Все потоки

Привет, Хабр! Сегодня поговорим о новостях из мира Data Science. За пару последних  месяцев как отечественные, так и зарубежные компании представили много всего интересного. Отличились и студенты, обучающиеся профессии «Data Scientist Pro», — они разработали нейросеть, которая написала сценарий для сериала СТС «Сидоровы». 

Но есть и другие новости из мира машинного обучения и нейросетей. Так, мы изучили новинки и выбрали несколько, на наш взгляд, самых любопытных проектов. Понятно, что подборка субъективная, но интересна она будет самому широкому кругу читателей, связанных с Data Science. Если у вас есть что добавить, то расскажите в комментариях — обсудим.

Хомяки приветствуют вас друзья!

Сегодняшний пост будет посвящен работе с выжигаемым фотополимером. В процессе напечатаем модель на 3D принтере, а затем превратим ее в изделие из металла. Будем лить серебро, бронзу и латунь. Посмотрим на сколько важен режим прокалочного цикла и к чему может привести его нарушение. Выжигаемый фотополимер оказался довольно специфичным в отличии от инжекторного воска, что требует понимания многих протекающих там процессов.

Известно множество практик борьбы с выбросами во входных данных – применяются  как статистические методы, так и ML/DL-подходы. Каждый специалист по анализу данных использует их в процессе предобработки данных. Однако часто при этом  отсеиваются исключительно ценные замеры, которые на самом деле выбросами не являются, а представляют собой редко встречающиеся состояния измеряемого объекта или процесса.

 "А стоит ли возиться с этими "редкими" состояниями?", – спросит нас любознательный читатель. "Да", – уверенно ответим мы и далее приведем один простой и показательный пример, а сразу за ним расскажем, как извлечь пользу из этих редких состояний. Конкретнее – мы предложим подход для генерации дополнительных измерений в задачах восстановления регрессии временного ряда.

Под "мы" здесь и далее имеются в виду я – Семён Косяченко – и мои коллеги Александр Подвойский и Александр Калиниченко. Вместе мы разрабатываем решения на основе ML для нефтегазовой отрасли в компании "Цифровая индустриальная платформа" (совместное предприятие ГК "Цифра" и "Газпром нефть").

Бизнес-аналитика — интереснейшее направление работы с данными. С одной стороны пользователи хотят видеть красивые дашборды и простые self-service платформы, а с другой стороны, для организации всего этого порой требуется колоссальная работа по организации витрин, моделей данных, оптимизации запросов, а вместе с этим — мощный сервер для переработки миллиардов записей. В этом посте я расскажу о том, почему для работы с BI сегодня как никогда актуальна такая модель данных как “Звезда”, и как ее использование помогает улучшать эффективность бизнес-аналитики на любых BI-платформах.

Многие компании в РФ сегодня уже далеко не новички в сфере BI. За последние несколько лет технология активно распространилась в нашей стране, дашборды и ad-hoc-визуализации стали активно использовать при принятии решений в самых разных индустриях и направлениях. В этой статье мы, команда Business Intelligence Glowbyte, хотим рассказать о случае из личного опыта на проекте с банком топ-5 России, а именно о том, как наша команда решила проблему неэффективного использования прогрессивного инструмента бизнес-отчетности.

Перевожу родной OpenCV-шный стартовый туториал. И он хорош! (Сложно сказать, чем не понравились те, что уже есть.)
Изначально туториал в виде ноутбука, поэтому что-то я убрал. А что-то добавил. В общем, это помесь перевода с пересказом.

Продолжение разработки простого проекта про specialty-кофейни на Кипре.

В первой части я рассказал про API микросервис, теперь расскажу про фронтэнд-сайт и в финальной статье - про бота для Telegram.

Некоторые разработчики предпочитают объектную инициализацию использованию конструкторов. Кто-то негодует из-за вынужденного "перекладывания" аргументов из одного конструктора в другой при наследовании. Кому-то конструкторы не нравятся просто как таковые. Но возможна ли жизнь без конструкторов?

Несколько месяцев назад мне захотелось сдуть пыль со своего аккаунта в Steam и поиграть в старые игры про программирование.

While True Learn в очередной раз показалась слишком скучной, я пару дней позалипал в TIS-100, реализуя свой многопоточный процессор, но в конечном итоге осознал, что интереснее не играть в игры про программирование, а самому писать такие игры.

В статье рассказываю, что из этого получилось и на чём я сломался. Под катом —гремучая смесь из ссылок, картинок, теории распределённых систем и способов визуализации Python в 2022 году.

