Закладки 9 7

Рады представить вашему вниманию магазин, который уже удивил своим качеством!

И продолжаем радовать всех!

Мы - это надежное качество клада, это товар высшей пробы, это дружелюбный оператор!

Такого как у нас не найдете нигде!

Наш оператор всегда на связи, заходите к нам и убедитесь в этом сами!

Наши контакты:

https://t.me/StufferMan

ВНИМАНИЕ!!! В Телеграмм переходить только по ссылке, в поиске много фейков!

Закладки 9 7

Эта статья содержит некоторое количество программного кода, написанного на языке Python. Ввиду того, что автор статьи по профессии является сисадмином, но не программистом — стиль и качество этого кода, могут вызвать проявление неконтролируемых эмоций у профессионалов. Пожалуйста, немедленно прекратите чтение если вид неаккуратного или неоптимального кода может негативно сказаться на вашем психическом состоянии. Основной причиной реализации проекта, явилась простуда с вытекающими: Порывшись у себя в столе я обнаружил:. Из всего перечисленного, было решено построить систему домашнего видео-наблюдения с функционалом оповещения о вторжении. В качестве платформы был выбран телеграм-бот. Бот имеет следующие преимущества перед другими возможными реализациями веб, мобильное приложение:. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё. Хабр Geektimes Тостер Мой круг Фрилансим. Публикации Пользователи Хабы Компании Песочница. Профиль Публикации 7 Комментарии 11 Закладки 9. Телеграм-бот для домашнего видео-наблюдения из подручных материалов Системы обмена сообщениями , Разработка для интернета вещей , Python Из песочницы Disclaimer Эта статья содержит некоторое количество программного кода, написанного на языке Python. Постановка задачи Основной причиной реализации проекта, явилась простуда с вытекающими: Порывшись у себя в столе я обнаружил: Бот имеет следующие преимущества перед другими возможными реализациями веб, мобильное приложение: Не требуется установки дополнительного клиентского ПО Серверная часть может работать с приватным IP адресом через NAT, при этом предъявляются минимальные требования к подключению вплоть до 3G модема Большая часть инфраструктуры находится на стороне сервис-провайдера, который за меня решил вопросы авторизации, безопасности итп С помощью беглого анализа интернет-публикаций, существующие решения обнаружены не были. Кроме того, текст насыщен английскими словами, какие-то из них я не знаю как перевести, а какие-то переводить просто не хочется. Краткое содержание первой части: DSTL научно-техническая лаборатория при министерстве обороны Великобритании провела открытое соревнование на Kaggle. Соревнование закончилось 7 марта, результаты объявлены 14 марта. Пять из десяти лучших команд — русскоговорящие, причем все они являются членами сообщества Open Data Science. По итогам были написаны блог-посты мой пост на хабре , пост Артура на хабре , наш с Серегой пост на Kaggle , проведены выступления на митапах мое выступление в Adroll , мое выстпление в H Ru Group , написан tech report на arxiv. Организаторам понравилось качество предложенных решений, но не понравилось, сколько они отстегнули за это соревнование. Сегодня Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. С ее помощью можно эффективно обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые трудно представить в виде чисел например, виды облаков или категории товаров. Исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2. CatBoost — это новый метод машинного обучения, основанный на градиентном бустинге. Он внедряется в Яндексе для решения задач ранжирования, предсказания и построения рекомендаций. Более того, он уже применяется в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям CERN и промышленными клиентами Yandex Data Factory. Так чем же CatBoost отличается от других открытых аналогов? Почему бустинг, а не метод нейронных сетей? Как эта технология связана с уже известным Матрикснетом? И причем здесь котики? Сегодня мы ответим на все эти вопросы. Как вы думаете, чего в апельсине больше — кожуры, или, хм, апельсина? Предлагаю, если есть возможность, пойти на кухню, взять апельсин, очистить и проверить. Если лень или нет под рукой — воспользуемся скучной математикой: Не так уж мало, кстати. Как насчет апельсина в тысячемерном пространстве? Пойти на кухню на этот раз не получится; подозреваю, что формулу наизусть тоже не все знают, но Википедия нам в помощь. Повторяем аналогичные вычисления, и с интересом обнаруживаем, что: Начнем с этого, пожалуй. Спасибо вимерам за ценные дополнения. Вступительное слово Зачем нужна ещё одна, я публикация на эту тему? Статей про vim и nano написано огромное количество, но как правило они касаются только одного из редакторов, либо представляют из себя общий обзор. Чтобы в одной были сжато описаны оба редактора, но при этом без углубления в дебри приведены все основные клавиши управления для полноценной работы, я не не нашёл. Поэтому, почитав найденные материалы, я начал их конспектировать, так и родилась эта статья. Но только не vim. Чем nano лучше vim? Тут я обнаружил, что Vim не так уж и страшен, если знать команды и концепцию его использования. Jupyter Notebook — это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики: Ниже мы расскажем о некоторых фишках, которые делают Jupyter очень крутым. О них можно прочитать и в других местах, но если специально не задаваться этим вопросом, то никогда и не прочитаешь. Под катом много картинок, в том числе анимированных gif. Это блог открытой русскоговорящей дата саентологической ложи. Наши люди есть везде и, может, даже в вашей организации. Если вы интересуетесь машинным обучением, но по каким-то причинам не знаете про Open Data Science , то возможно вы в курсе мероприятий, которые организовывает сообщество. Самым масштабным из них является DataFest , который проходил недавно в офисе Mail. Ru Group , за два дня его посетило человек. Мы растем, наши ложи открываются в городах России, а также в Нью-Йорке, Дубае и даже во Львове, да, мы не воюем, а иногда даже и употребляем горячительные напитки вместе. И да, мы некоммерческая организация, наша цель — просвещение. Мы делаем все ради искусства. Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом ' Построение мощных моделей классификации с использованием небольшого количества данных '. С одобрения автора туториала я немного изменил содержание своей статьи. В отличие от предложенной автором нейронной сети VGG16 , мы будем обучать гугловскую глубокую нейронную сеть Inception V3 , которая уже предустановлена в Keras. Импортировать нейронную сеть Inception V3 из библиотеки Keras; Настраивать сеть: При написании статьи я ставил перед собой задачу представить максимально практичный материал, который раскроет некоторые интересные возможности фреймворка Keras. В рейтинге Не участвует Активность Услуги Реклама Тарифы Контент Семинары.

Закладки 9 7

Кашель от амфетамина

Димыч наркотик

Закладки 9 7

Купить Порох Харовск

Буклет Профилактика употребления ПАВ подростками

Купить Гердос Городище

Закладки 9 7

Закладки методон в Заполярном

Купить Скорость Легалка Уфа

Закладки 9 7

В верещагин закладка десятинной церкви в спбе