Мы проводим время изо дня в день, отвечая на важные вопросы и придумывая наиболее разумные решения. Однако иногда возникает вопрос, который настолько чертовски… интересен, что даже если есть разумные решения или обходные пути, все равно кажется сложной задачей просто воспринимать запрос буквально.

На этапе исследования проекта специалист по обработке данных пытается найти оптимальный конвейер для своего конкретного случая использования. Поскольку заранее узнать, какие преобразования принесут наибольшую пользу модели, практически невозможно, этот процесс обычно включает опробование различных подходов. Например, если мы имеем дело с несбалансированным набором данных, должны ли мы производить избыточную выборку для класса меньшинства или занижать выборку для класса большинства? В этой истории я объясню, как использовать пакет ATOM, чтобы быстро помочь вам оценить производительность модели, обученной на разных конвейерах. ATOM - это пакет Python с открытым исходным кодом, разработанный, чтобы помочь специалистам по обработке данных ускорить исследование конвейеров машинного обучения.

Цель этой мини-задачи - увеличить разрешение отдельного изображения (в четыре раза). Данные для этой задачи взяты из набора данных DIV2K [1]. Для этой задачи мы подготовили мини-набор данных, который состоит из 500 обучающих и 80 проверочных пар изображений, где изображения HR имеют разрешение 2K, а изображения LR субдискретизированы в четыре раза.

Для многих современных специалистов по обработке данных Python - это язык программирования, который использовался в повседневной работе - как следствие, анализ данных будет выполняться с использованием одного из самых распространенных пакетов данных, которым являются Pandas. Многие онлайн-курсы и лекции представят Pandas как основу для любого анализа данных с помощью Python.

На мой взгляд, Pandas по-прежнему остается наиболее полезным и жизнеспособным пакетом для анализа данных на Python. Однако для сравнения я хочу познакомить вас с несколькими альтернативами пакетов Pandas. Я не собираюсь убеждать людей переходить с Pandas на другой пакет, но я просто хочу, чтобы люди знали, что есть альтернативы для пакета Pandas.

Итак, что это за альтернативные пакеты Pandas? Давайте займемся этим!

Кодирование может быть очень сложной задачей, особенно при работе над проектом с разными разработчиками. Каждый член команды использует свой собственный способ кодирования, что приводит к очень разнородным сценариям.
Вот почему важно иметь аналогичный формататор кода и линтер кода, чтобы сделать ваши коммиты git более чистыми. Это может быть выполнено либо между этапами постановки и фиксации, либо во время цепочки CI / CD.

В этой статье мы увидим, как это сделать на этапе перед фиксацией с помощью хуков git.

Сегодняшний взаимосвязанный мир делает нас более уязвимыми для кибератак: вездесущие устройства Интернета вещей записывают и слушают то, что мы делаем, спам и фишинговые электронные письма угрожают нам каждый день, а атаки на сети, которые воруют данные, могут привести к серьезным последствиям. Эти системы создают терабайты журналов, полных информации, которая может помочь обнаружить и защитить уязвимые системы. По консервативным оценкам, компания среднего размера с сотнями и тысячами взаимосвязанных устройств может создавать до 100 ГБ файлов журналов в день. Кроме того, частота регистрируемых событий может достигать уровней, исчисляемых десятками тысяч в секунду.

CLX (выраженные клики) является частью экосистемы RAPIDS, которая ускоряет обработку и анализ киберлогов. Как часть RAPIDS, он построен на основе RAPIDS DataFrames cuDF и дополнительно расширяет возможности библиотеки RAPIDS ML cuML, используя последние достижения в области обработки естественного языка для организации неструктурированных данных и построения моделей классификации.

Недавно я столкнулся с требованием, при котором мне приходилось извлекать все zip-файлы, находящиеся внутри основного zip- файла, который имел случайную структуру папок, и любая из папок могла иметь zip-файл, присутствующий внутри нее на любом уровне.

Вы хотите знать, улучшает ли List::of производительность? Вы хотите знать, как работают методы частного интерфейса? Вы хотите знать, что делает новый HTTPClient?

Если у нас есть три «да», давайте углубимся. Вот три эффективных функции, которые вам следует знать.

Эта статья посвящена созданию глубокой нейронной сети с нуля без использования таких библиотек, как Tensorflow, keras или Pytorch и т. д. Она состоит из двух разделов. В первой части мы увидим, что такое глубокая нейронная сеть, как она может учиться на данных, математику, стоящую за ней, а во второй части мы поговорим о ее создании с нуля с использованием Python.

Если вы знакомы с концепциями нейронной сети, не стесняйтесь пропустить первую часть и сразу перейти к разделу «Построение сети для идентификации рукописных цифр».

Этот фреймворк меня восхищает, потому что он действительно ориентирован на веб-разработку, что мне очень нравится.

Это фреймворк, вдохновленный фреймворком Node.js Express и построенный на основе Fasthttp. И, как и другие фреймворки, он очень помогает вам начать создавать свои веб-приложения на Go.