В предыдущей нашей публикации, «Как мы писали книгу по управлению данными» мы подробно рассказали о всех нюансах создания книги «Ценность Ваших Данных» [2] – от замысла до работы с издательством. В этой статье мы расскажем о создании труда с точки зрения научной составляющей – от нашего перевода и научной редактуры DAMA-DMBOK2 до создания собственной работы в области управления данными. В данной публикации хотелось бы еще раз проследить историю создания книги, более подробно рассмотрев основные вехи в формировании ее концепции. Во-первых, чтобы дополнительно прояснить замысел авторов. А во-вторых, чтобы поделиться полученным опытом трансформации изначального замысла в процессе написания и подготовки окончательного варианта текста. Возможно, изложенные нами сведения окажутся интересными как для читателей книги, так и для тех коллег, которые планируют издание собственного труда подобного рода.  

Отправная точка

Началось все с того, что в течение 2018-2019 годов мы приняли участие в работе над переводом и научной редактурой второго издания руководства Международной ассоциации управления данными (DAMA) к своду знаний по управлению данными - DAMA-DMBOK2 [7]. Наша компания включилась в эту деятельность совершенно осознанно, поскольку мы хорошо понимали важность и полезность переводимого документа, уже давно ориентировались в своей проектной работе на его основные положения и англоязычный текст был нам хорошо знаком. Работа, с учетом необходимых организационных и подготовительных мероприятий, длилась почти полтора года. Особенно напряженными были последние шесть месяцев, когда первоначальный вариант перевода был подвергнут кардинальной переделке, связанной с преодолением целого ряда препятствий [4]. Тем приятнее осознавать, что результат нашего труда оказался востребованным. Мы получили много положительных отзывов о русском издании DMBOK2, его тираж уже несколько раз допечатывался, а варианты перевода отдельных терминов и ключевые текстовые фрагменты все чаще используются в различных отечественных публикациях.   

Здравствуйте, уважаемые хабаровчане, недавно подкинули задачу по подключению неавторизованных устройств к Вега БС 2.2 на нахождение информации пришлось потратить достаточно большое количество времени, а результатом работы стали несколько подключенных устройств и вот такая инструкция, которую я предлагаю взять за основу тем, кто столкнется со схожими проблемами.

Когда игра впервые проходит этап тестирования (QA), может случиться всякое. Все игры отличаются друг от друга, являясь уникальными продуктами с точки зрения программного кода, и это первая сложность, с которой сталкивается любая команда QA: непредсказуемый характер тестирования.

Наверняка, каждый разработчик, которому необходимо было программировать сетевой слой приложения решал задачу передачи параметров запроса. В большинстве случаев это несложная задача, которая решается стандартными средствами, которые предоставляет нативный sdk либо язык программирования. Но если рассматривать ситуацию в контексте платформы iOS и языка программирования Swift, то тут же станет ясно, что компилятор выдает ошибку при попытке сериализации параметров в виде словаря [String: Any]. Однако, благодаря нововведениям, которые появились в iOS 15.4 и Swift 5.6 сериализация словаря сильно упростилась.

В процессе знакомства с Neovim было прочитано много статей, конфигураций на Github, было просмотрено огромное количество роликов на Youtube на тему настройки, но в большинстве случаев приходилось донастраивать все под себя. В этой статье я расскажу как я настроил Neovim для разработки на Go, используя только Lua плагины и init.lua.

Как много тестировщиков в IT? Спойлер: очень много. Все они проходят курсы, чтобы войти в мир тестирования, но и проверка знаний новых специалистов заканчивается на моменте сдачи экзаменов на курсах и далее при собеседовании. А что дальше? Вспомнит ли тестировщик тот материал, который проштудировал во время обучения через 1 год? А через 3 года? Решение – было. В этой статье расскажу про пилотный проект оценки тестировщика по его текущим знаниям.

TL; DR:

• «Dark Mode — хорошо для глаз» — не доказано. Я не нашла ни одного исследования, где дарк мод побеждал по читабельности или давал меньшую нагрузку на глаза. Либо светлая тема работала лучше, либо получались одинаковые результаты (ссылки на исследования будут).
• «Dark Mode — модно, стильно, молодёжно». Похоже на правду, Apple и Google давно добавили тёмные темы и даже объяснили, как сделать свою тёмную тему читабельной. Обычная логика в дарк моде ломается, и получается лажа.
  моя лажа, из-за которой я полезла изучать тему

  
• Частные ошибки:
  
  1. Чисто чёрный цвет для фона;
  2. Чисто белый цвет для текста;
  3. Насыщенные яркие цвета;
  4. Низкий контраст между фоном и текстом.

Исследования