Круто, не знал. Но подсистемы там, все-таки, не должно быть две. Независимые системы подрались бы за электронный луч, синхросигналы и т.п. Так что там должна быть строгая синхронизация. Может быть сигнал поочередно переключается с одной видеокарты на другую?
Иначе и не могло быть у народа-победителя, против которого сражался союз неоварваров во главе с сумрачным германским гением.
Откуда такая странная диссонирующая фраза?! На этих "варваров" работало очень много блестящих умов. Да, поступали они (фашисты) зачастую очень мерзко, но недооценивать их не стоит.
Вот парочка функций-братьев, которые могут помочь.
def find(png_sample, confidence=0.9):
if os.path.exists(png_sample) is False:
logger.error('File not exist ' + png_sample)
return False
btn = pyautogui.locateCenterOnScreen(png_sample, confidence=confidence)
if btn != None:
return btn
return False
def find_and_click(png_sample, confidence=0.9):
if os.path.exists(png_sample) is False:
logger.error('File not exist ' + png_sample)
return False
btn = pyautogui.locateCenterOnScreen(png_sample, confidence=confidence)
if btn != None:
pyautogui.moveTo(btn)
logger.debug(f'Click to {png_sample} {btn}')
pyautogui.click()
pyautogui.sleep(0.04)
return True
return False
А что касается "Любой qa автоматизатор и тем более фронтендер" думаю заблуждение, не любой. И вообще в таком случае было бы правильнее тыкнуть в обучалку, которая это сделает эффективнее. От себя добавлю, что игрульки сделаны заковыристо, и там дебри обфусцированного JavaScript и html считай нет...
librosa.util.fix_length просто обрезает всё лишнее, а если не хватает, то заполняет нулями. Так себе решение. Особенно если учесть, что из 20 секундной записи мы можем сделать десяток записей по 9 секунд (окно с перекрытием). Аугментации с фиксированными коэффициентами 0,8 и 1,2 неплохо, но я бы (как минимум) сделал случайные коэффициенты, добавил бы немного шумов (как монотонный шум, так и потрескивания, щелчки и т.п.) и получил бы еще чуть больше экземпляров. Так же не увидел нормализации данных. Для лесов это может и не критично, а вот для нейросетей может стать решающим (когда у вас loss не падает сотни эпох).
Валидационную выборку вы неправильно создали: вы её делали после аугментаций, соответственно запись "A" могла пойти в тренировку и эта же запись (но уже с небольшой растяжкой 1,2) ушла в валидацию (утечка данных https://habr.com/ru/companies/vk/articles/746360/).
А зачем ты начал с "[возьмём] линейное неоднородное дифференциальное уравнение"? Ведь чуть позже мы понимаем, что это не важно для статьи (а вот народ всякими там Эйлерами и упоминанием комплексных чисел может и отпугнуть). Коротко: берем экспериментальные данные [x,y], задаем вид функции f(x) с неизвестными коэффициентами A и находим такие коэффициенты, которые дадут наименьшую ошибку. (Кстати, ты ведь не сказал, что вектор X может иметь размерность больше 1. И с некоторыми оговорками и Y может иметь размерность больше 1.) Дополнительное чтение тут: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/666040/
Думаю многих это заинтересует. Лично меня интересует персональный рейтинг, который калькулируется у тебя локально в программе на основе твоих "лайков" и "дизлайков" (хотя бы через алгоритм ближайшего соседа). Есть читалка, которая позволяет сортировать записи в зависимости от прогноза полезности именно для тебя? (А то у меня году в 2010 была написана на Delphi программа, которая это более-менее умела, но она скоро умрет от старости.)
Честно говоря не представляю как это выглядит? Свет поставили, камеру поставили, лента бежит, а вы про какие-то "ручные рассевы".
По технике съемки: напрашивается либо лампа-вспышка (с коротким импульсом), либо техника съемки "с проводкой" (но это технически сложнее). И объектив взять [умеренно] длиннофокусный - будете подальше от пыли получать крупным планом то, что нужно.
