Привет! Меня зовут Владимир Цуканов, я СТО спортивного направления в Яндекс Плюсе. Мы занимаемся съёмкой, обработкой и стримингом спортивных событий. В этом посте я расскажу о работе с технической съёмкой и анализом футбольных матчей.

Расскажу о том, как и на что снимать футбол, если вы хотите его проанализировать, какие есть сложности в плане распознавания толпы бегающих спортсменов, как отреагирует машинное зрение, если за мяч начнётся нешуточная борьба, чем вся эта затея полезна для тренеров и экспертов и многое, многое другое.

«Мы всего лишь хотели пофиксить баги в своем продукте, а психанули и создали аналог одной из библиотек» — CV-инженеры CodeInside.

Итак, в созданной нами системе мониторинга транспортного потока Smart Traffic System доступен функционал по распознаванию номерных знаков автомобилей.
Для работы этой функции ранее мы использовали библиотеку автоматического определения и распознавания автомобильных номеров — opensource-решение Nomeroff-net.
Однако, во время пользования этой библиотекой, столкнулись с долгим запуском и inference + библиотека занимала большое количество оперативной памяти. Так как мы решали эти проблемы в коммерческом проекте, кода здесь не будет. И вместе с тем, в статье указали репозиторий, конкретные шаги решения, чтобы при возникновении аналогичных проблем, вы смогли адаптировать его под свой проект.

Привет, Хабр!

Celery – это асинхронная распределенная очередь задач, написанная на Python, она предназначена для обработки сообщений в реальном времени при помощи многозадачности. Используя Celery, можно организовать выполнение задач в фоновом режиме, не загружая основной поток приложения.

Используя Celery можно легко организовать выполнение фоновых задач.

Привет, Хабр!

Сегодня я расскажу и покажу, как сделать Genetic Algorithm(GA) для нейросети, чтобы с помощью него она смогла проходить разные игры. Я его испробовал на игре Pong и Flappy bird. Он себя показал очень хорошо. Совет прочитать, если вы не читали первую статью: "Создание простого и работоспособного генетического алгоритма для нейросети с Python и NumPy" , так как я доработал свой код который бы показан в той статье.

Я разделил код на две скрипта, в одной нейросеть играет в какую-то игру, в другой обучается и принимает решения(сам генетический алгоритм). Код с игрой представляет из себя функцию которая возвращает фитнес функцию (она нужна для сортировки нейросетей, например, сколько времени она продержалась, сколько очков заработала и т.п.). Поэтому код с играми(их две) будет в конце статьи. Генетический алгоритм для нейросети для игры Pong и игры Flappy Bird различаются лишь параметрами.

Используя скрипт, который я написал и описал в предыдущей статье, я создал сильно изменённый код генетического алгоритма для игры Pong, который я и буду описывать больше всего, так как именно на него я опирался, когда я уже создавал GA для Flappy Bird.

Вначале нам потребуется импортировать модули, списки и переменные:

У многих из нас остается достаточно свободного времени в сутках. А почему бы не монетизировать это время, думает начинающий IT левак? Если работать по три часа в день в будние, брать по 2 тысячи за час, то получится 120 тысяч дополнительного дохода в месяц. Звучит отлично!

Меня зовут Даниил, и я через выгорание, увольнение, споры с заказчиками и успешные проекты научился совмещать карьеру в компании и ведение проектов на стороне.

Среди всех методов ансамблирования особое внимание заслуживают две очень мощные техники, известные как стекинг (stacked generalization) и блендинг, особенность которых заключается в возможности использования прогнозов не только однородных, но и сразу нескольких разных по природе алгоритмов в качестве обучающих данных для другой модели, на которой будет сделан итоговый прогноз. Например, прогнозы логистической регрессии и градиентного бустинга могут быть использованы для обучения случайного леса, на котором уже будет выполнен итоговый прогноз.

Стекинг и блендинг очень схожи между собой, однако между ними есть существенные различия, заключающиеся в разделении и использовании тренировочных данных. Рассмотрим более подробно как это происходит.

На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже.

В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.

Уважаемые читатели, рад вас приветствовать в новой статье. Этот материал является продолжением предыдущей публикации, посвященной замыканиям. В данной части обзора мы углубимся в тему декораторов.

Эта статья написана в первую очередь для тех, кто только начинает свой путь в программировании или начал изучать Python. Потому здесь я не буду рассматривать декораторы классов, чтобы сделать материал более доступным для новичков. Тем не менее, для тех, кто изучит данную статью, не составит труда разобраться в декораторах классов, так как они не имеют существенных отличий от рассматриваемых здесь декораторов функций.

В этой статье собраны все основные понятия для написания текстовой подсказки для генерации изображений с помощью нейросети.

Если вы хотите создавать качественные изображения, нужно понимать (или просто запомнить) некоторые профессиональные термины и приемы, используемые художниками и фотографами.

В этой статье мы разберем такие ключевые факторы, как высокая детализация, освещение, стиль изображения и другое.

Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности. О том, что это такое и как работает, далее в статье.

В этой статье мы создадим desktop-приложение, которое по нашему запросу будет сохранять на нашем диске заданное количество картинок. Так как картинок будет много, мы воспользуемся асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода. Посмотрим, чем отличаются библиотеки requests и aiohttp. Также создадим два дополнительных потока приложения, чтобы обойти глобальную блокировку интерпретатора Python.

В данной статье я подробно опишу один из методов обучения с подкреплением - обучение на основе функции полезности (Q-обучение или Q-learning).

Параллельное программирование — сложный, но очень полезный навык для программиста. Оно позволяет эффективно использовать мощности современных компьютеров с несколькими ядрами и процессорами. Это особенно важно при решении сложных задач, например, в инженерных расчетах, обработке мультимедийных данных, обучении нейросетей и многом другом.

Модуль Multiprocessing позволяет использовать так называемый истинный параллелизм, то есть создавать процессы, которые выполняются полностью независимо друг от друга.

В этом случае процессы не имеют общей памяти и не могут просто так читать и изменять одни и те же переменные. Конечно же, в модуле multiprocessing реализован нативный способ передавать данные между процессами, и даже не один. Однако как только мы отходим от встроенных типов данных, то готовые решения уже не работают.

О том, как с этим обходиться, я и расскажу в этой статье.

Пикосеть Bluetooth-PAN (Personal Area Network)

Поднимаем сеть через bluetooth на Raspberry Pi с поддержкой systemd.

Моя дружба с Raspberry Pi многолетняя, и все годы я бесконечно экспериментировал. Неужели Raspberry Pi подталкивает к авантюризму? Кроме всего прочего, я страстный фотограф, вовсю использую «малинку» как беспроводный пульт дистанционного управления фотоаппаратом с помощью программы gphoto2.

В моей конфигурации миникомпьютер включает собственный веб-сервер для удаленного просмотра фотографий через wi-fi и работает в режиме точки доступа.

Но мне необходим еще один сетевой беспроводный интерфейс, и вот здесь начинается знакомство с пикосетью PAN (HOWTO-PAN).

Читать далее

Запуск Raspberry Pi с полной поддержкой графики на microSD, навсегда остающейся в режиме read-only после установки системы. Отсутствие какой-либо записи данных на флэш-память повышает надёжность устройства, приближая его к промышленному классу изделий. Пошаговая инструкция. Небольшой театр инженерного абсурда для развлечения аудитории.