Человеческий мозг может легко распознавать и различать объекты на изображении. Например, имея изображение кошки и собаки, за наносекунды мы различаем их, и наш мозг воспринимает это различие. Если машина имитирует это поведение, она максимально приближена к искусственному интеллекту. Впоследствии область компьютерного зрения направлена ​​на имитацию системы зрения человека - и было много вех, которые преодолели барьеры в этом отношении.Более того, в наши дни машины могут легко различать разные изображения, обнаруживать предметы и лица и даже генерировать изображения людей, которых не существует! Очаровательно, не правда ли? Одним из моих первых опытов, когда я начинал работать с компьютерным зрением, была задача классификации изображений. Сама способность машины различать объекты ведет к большему количеству направлений исследований, например, к различению людей.

Существует более гибкий способ записи функций на лету, и они называются лямбда-функциями. Это потому, что мы используем ключевое слово lambda. Например, мы пишем функцию, называемую  raise_number_to_power лямбда-функцией. После ключевого слова лямбда мы указываем имена аргументов, то есть x и y. Затем мы используем двоеточие, за которым следует выражение, определяющее, что мы хотим вернуть функцией.

H2 - это легкий сервер баз данных, написанный на Java. Он может быть встроен в приложения Java или работать как отдельный сервер.

В этом руководстве мы рассмотрим, почему H2 может быть хорошим вариантом для ваших проектов. Мы также узнаем, как интегрировать H2 с Python, создав простое Flask API.

Pandas - одна из наиболее часто используемых библиотек Python как для специалистов по данным, так и для инженеров. Сегодня я хочу поделиться некоторыми советами по Python, которые помогут нам проводить проверки квалификации между двумя фреймами данных.

Гео данные могут быть интересными. Одна интерактивная геопространственная визуализация предоставляет много информации о данных и области и многое другое. У Python так много библиотек. Трудно понять, какой из них использовать. Для геопространственной визуализации я буду использовать Folium. Он очень прост в использовании, и он также имеет несколько стилей, чтобы соответствовать вашему выбору и требованиям.

Этот модуль стандартизирует основной набор быстрых, эффективных по памяти инструментов, которые полезны сами по себе или в сочетании. Вместе они образуют “iterator algebra” возможность создавать лаконичные и эффективные специализированные инструменты на чистом Python.

Недавно я разместил ряд готовых приложений для обработки данных в виде веб-служб Restful с использованием веб-инфраструктуры FastAPI.

Я обнаружил, что FastAPI стабилен и прост в использовании, и по этим причинам я решил написать статью о библиотеке FastAPI, описывающую шаги, которые мы можем выполнить, чтобы разместить приложение для обработки данных.

Недавно Microsoft анонсировала Pylance - быструю и многофункциональную языковую поддержку Python в Visual Studio Code. Согласно сообщению в блоге, имя Pylance служит отсылкой к Ланселоту Монти Пайтона, который, как известно, является первым рыцарем, который ответит на вопросы хранителя моста в Святом Граале.

Два года назад команда Python из технологического гиганта выпустила Python Language Server, который обеспечил богатую поддержку Visual Studio IntelliSense в Python для Visual Studio Code. Языковой сервер Pylance является усовершенствованием языкового сервера Python. 

Методы обнаружения объектов являются сегодня тенденцией в области компьютерного зрения. Есть много методов, которые используются для обнаружения объектов в изображениях сцены и видео. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и ограничения с точки зрения ресурсов и времени выполнения. Обнаружение объектов в видео также требует много технических знаний и ресурсов. 

Платформы онлайн-обучения и соревнований по Kaggle обычно предоставляют вам полный (и чистый) набор данных. На практике, первый шаг проекта машинного обучения - получить в свои руки необходимые данные. Очистка веб-страниц или извлечение данных с веб-сайтов является одним из инструментов для достижения этой цели.