JetBrains запустила бета-тест интерактивного блокнота Kotlin Notebook для одноимённого языка программирования. Блокнот доступен в виде расширения для IntelliJ IDEA Ultimate.
Привет всем любителям смотреть на бесполезные графики!
Я несколько раз слышал мнение людей, разбирающихся в музыке, о том, что слушатель необъективен к тембру исполнителей.
В том числе утверждается, что на наши предпочтения влияет пол вокалиста. Если очень грубо, то "мальчики при прочих равных больше любят слушать девочек, и наоборот".
Кажется, это одно из таких утверждений, проверка которых на реальных данных совершенно бесполезна в жизни, но страшно интересна.
Если вы придерживаетесь той же точки зрения — добро пожаловать под кат!
Как запустить свой DS/ML/AI/Tech блог с минимумом сложностей связанных с хостингом и деплойем этого блога.
Entity из библиотеки символьной алгебры:
Данная публикация это начало цикла статей. Если вам интересно, скажите об этом, а если не интересно, цикл на этом и закончится, тогда просто смотрите ниже список необходимого программного обеспечения и примеры.
Также смотрите другие статьи цикла:
Это не пошаговое руководство по визуализации трех- и четырехмерных данных, а подход к тому, как и чем это можно сделать и, притом, сделать качественно. Вероятно, многие из нас бывали в ситуациях, когда уже есть подготовленные с большим трудом данные, которые необходимо визуализировать, но неизвестно, как же это сделать так, чтобы не испортить все впечатление от выполненной работы. Существует много коммерческого программного обеспечения для этих целей, но мы будем рассматривать исключительно Open Source программы.
Выбор места для нового филиала — ответственное решение. Ошибка может стоить дорого, особенно в капиталоемких отраслях. Чаще всего такие решения принимаются менеджментом экспертно: на основе знания города, отрасли, предыдущего опыта.
В статье я расскажу о том, как аналитика может помочь в принятии таких решений. Как собрать информацию о населении, ценах на недвижимость и сделать интерактивные визуализации. Зависит ли кол-во клиентов от расстояния до филиала, года постройки дома, стоимости недвижимости.
В прошлой статье Google Earth Engine (GEE) как общедоступный суперкомпьютер речь шла про работу в облачном редакторе GEE, где для доступа достаточно лишь наличия Google почты. Если потребности ограничиваются разовыми задачами и гигабайтами извлекаемых данных, то этого вполне достаточно. Но для автоматизации множества даже мелких задач облачный редактор не лучший способ работы и, тем более, когда требуется многократно получать растры суммарным размером в терабайты. В таких случаях потребуются другие инструменты и сегодня мы рассмотрим возможности доступа из консольных shell и Python скриптов и Python Jupyter notebook.
На скриншоте Python Jupyter ноутбук, где растр с данными о плотности населения за 2020 год из каталога Earth Engine data Catalog: WorldPop Global Project Population Data отображен на карте OpenStreetMap
В предыдущих статьях Google Earth Engine (GEE) как общедоступный суперкомпьютер и Google Earth Engine (GEE) как общедоступный каталог больших геоданных мы познакомились со способами удобного и быстрого доступа к каталогу космических снимков и их обработки. Теперь мы можем искать питьевую воду, различные минералы и вообще много всего. А еще можем вооружиться методами машинного обучения (ML) и сделать свою собственную карту сокровищ — прогноз для поиска золотых месторождений в любом месте мира. Как всегда, смотрите код и исходные данные (синтетические, конечно, ведь реальные данные — буквально на вес золота!) на GitHub: AU Prediction (ML)
На острове Западная Сумбава с помощью построенного классификатора выделены прогнозируемые золотоносные участки.
Если вы знакомы с Python, то уже сталкивались с Jupyter Notebook или работали в нём по крайней мере один раз. Jupyter Notebook — это удобный инструмент, позволяющий писать мини-код и отслеживать его выполнение. Он также помогает в документировании, ведении журнала и в том, чтобы поделиться своими работами с коллегами.
Неудивительно, что многие люди и крупные организации, такие как Netflix, для своих целей в разработке предпочитают Jupyter Notebook. Специально к старту нового потока курса по разработке на Go 26 мая мы решили поделиться переводом, автор которого рассказывает, как документировать проекты на Golang в Jupyter Notebook.
Известно ли вам, что в настоящее время более 700 000 американцев живут с опухолью головного мозга? И большинство из этих людей, ничего не подозревая, могут продолжать жить с этой опухолью до самой смерти, возможно, от других причин. Поскольку 70 % опухолей мозга доброкачественные, нередки случаи, когда человек, не зная забот, продолжает жить с опухолью мозга. Даже оставшиеся 30 % злокачественных раковых опухолей могут не привести к немедленной смерти. Как эти сгустки вышедших из-под контроля клеток влияют на структуру мозга? И как их наличие влияет на вас?
Давайте посмотрим, насколько понятно устроена природа, и как просто это можно доказать, при этом познакомимся с мифами, в которые зачастую верят геофизики (хотя их учили совершенно противоположному, как будет показано ниже). Откройте учебники и статьи по геофизике и вы увидите там преобразования Буге, разложения по сферическим функциям и другие термины, заимствованные из разных наук. При этом, преобразование Буге придумано 300 лет назад для анализа результатов нескольких десятков измерений, а форма нашей планеты далека от сферической настолько, что глобальные модели оперируют эллипсоидами. Все это наследие чрезвычайно затрудняет понимание простых и очевидных, в общем-то, вещей и явлений.
Видите взаимосвязь ортофотоснимка и рельефа? Если да, то вы или геолог или можете им стать: корреляция компонентов (разложения в пространственный спектр) составляет 41% для длины волны 20 м, 58% для 50 м и 99% для 300 м (Jupyter Python ноутбук с вычислениями доступен по ссылкам ниже). Большинство геофизиков клянутся, что «это у вас спектры порченые» (записано с натуры), игнорируя и геофизику и прилагаемые вычисления и ссылки на публикации.