За последнее время интерес к NFT-токенам стремительно увеличивается. Вы наверное слышали о таких крупных сделках, как картина Бенкси, портрет Сноудена или токен Нурмагомедова? Кажется, мода на цифровое искусство только набирает обороты, а тут кто первый, тот и выиграл.

Являясь медиа об IT, «Библиотека программиста» просто не могла пройти мимо тренда и решила внести свой вклад в развитие блокчейн-технологий и цифрового искусства. Любой желающий может приобрести первую статью на сайте, которая имеет более 470 000 просмотров.
Цена лота от 1 Ethereum, торги продлятся 3 недели.
Узнать больше можно по ссылке.

Предприняты новаторские усилия по расшифрованию языка китов.

https://proglib.io/w/76be245e

nbterm - ноутбуки Jupyter в терминале.

https://proglib.io/w/aaf877a7

Нужна ваша помощь: коллеги проводят исследование и хотят оценить работодателей в геймдев-индустрии.
Вы поможете, пройдя опрос по ссылке ниже. Опрос не займёт больше 5 минут, а о результатах совсем скоро расскажут на Хабре:
https://linkis.ecopsy.com/datascience

📊 Как начинающий Data Scientist может заработать на фрилансе?

Хотите начать карьерный путь в Data Science в качестве фрилансера? Мы подготовили для вас 8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места.

https://proglib.io/sh/5NV2ufAnRG

Вы профи в своём деле? Мы хорошо за это заплатим. Ищем экспертов для проведения мероприятия в Москве 22 и 23 мая. Темы следующие:

- Архитектура программного обеспечения
- Подходы к решению алгоритмических задач с собеседований Google и Яндекс
- Базы данных: модели, миграции, тестирование
- Практикум по рефакторингу

За один день платим от 20 до 30 тыс. ₽ (в зависимости от опыта и вовлеченности). Отклики с резюме кидайте сюда: @proglib_expert_bot

Как может выглядеть на практике система, работающая с mobile computer vision? Читайте на Habr в материале Head of R&D Zenia Yoga — первой ИИ-платформы для занятий йогой. Классный пример современного пайплайна компьютерного зрения для задачи pose estimation.

P.S. Сейчас в Zenia ищут людей в команду (подробности). Отклики ждут на [email protected] с пометкой «Библиотека»

📊 Соревнования по Data Science и Machine Learning: сравнительно простой путь в профессию

Соревнования по Data Science и Machine Learning позволяют освоить сложные темы в игровой форме и даже немного заработать. В небольшом обзоре мы собрали ближайшие мероприятия, полезные не только новичкам, но и опытным специалистам в области анализа данных.

https://proglib.io/sh/T5zVRy7CGY

Learning Scientific Programming with Python (2020)
Автор: Christian Hill
Количество страниц: 462

Студенты и исследователи все чаще обращаются к мощному языку программирования Python в качестве альтернативы коммерческим пакетам. Автор книги быстро переходит от основ к продвинутым концепциям, позволяя читателям быстро овладеть навыками. Начиная с общих концепций программирования, таких как циклы и функции в Python 3, и переходя к библиотекам NumPy, SciPy и Matplotlib для числового программирования и визуализации данных, в этом учебнике также обсуждается использование ноутбуков IPython для создания материалов, которые можно использовать совместно.

Скачать книгу

Clustergam: визуализация кластерного анализа.

https://proglib.io/w/c55016d1

Преобразование Фурье - нейронная сеть.

https://proglib.io/w/8d726d2b

Геометрическое глубокое обучение: сетки, группы, графы.

https://proglib.io/w/11f3fcaa

Крупнейший сервис Телеграм-аналитики TGStat проводит исследование аудитории Телеграма. Опрос анонимный, занимает не больше пяти-семи минут, почти везде просто клики по вариантам ответа. В результате статистика по каналам станет точнее, а жизнь — проще. Давайте поможем: https://tgstat.ru/research

Шпаргалка по объяснимому ИИ.

https://proglib.io/w/81caf19b

Enterprise AI For Dummies (2020)
Автор: Zachary Jarvinen
Количество страниц: 352

В своей книге Захари Ярвинен объясняет читателям сложный мир искусственного интеллекта, создаваемого для бизнеса. Используя практические примеры, конкретные приложения и простую прозу, автор разбирает фундаментальные и сложные темы, которые составляют основу бизнес-ИИ.

Скачать книгу

GANsformer: Генеративные состязательные трансформеры.

https://proglib.io/w/02e2c15a

Получение вывода сверточной нейронной сети в реальном времени для дополненной реальности на мобильных устройствах.

https://proglib.io/w/1bfca783

Продолжаем конкурс на самый интересный контент в телеграм-каналах Proglib!
Призовой фонд — 280 тысяч рублей. Срок окончания конкурса -- 15 мая

Автор лучшего поста в отдельно взятом канале получает 20 тысяч рублей.
Мы упростили конкурс — теперь вам достаточно найти интересную и актуальную статью 2020-2021 года, написать к ней небольшой анонс (до 700 знаков) и прислать нам, тем не менее ваши идеи по другим форматам только добавляют + в общий зачет. Авторство можем указать по вашему желанию. В канале @progbook предлагаем отправлять рецензии на новые книги и старые актуальные.

Полный список каналов:
https://t.iss.one/progbook
https://t.iss.one/proglibrary
https://t.iss.one/pyproglib
https://t.iss.one/frontendproglib
https://t.iss.one/javaproglib
https://t.iss.one/dsproglib
https://t.iss.one/phpproglib
https://t.iss.one/cppproglib
https://t.iss.one/mobileproglib
https://t.iss.one/goproglib
https://t.iss.one/csharpproglib
https://t.iss.one/devopsslib
https://t.iss.one/testerlib
https://t.iss.one/hackproglib

Все посты будут с лайками и дизлайками и хэштегом #proglib_contest. Ссылки мы будем прогонять через наш сокращатель, будут браться в расчет лайки, дизлайки, охваты, клики по ссылкам. Выиграет тот кто наберёт больше всего лайков/охватов/кликов по ссылкам в публикации. Присылайте посты боту @proglib_contest_bot с указанием, на какой канал идет публикация. Юридическая информация здесь.

Самый копируемый комментарий на StackOverflow - как изменить размер фигур в Matplotlib.

https://proglib.io/w/e235abc4

Разработчики Google представили новый алгоритм замены фона

Новый алгоритм глубокого обучения научился заменять фон на портретных фотографиях. Вроде бы что такого? Такое сейчас можно делать во многих программах. Однако алгоритм Google учитывает условия освещения и решает проблему известных алгоритмов — высокочастотный шум на границе между объектом и фоном.

В результате получаются реалистичные составные изображения для любой желаемой сцены. При этом не используется никакой дополнительный сбор данных. Видеодемонстрация и другие подробности — по ссылке:

https://augmentedperception.github.io/total_relighting/

#proglib_contest