Pentru interacțiune ușoară cu serviciul nostru de cloud privat virtual, am dezvoltat o selvpcclient bibliotecă. Este scris în Python și acoperă toate API, astfel încât să puteți gestiona proiecte, cote, resurse din codul sau consola.
Operatorii de telefonie mobilă, care oferă o varietate de servicii, acumulează cantitate mare de date statistice. Reprezint departamentul implementează abonații sistemului de gestionare a traficului. că, în timpul funcționării operatorul generează sute de gigabiți de informații statistice pe zi. Am fost interesat de întrebare: cum aceste date mari (Big Data) pentru a identifica cele mai utile informații? Nu este nimic pentru că unul dintre V în definiția Big Data - este un venit suplimentar.
Există un pas în dezvoltarea limbajului, atunci când compilatorul este scris pe ea, deși.
Pentru a dovedi racoare biblioteca trafaret, am decis, de asemenea, să facă același lucru
rekursivnenkoe în cazul în care trebuie să meargă mai adânc.
Scrieți pe șablonul parserul Json schemă, care este randamentul de ieșire
șablon gata pentru o verificare a identității, în conformitate cu această descriere.
Adică, un obiect de tip Trafaret, în cazul în care el este de a alimenta corect schema de hârtie JSON
de ieșire va returna un obiect de tip Trafaret, care poate alimenta documente
se potrivesc descrierii.
Cu câteva zile în urmă, bazat pe următorul articol. consacrată problemei rasismului în recunoașterea vorbirii, am participat la o dispută mare despre cine este de vina. Unii oameni au fost siguri că aceasta este o conspirație dezvoltatorii. De fapt, adevărul este în datele pe care AI-ul utilizează pentru formarea sa. Am decis să efectueze un experiment pentru a demonstra în mod clar. Sa dovedit că Rob Speer (Rob Speer) a făcut totul pentru mine.
Aș vrea să vorbesc despre modul de a crea o recunoaștere a scrierii de mână de proiect pentru a introduce numere cu modele care doobuchayutsya pe cifrele trase de utilizator. Este folosit două modele: o rețea neuronală simplă (FNN) în pură NumPy și convoluție Network (CNN) pe Tensorflow. Puteți învăța cum să facă la următoarea zero ..
Am nevoie de un instrument. Sharp, practic, versatil. Îndeplinește toate cerințele mele, și să consolideze voința mea.
Dar simplu și convenabil. Aici trebuie remarcat faptul că activitatea de fond nu am un dezvoltator, mediu de programare, astfel constanta pe computer nu are și, atunci când este necesar, scrie pe ceea ce este necesar - liliac, JScript, VBA în MSOffice (da, acest lucru este Windows, sisteme enterprise, nu există nici o bash și perl «din cutie"), macro-uri în software-ul diferit, etc. Toate acestea ajută la rezolvarea problemei curente, dar nivelul și poate un pic, nu ceea ce ar dori să aibă.
Pe scurt, am nevoie de un mediu integrat cu built-in limbaj de programare, în care am putut analiza și de a converti fișiere, naviga pe bază de date, raportul, apel cererile de servicii web pentru a produce Giro, etc. etc.
Trebuie remarcat faptul că metodele de rezolvare a problemelor de programare liniară nu sunt legate de economie și matematică și informatică. În acest caz, economistul trebuie să asigure condițiile cele mai confortabile pentru dialog cu software-ul adecvat. La rândul lor, aceste condiții pot oferi doar mediu de dezvoltare dinamic și interactiv, având în setul său arsenalul necesar pentru a aborda problemele de astfel de biblioteci. Unul din orice mediu de dezvoltare de software cu siguranță este Python.
Am scris aceeași notă, care a crezut că 3 luni. Sper că va ajuta oamenii îmbunătățească limba engleză într-o parte a percepției vorbirii.
Una dintre principalele probleme cu scrierea de programe majore (relativ) în Python - minimizarea consumului de memorie. Cu toate acestea, managementul de stocare este ușor - dacă sunteți deloc îngrijorat cu privire la aceasta. Memoria Python este alocat în mod transparent, managementul proprietății are loc cu ajutorul numărului de referință (număr de referință) sistemele, iar memoria este eliberată atunci când contorul ajunge la zero. În teorie, totul este în regulă. Dar, în practică, trebuie să știți câteva lucruri despre modul de gestionare a memoriei în Python, astfel încât programele utiliza în mod eficient. Primul lucru pe care trebuie să ne înțelegem bine în ea: dimensiunile principalelor obiecte în Python. Și al doilea lucru: ca de control aranjate „sub capota“ a limbii.
Am decis să scrie cu privire la aplicarea rețelelor neuronale nu este sfera lor tradițională: autentificare. Acesta se află dincolo de domeniul de aplicare al învățării mașinii, și apoi de la faptul că, în ML încearcă să scape de - acolo încurajat.