• Почему переплетение быстрее A/B теста
• Когда можно применять тест переплетением
• В чем отличие результатов A/B теста и переплетения
• Как комбинировать сильные стороны переплетения и A/B теста

Если почитать обучение по автоэнкодерам на сайте keras.io, то один из первых посылов там звучит примерно так: на практике автоэнкодеры почти никогда не используются, но про них часто рассказывают в обучалках и народу заходит, поэтому мы решили написать свою обучалку про них:

Their main claim to fame comes from being featured in many introductory machine learning classes available online. As a result, a lot of newcomers to the field absolutely love autoencoders and can't get enough of them. This is the reason why this tutorial exists!

Тем не менее, одна из практических задач, для которых их вполне себе можно применять — поиск аномалий, и лично мне в рамках вечернего проекта потребовался именно он.

На просторах интернетов есть очень много туториалов по автоэнкодерам, нафига писать еще один? Ну, если честно, тому было несколько причин:

• Сложилось ощущение, что на самом деле туториалов примерно 3 или 4, все остальные их переписывали своими словами;
• Практически все — на многострадальном MNIST'е с картинками 28х28;
• На мой скромный взгляд — они не вырабатывают интуицию о том, как это все должно работать, а просто предлагают повторить;
• И самый главный фактор — лично у меня при замене MNIST'а на свой датасет — оно все тупо переставало работать.

Дальше описан мой путь, на котором набиваются шишки. Если взять любую из предложенных плоских (не сверточных) моделей из массы туториалов и втупую ее скопипастить — то ничего, как это ни удивительно, не работает. Цель статьи — разобраться почему и, как мне кажется, получить какое-то интуитивное понимание о том, как это все работает.

Я не специалист по машинному обучению и использую подходы, к которым привык в повседневной работе. Для опытных data scientists наверное вся эта статья будет дикой, а для начинающих, как мне кажется, может что-то новое и встретится.

Доброго дня.

Сегодня хочу рассказать про ORM SQLAlchemy. Поговорим о том, что это, про его возможности и гибкость, а также рассмотрим случаи, которые не всегда понятно описаны.

Данная ORM имеет порог вхождения выше среднего, поэтому я попытаюсь объяснить всё простым языком и с примерами. Статья будет полезна тем, кто уже работает с sqlalchemy и хочет прокачать свои навыки или только знакомится с этой библиотекой.

Введение

Все совпадения случайны.
Кто не спрятался, я не виноват.

Всем привет. Как вы, возможно, знаете, раньше я все больше писал и рассказывал про хранилища, Vertica, хранилища больших данных и прочие аналитические вещи. Сейчас в область моей ответственности упали и все остальные базы, не только аналитические, но и OLTP (PostgreSQL), и NOSQL (MongoDB, Redis, Tarantool).

Эта ситуация позволила мне взглянуть на организацию, имеющую несколько баз данных, как на организацию, имеющую одну распределенную гетерогенную (разнородную) базу. Единую распределенную гетерогенную базу, состоящую из кучи PostgreSQL, Redis-ов и Монг… И, возможно, из одной-двух баз Vertica.

Работа этой единой распределенной базы порождает кучу интересных задач. Прежде всего, с точки зрения бизнеса важно, чтобы с данными, движущимися по такой базе, все было нормально. Я специально не использую здесь термин целостность, consistency, т.к. термин это сложный, и в разных нюансах рассмотрения СУБД (ACID и CAP теорема) он имеет разный смысл.

Ситуация с распределенной базой обостряется, если компания пытается перейти на микросервисную архитектуру. Под катом я рассказываю, как обеспечить целостность данных в микросервисной архитектуре без распределенных транзакций и жесткой связности. (А в самом конце объясняю, почему выбрал для статьи такую иллюстрацию).

Нынче программист может не найти работу в двух случаях: он либо клинический дятел и неадекват, либо хочет в качестве оклада звездолёт. Во всех остальных случаях "в девках" он долго не задерживается. Однако вопрос "кто кого на***л?" интересует обе стороны "противостояния". Так же всем хочется знать цену вопроса и как бы расширить целевую аудиторию, побыстрее найти наилучшее предложение и отвадить всяких отмороженных. Ну и, конечно же, есть чисто-программерское "чтобы внутренний перфекционист был спокоен". Обо всём этом по чуть-чуть и поразмышляю в текстовой форме.

Новые системы формирования изображений, микроскопы и видеоматрицы генерируют цифровые изображения, опираясь на компьютерные вычисления, а не на традиционные линзы.

Ещё средневековые ремесленники умели создавать стеклянные линзы и искривлённые зеркала для проецирования изображений. Такие конструкции использовались для изготовления микроскопов, камер-обскур, телескопов и прочих инструментов, позволяющих нам лучше увидеть очень маленькие и большие объекты, расположенные вдалеке и поблизости, на Земле и в небесах. Следующая революция в формировании изображений произошла примерно в середине XIX века: была изобретена фотография. Появилась возможность запечатлевать «остановленные моменты», воспроизводить их и тиражировать. Сегодня эра химической фотографии подходит к завершению, расцветает новая эпоха — цифровое формирование изображений. Его корни лежат в технологии телевидения, но мы будем считать началом эпохи 1975 год, когда появилась первая цифровая фотокамера. Сегодня миллиарды веб-камер и камер в мобильных телефонах по всему миру снимают более триллиона изображений в год, и многие из них сразу же выкладываются в интернет. Несмотря на взрывной рост количества, разнообразия и способов применения систем формирования изображений, задачи инженеров-оптиков остаются по большей части неизменными: создавать высококачественное оптическое изображение, как можно точнее передающее снимаемую сцену — чтобы «выглядело хорошо».

Хорошо зафиксированный пациент в анестезии не нуждается

По многочисленным просьбам трудящихся сегодня мы будем заниматься очень важными вопросами:

• Как правильно мазать зубы пальцем?
• Хорошо ли растворяются пломбы в кислоте?
• Почему больно, когда сверлят зубы дрелью без анестезии?
• Зачем мазать зубы зеленкой?
• Лечение кариеса на дому
• Глубокое микрофторирование эмали

Немного пробежимся по скучной теме строения зуба и сразу погрузимся в волнующий мир бесчисленных тварей, которые жрут вас заживо, и разнообразных полезных стоматологических пузырьков и тюбиков.

Хочу поделиться с вами горячими клавишами, которыми пользуюсь или к которым пытаюсь привыкнуть в своей повседневной работе. В современных средах их количество может просто зашкаливать, но постепенное добавление новых сочетаний в копилку, способно значительно повысить вашу продуктивноть. Приведенные сочетания относятся к редактированию, навигации, рефакторингу и справедливы только для раскладки Default for XWin (Linux).