них текст для улучшения результатов поиска. Большинство моих идей было основано на методах взлома капчи. Как всем известно, капча — это те самые всех раздражающее штуки, вроде «Введите буквы, которые вы видите на изображении» на страницах регистрации или обратной связи.

Капча устроена так, что человек может прочитать текст без труда, в то время, как машина — нет (привет, reCaptcha!). На практике это никогда не работало, т. к. почти каждую капчу, которую размещали на сайте взламывали в течение нескольких месяцев.

У меня неплохо получалось — более 60% изображений было успешно разгадано из моей небольшой коллекции. Довольно неплохо, учитывая количество разнообразных изображений в интернете.

В своей статье я хотел бы рассказать о теории относительности. Эта теория не требуется в представлении. С самого своего создания она была окутана ореолом тайны, поскольку полностью подрывает наши привычные представления о пространстве и времени. Все мы в школе учили формулы теории относительности, но мало кто действительно понимал их. И это не удивительно, ведь человеку, чтобы по-настоящему понять какую-то теорию во всей её красоте, полноте и непротиворечивости, не достаточно знать формулы. Нужно иметь какой-то визуальный ориентир, нужна динамика, чтобы было что-то, что можно повертеть в руках. Я решил восполнить этот пробел и написал небольшую программку, в которой можно «повертеть в руках» пространство-время. Мы, как настоящие исследователи, с помощью небольших экспериментов попытаемся выяснить основные свойства этой загадочной материи.
Под катом много картинок (и ни одной формулы).

NumPy — это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Первая часть учебника рассказывает об основах работы с NumPy: создании массивов, их атрибутах, базовых операциях, поэлементном применении функций, индексах, срезах, итерировании. Рассматриваются различные манипуляции с преобразованием формы массива, объединение массивов из нескольких и наоборот — разбиение одного на несколько более мелких. В конце мы обсудим поверхностное и глубокое копирование.

Серия статей «Основы Python»

I, Начало
II, Строки
III, Списки, кортежи, файлы
IV, Генераторы списков
V, Определение функций, основы
VI, Расширенное определение функций

Об основах языка Python в сжатой форме

Продвинутый уровень

Сила и красота декораторов Короткий экскурс в метапрограммирование.
Итерируем все и вся Специфика циклов в Питоне.
Как я учился работать с XML
Консервация объектов в Python Использование модуля Pickle.
Memoization в Python Оптимизация работы программ.
Простейшее рисование с помощью PIL
Regexp и Python: извлечение токенов из текста
Как писать маленькие приложения на python с графическим интерфейсом (библиотека Qt).

http://netsago.org/ru/docs/1/12/
Одеваем скрипты Python с помощью EasyGui (добавляем простой диалоговый интерфейс)

http://djbook.ru/
Учебник по Django (Python-фреймворк для веб-приложений)

ongFiRE сделал сравнительную таблицу 39 одноплатных компьютеров в PDF!

В таблице присутствуют:
Raspberry Pi Model B, MK802, Mele A1000, Rhombus-Tech A10 EOMA-68, Gooseberry board, A13-OLinuXino, VIA APC, ,IA ARTiGO A1200, VIA ARTiGO A1150, BeagleBoard Rev. C4, BeagleBoard-xM, BeagleBone, PandaBoard, PandaBoard ES, Cotton Candy, CuBox, Hawkboard, IGEP v2, IGEP COM Proton, IGEP COM Module, Gumstix Overo series, Origen Board, ,Nimbus, Stratus, SheevaPlug dev kit (Basic), GuruPlug Standard, GuruPlug Display, DreamPlug, D2Plug, Trim-Slice series, Snowball, i.MX53 Quick Start Board, Pineriver H24/MiniX, Smallart UHOST, Genesi Efika MX Smarttop, Embest DevKit8600, Embest SBC8018, Embest SBC8530, Embest DevKit8500D

Привет, хочу сказать, что мне очень нравится делать подборки для хабры. Много положительных отзывов, много комментариев, а значит моя работа полезная и я ее делаю не зря. Поэтому сегодня я хочу представить вам собрание различных ресурсов, на которых любой дизайнер сможет найти много полезного и интересного. Кому интересно, прошу под кат.