Пользователь
В комментариях на статью "Калибровка и профилирование мониторов" был заметен некоторый скепсис относительно необходимости таких процедур как калибровка и профилирование монитора посредством достаточно сложных программных инструментов.
Те, кому не приходилось окунуться в настройку профилей по необходимости, нередко считают, что цифровой цвет всегда правильный. Но это не совсем так.
В этой статье рассмотрены некоторые тонкости процесса цветопередачи в цепочке цифровая камера - компьютер - монитор.
Привет, Хабр! Разрабатывая экосистему для «Метр квадратный», мы со старта проекта планировали большую линейку продуктов. Поэтому подбирали стек, который поможет реализовать максимум идей. В итоге мы пришли к протоколу gRPC.
В этом материале я расскажу:
— о преимуществах gRPC;
— об особенностях работы с протоколом, и о том, как с ними жить;
— о тех проблемах, с которыми мы столкнулись;
— и о том, как их решить.
Это вторая часть цикла статей про проверку операционной системы MuditaOS. В ней мы поговорим об узких местах в проекте, которые стоит отрефакторить. В этом нам поможет статический анализатор PVS-Studio и его оптимизационные предупреждения.
В статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Однажды вы проснулись и поняли, что не хотите идти на работу. Поездка в офис — как поход на войну. И так уже было какое-то время, но вы не замечали. Спустя несколько недель к вам пришло состояние тотальной беспомощности и бессмысленности происходящего. Думая, что проблема в проекте, вы поменяли состав команды, саму работу, но ничего не помогло. Вы автоматически выполняли операционные задачи, а попытки отвлечься от работы заканчивались многочасовым созерцанием потолка. Потом появились проблемы со здоровьем.
Вы не одни. В сегодняшней статье Юлия Белозерова, которая выгорала уже полтора раза, решила поделиться своим опытом. Последние 10 лет она занималась управлением проектами в аутсорсинге, в продуктовых компаниях (ex-Yandex, ex-Epam, ex-Booking.com). Юля не врач, не терапевт, не психолог и не профессионал по выгоранию. Это взгляд выжившего.
В предыдущей статье мы познакомились с общей идеологией симуляции при согласовании импедансов на примере бесплатного ПО. Посмотрим теперь, каких результатов можно ожидать от пакетов, которые используются в промышленности и стоят денег.
Стажируясь в правительственном технологическом агентстве Сингапура, автор материала работал над экспериментом по созданию альтернативы камере Intel Relsence. Оказалось, что учебных материалов на тему машинного зрения мало, поэтому он решил помочь новичкам. К старту флагманского курса по Data Science приглашаем под кат за подробностями.
В заметке рассматривается функционал нового пакета BinSeqBstrap, который посвящен решению задачи определения неустранимых разрывов первого рода в задачах регрессии.
В этой статье автор делится тем, что узнал сам, когда заинтересовался темой о калибровке монитора и создании его цветового профиля в домашних условиях. Автор применил свои знания при создании программы предназначенной для визуальной калибровки монитора написав её на Python.
В чём существенные отличия между профилированием и калибровкой? Доступны ли эти процедуры домашнему пользователю компьютера? Возможна ли программная реализация калибровки монитора не уступающая по качеству аппаратному профилированию?
Здравствуйте, дорогие любители острых космических ощущений (хабровчане)!
В предыдущей своей публикации я посчитал траекторию космической ракеты "РН Союз", сравнив результаты с телеметрией из видеоролика на Ютуб. Расчёты были произведены без учёта силы сопротивления атмосферы, что в итоге привело к существенным расхождениям с реальностью (если конечно же верить той самой телеметрии из видеоролика). Разумеется, мне стало интересно, а что если учесть это сопротивление? Как оно повлияет на траекторию и другие параметры полёта космической ракеты? Попробуем по порядку в этом разобраться.
Благодарю пользователя в комментариях, это дополнительно послужило мотивацией к данному исследованию, спасибо!
Если коротко, то моё исследование можно описать так - увяз коготок, вся птичка пропала. Хотелось обойтись какими-нибудь упрощёнными вычислениями, но, как уж получилось.
