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
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
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
- 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»
P.S. Сейчас в Zenia ищут людей в команду (подробности). Отклики ждут на [email protected] с пометкой «Библиотека»
Хабр
Йога глазами дата-сайентиста: как мы строили computer vision в мобильном приложении
Я Денис Соколов, руковожу R&D в Zenia Yoga — первого приложения для йоги на основе ИИ. В этой статье я расскажу, из чего состоит современная система, работающая с компьютерным зрением: как влияет...
📊 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
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
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
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Learning Scientific Programming with Python (2020)
Автор: Christian Hill
Автор: Christian Hill
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
TGStat.ru
Исследование аудитории Telegram 2023.
Кто же он — пользователь Telegram 2023 года?
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
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
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Enterprise AI For Dummies (2020)
Автор: Zachary Jarvinen
Автор: Zachary Jarvinen
Получение вывода сверточной нейронной сети в реальном времени для дополненной реальности на мобильных устройствах.
https://proglib.io/w/1bfca783
https://proglib.io/w/1bfca783
Arm
Getting real-time CNN inference for AR on mobile
This blog explains how to get real time results with CNN inference for Augmented Reality (AR) on Mobile.
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.
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.
Telegram
Книги для программистов
Все о книгах из мира IT.
По рекламе: @proglib_adv
Курс по ML: https://clc.to/8MJE8w
Другие наши курсы: https://clc.to/goHZHA
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67931954509aba565214777d
По рекламе: @proglib_adv
Курс по ML: https://clc.to/8MJE8w
Другие наши курсы: https://clc.to/goHZHA
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67931954509aba565214777d
Самый копируемый комментарий на StackOverflow - как изменить размер фигур в Matplotlib.
https://proglib.io/w/e235abc4
https://proglib.io/w/e235abc4
Reddit
From the Python community on Reddit: The most copied comment in Stack Overflow is on how to resize figures in matplotlib
Explore this post and more from the Python community
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
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
augmentedperception.github.io
Total Relighting: Learning to Relight Portraits for Background Replacement
With a single photo, you can now be anywhere, without needing a green screen or dedicated capture setups!
Прощаемся с Memory errors в pandas
4 стратегии, как избежать ошибок переполнения памяти в pandas. Годятся при работе даже с очень большими наборами данных:
https://proglib.io/w/31c53e7a
#proglib_contest
4 стратегии, как избежать ошибок переполнения памяти в pandas. Годятся при работе даже с очень большими наборами данных:
https://proglib.io/w/31c53e7a
#proglib_contest
Medium
How to avoid Memory errors with Pandas
TL;DR If you often run out of memory with Pandas or have slow-code execution problems, you could amuse yourself by testing manual approaches, or you can solve it in less than 5 minutes using…
Зачем ученые занимаются квантовым машинным обучением?
Машинное обучение применяется практически во всех мыслимых секторах, от сельского хозяйства и финансов до разработки новых лекарств и поиска внеземных цивилизаций. Но алгоритмы машинного обучения всё труднее обучать.
Чтобы натренировать GPT-3 — алгоритм, который просто генерирует более-менее связный текст, — ушли миллионы долларов. Всё потому что сложность обучения экспоненциально возрастает с увеличением количества параметров.
Некоторые даже утверждают, что мы приближаемся к следующей «зиме» искусственного интеллекта, потому что обучение некоторых моделей, которые мы ищем, несопоставимо с современными вычислительными технологиями.
Однако квантовые компьютеры могут решить эти проблемы. Способность одновременно вычислять несколько состояний позволяет им параллельно выполнять почти неограниченное количество задач. Подробнее в этой небольшой статье Франка Зикерта:
https://proglib.io/w/7fbc64cd
#proglib_contest
Машинное обучение применяется практически во всех мыслимых секторах, от сельского хозяйства и финансов до разработки новых лекарств и поиска внеземных цивилизаций. Но алгоритмы машинного обучения всё труднее обучать.
Чтобы натренировать GPT-3 — алгоритм, который просто генерирует более-менее связный текст, — ушли миллионы долларов. Всё потому что сложность обучения экспоненциально возрастает с увеличением количества параметров.
Некоторые даже утверждают, что мы приближаемся к следующей «зиме» искусственного интеллекта, потому что обучение некоторых моделей, которые мы ищем, несопоставимо с современными вычислительными технологиями.
Однако квантовые компьютеры могут решить эти проблемы. Способность одновременно вычислять несколько состояний позволяет им параллельно выполнять почти неограниченное количество задач. Подробнее в этой небольшой статье Франка Зикерта:
https://proglib.io/w/7fbc64cd
#proglib_contest
Medium
Why Should I Even Bother With Quantum Machine Learning?
In the recent past, we have witnessed how algorithms learned to drive cars and beat world champions in chess and Go. Machine learning is being applied to virtually every imaginable sector, from…
👍1
🐍 3 инструмента для отслеживания и визуализации выполнения кода на Python
Каждый хотел бы облегчить процесс дебаггинга и избавиться от головной боли. Решаем эту проблему с помощью инструментов для отслеживания выполнения кода на Python.
https://proglib.io/sh/H1eMZdOCGV
Каждый хотел бы облегчить процесс дебаггинга и избавиться от головной боли. Решаем эту проблему с помощью инструментов для отслеживания выполнения кода на Python.
https://proglib.io/sh/H1eMZdOCGV