Всем привет!

В данной статье хочу поделиться с вами историей о том, как одна и та же архитектура модели принесла сразу две победы в соревнованиях по машинному обучению на платформе topcoder с интервалом месяц.

Речь пойдёт о следующих соревнованиях:

• Urban 3d mapper — поиск домиков на спутниковых снимках. Соревнование длилось 2 месяца, было 54 участников и пять призовых мест.
• Spacenet: road detection challenge — поиск графа дорог. На решение также давалось 2 месяца, включало 33 участника и пять призовых позиций.

В статье рассказывается об общих подходах к решению таких задач и особенностях реализации для конкретных конкурсов.

Для комфортного чтения статьи желательно обладать базовыми знаниями о свёрточных нейронных сетях и их обучении.

Доброго времени суток!

Буквально год назад я обнаружил интересную особенность у window.opener. Ранее уже писали другие методы взлома через тег , но я покажу на конкретном примере мой метод. Метод заключается в подмене адреса родительской вкладки. Не открытие адреса, который можно исправить путём перехода по истории назад, а именно подмена.
Что же, хватит пустой болтовни, приступим к делу.
Для выполнения задания мне потребуется:

• 1) учётная запись ask.fm
• 2) сервис регистрации 10-минутной почты, чтобы на него зарегистрировать аккаунты хостинга и «аска».
• 3) Собственно бесплатный хостинг с возможностью выполнения PHP-скриптов
• 4) Пару минут свободного времени и стакан кофе.

Приступим…

В нашем отделе веб-разработки есть хорошая традиция. Каждые 2 недели у нас проходят «голые пятницы» — это мини-конференции, на которых мы делимся интересными и полезными знаниями, накопенными в процессе работы. Сегодня таких знаний у нас накопилось довольно много, и мы решили начать постепенно делиться ими с общественностью в лице Хабрасообщества.

Итак, представляем вашему вниманию сборку интересных и (надеемся) малоизвестных HTML и CSS-рецептов. Будем рады, если каждый из вас узнает что-то новое!

Приветствую!

В этом посте — небольшие советы по работе с Django, которые могут пригодиться начинающим разработчикам. Как я хотел бы знать это в начале моего пути освоения Django!..
Рассматривать эти советы следует с долей критицизма. Буду рад, если вы найдёте неточности / лучшее решение, или предложите свои «фишки» для django, которых нет в документации.

Итак, начнём издалека, а уж потом перейдём к деталям.

В данной статье описывается как сгенерировать псевдотекст на основе триграммной модели. Полученный текст вряд ли возможно где-либо использовать, тем не менее это неплохая иллюстрация использования статистических методов обработки естественного языка. Пример работы генератора можно посмотреть здесь.

Сухая теория

И так, наша задача сгенерировать текст. Это значит, нам нужно взять слова и выстроить их в определенном порядке. Как определить этот порядок? Мы можем пойти следующим образом: построить фразы, наиболее вероятные для русского языка. Но что значит вероятность фразы языка? С точки зрения здравого смысла это бред. Тем не менее, эту вероятность можно задать формально как вероятность возникновения последовательности слов в неком корпусе (наборе текстов).

Я девушка-программист. Поэтому мое дело варить борщ и писать статьи на хабр про собственные проекты. Недавно мы с epic_noob запустили два сайта. Один более или менее интересный (dress4weather.ru), а второй про моду (fashionhearts.ru). Расскажу, как мы их делали и как проходит полет.

Новогодние каникулы – хорошее время не только для отдыха, но и для самообразования. Можно отвлечься от повседневных задач и посвятить несколько дней тому, чтобы научиться чему-нибудь новому, что будет помогать вам весь год (а может и не один). Поэтому мы решили в эти выходные опубликовать серию постов с лекциями курсов первого семестра Школы анализа данных.

Сегодня — о самом важном. Современный анализ данных без него представить невозможно. В рамках курса рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.



Читает курс лекций Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО «Форексис». Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Эксперт компании «Яндекс». Доктор физико-математических наук.

Некоторое время назад, в силу определенных причин, мне пришла в голову мысль о том, чтобы начать изучать какой-нибудь новый язык программирования. В качестве альтернатив для этого начинания я определил два языка: Java и Python. После продолжительного метания между ними и сопутствующих нытья и долбежки головой о стену (у меня с новыми языками всегда так — сомнения, раздумья, проблема выбора и т.д.), я все-таки остановился на Python. Окей, выбор сделан. Что дальше? А дальше я стал искать материал для изучения…

Возможности встроенного в браузер инструмента Chrome Developer Tools можно расширить с помощью сниппетов. Это ускоряет разработку и упрощает рабочий процесс. Хорошая коллекция сниппетов есть на GitHub'е.

Сниппеты в Google Chrome

Подробно о функциях сниппетов можно почитать в официальной документации Chrome. А вот краткая инструкция:

1. Зайти в «chrome://flags» — Отметить «Enable Developer Tools experiments».
2. Открыть DevTools: «Settings» — «Developer Tools Experiments» — Отметить «Snippets support».
3. После перезагрузки во вкладке DevTools «Sources» появится «Snippets», где можно управлять сниппетами:

На StackOverflow часто задают вопросы, подробно освещённые в документации. Ценность их в том, что на некоторые из них кто-нибудь даёт ответ, обладающий гораздо большей степенью ясности и наглядности, чем может себе позволить документация. Этот — один из них.

Вот исходный вопрос:

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Уважаемый читатель, этой статьей я открываю цикл статей, посвященных вёрстке.
В первой части будет описано, как это сделать с помощью стандартных средств на чистом HTML и CSS. В последующих частях рассмотрим как сделать тоже самое, но с помощью современных фреймворков и CMS.

Часть 1. Верстка стандартными средствами

Преимущество данной верстки состоит в том, что код получается более «чистым», а значит быстрее загружается и легче изменяется под специфические нужды. Недостаток такой верстки заключается в том, что она требует значительно больше времени, чем при использовании фреймворков.

Итак, давайте приступим. В качестве нашего подопытного мы возьмем бесплатный psd шаблон Corporate Blue от студии Pcklaboratory.

Хочу поделиться опытом настройки сервера для django-проектов. Так вышло, что мне часто приходится настраивать с нуля VPS-сервера для запуска на них django-сайтов. Как-то мне в голову пришла идея записать пошагово процесс настройки. Оказалось, что “по бумажке” выполнять эти рутинные операции гораздо проще и быстрее — все нюансы записаны, трудно что-то упустить. Дальше больше — я превратил инструкцию в самостоятельный shell-скрипт — запустил и сервер готов. Я думаю, некоторым python-разработчикам, особенно начинающим, будет полезно ознакомиться с содержимым скрипта. С некоторыми доработками вы, возможно, захотите использовать его в своей практике.