Недавно я купил себе клавиатуру от Corsair модели K55 RGB Pro. У нее есть модная нынче RGB-подсветка, а чтобы ее настраивать, производитель предлагает скачать программу iCUE. На сайте написано, что некоторые игры могут управлять подсветкой совместимых устройств. Я заинтересовался, как они это делают. Гугл обнаружил официальный SDK с примерами, а также документацию. Я решил сделать что-то полезное для себя, а заодно посмотреть, как создаются приложения под Windows.
Мой код (для Visual Studio) можно найти здесь.
Подробнее о том, как я это сделал, примеры кода и как это выглядит - под катом.
Машинное обучение стало популярной темой в последние годы, причем не только в среде разработчиков, но у широкой общественности. При этом разработка моделей для обучения нейронных сетей требует высокого уровня знаний и опыта в предметной области. Не все, кому она требуется, могут обучить себе модель самостоятельно, а обращаться к сторонним специалистам дорого. Рассказываем о том, как мы создавали сервис по обучению нейронных сетей для бизнес пользователей и разработчиков совместно с AI-стартапом.
Всем привет.
Я пишу код, временами мне это нравится, а иногда даже получается. Пока по миру не шарахнул карантин я временами выступал на каком-нибудь офлайновом мероприятии, меня слушали, а мне это нравилось. Но вот уже два года как планета погрузилась в карантинный строй; я привык думать, что мои коллеги не люди, а кружочки вписанные в прямоугольник в окне одной из коммерческих звонилок.
А славы и света софитов хочется-то!
Вот заходишь на ютуб и восхищаешься докладами и каналами других разрабов. Видишь эти сотни и тысячи просмотров и постепенно заражаешься идеей, что и сам так можешь.
И я попробовал.
За последние три месяца записал 10 двухчасовых стримов на темы которые разобрал за время своей карьеры. Получалось по-разному, стрим такой формат, где очень много может пойти не так, а я его еще и усложнил для себя лайвкодингом. Временами что-то шло не так, но, если честно, я даже удивлен, что за 20 часов эфира у меня не случилось ничего действительно катастрофического, после чего я бы стал искать кнопку “удалить канал” и гуглить смену фамилии.
Под катом немного об идеях с которыми я делал видео и немного текста про каждую из тем.
Привет, Хабр!
Сегодня мы будем проводить эксперименты на живых людях! Точнее, эксперименты уже проведены, и расскажет о них Анна, маркетолог и один из авторов Click.ru. До сотрудничества с компанией она проводила на себе эксперимент по тестированию популярных методик тайм-менеджмента. Итак, слово Анне.
В маркетинге я 9 лет, и все это время я ищу лучший способ организации своего рабочего времени. Ну, знаете, чтобы вот прямо узнать его – и сразу преисполниться в своем сознании. И чтобы никаких больше переносов дедлайнов, кочующих из месяца в месяц задач и «тушений пожаров» круглыми сутками.
Сегодня я расскажу вам, как проходили эти эксперименты и какие выводы я сделала. Чтобы вы не устали читать, я разделила историю на несколько статей, и это первая.
Во многих популярных курсах машинного и глубокого обучения вас научат классифицировать собак и кошек, предсказывать цены на недвижимость, покажут еще десятки задач, в которых машинное обучение, вроде как, отлично работает. Но вам расскажут намного меньше (или вообще ничего) о тех случаях, когда ML-модели не работают так, как ожидалось.
Частой проблемой в машинном обучении является неспособность ML-моделей корректно работать на большем разнообразии примеров, чем те, что встречались при обучении. Здесь идет речь не просто о других примерах (например, тестовых), а о других типах примеров. Например, сеть обучалась на изображениях коровы, в которых чаще всего корова был на фоне травы, а при тестировании требуется корректное распознавание коровы на любом фоне. Почему ML-модели часто не справляются с такой задачей и что с этим делать – мы рассмотрим далее. Работа над этой проблемой важна не только для решения практических задач, но и в целом для дальнейшего развития ИИ.
Привет, Хабр! Расскажу о решении нестандартной задачи: алгоритм определения силлабо-тонического стихотворного размера по строке на русском языке. Опишу все нюансы и неочевидные подводные камни, с которыми столкнулся.