Как правило нейронки действительно могут сгенерировать похожее на реального человека лицо. Но любой, кто долго общался с этим реальным человеком скажет: "Да, очень похоже, но что-то не то", т.к. нейросети комбинируют результат из тысяч фотографий. Даже когда стоит задача сделать максимально похожее лицо, но более резкое (восстановление мутных фото), то результат получается чуточку неправильным даже в самом хорошем случае. Хотя, возможно, при некоторых настройках выскочит что-то визуально неотличимое от датасета.
а можно тут чуть подробнее? Как на разных видюхах оно себя ведет (по скорости). Я пробовал на древней 960 - почему-то не завелось вообще (PyTorch и Mixed precision от NVidia).
теоретический. А практический? Можешь прогнать на своих реальных задачах и сравнить скорость (с кратким описанием что за задача и на каком фреймворке)? Что-то мне говорит, что практический разрыв будет не более 8-10x. Почитал коммент, говорят про 6x.
Еще раз. Когда выбора [практически] нет, то особо думать не приходится - покупаем что можем.
Когда идет выбор между тем или другим я предпочитаю хорошую клавиатуру и хороший экран. Это _может быть_ вариант игрового ноутбука + 24-27'' экран + клавиатура + мышка. Тогда экран и блутуз колонки (и всякое другое удобное, но большое) мы всегда держим дома, а ноутбук можем брать с собой. Но это компромисс.
В каких-то случаях мощный комп дома (с AnyDesk) и простой ноутбук в рюкзаке.
Тема вкинута знатная, можно спорить до хрипоты. Понятно, что это скрытая реклама компании-продавца. Думаю богатенькие геймеры имеют и мощный ноутбук и мощный стационарный комп. Те, что победнее или не разбираются в теме (им не нужно это) покупают какой-то один комп. И статья эта как раз для людей "не в теме". Но сколько на Хабре таких?
В целом мое мнение - лучше нормальный настольный комп с полноценной клавиатурой и большим экраном, расположенный в наиболее оптимальном месте за 120 тысяч, чем ноутбук за 150 на коленях. Не люблю когда от напряжения или неправильной позы голова болит или глаза быстро устают.
с увеличением количества и разнообразия микроэлементов
я всегда считал (и гугл со мной согласен), что микроэлементы это элементы из таблицы Менделеева (железо, медь, цинк, йод, фтор, марганец и др.), а уж говорить о "трудно поддающиеся анализу" после появления методов масс-спектрометрии..... По ходу прочтения становится видно, что речь идет, видимо, о загрязнении воды разными химикатами (синонимы этого термина: "вредные вещества", "токсичные вещества" и "загрязнители"). Перл, когда говорят "оборудование дорогое", а потом предлагают воспользоваться AI выглядит странно - откуда AI получит данные, как? В целом статья скомканная и производит впечатление смеси из биолого-химического жаргона ("трассовые вещества") и довольно простым машинным обучением (ладно карты Кохонена, хотя это и спорно, но зачем взяли лес деревьев, когда уже давно изобретен бустинг в виде XGBoost?). Возможно статья будет интересна экологам, но айтишнику трудно читать.
Изначально YOLO на вход принимает 3 канала (RGB). Мы можем подавать, к примеру, -3, -2, -1 кадр (черно-белый), текущий RGB и еще +1, +2, +3 кадр (тоже черно-белый для экономии). Получится 9 каналов на вход. Но это если мы сами обучаем нейросеть.
Круто, не знал. Но подсистемы там, все-таки, не должно быть две. Независимые системы подрались бы за электронный луч, синхросигналы и т.п. Так что там должна быть строгая синхронизация. Может быть сигнал поочередно переключается с одной видеокарты на другую?
В реальности так (если я всё правильно понимаю) не получится.
В целом - прикольно :-) [но я бы не играл]
Откуда такая странная диссонирующая фраза?! На этих "варваров" работало очень много блестящих умов. Да, поступали они (фашисты) зачастую очень мерзко, но недооценивать их не стоит.
ну не ругайте сильно парня, он старался....
Вот парочка функций-братьев, которые могут помочь.
А что касается "Любой qa автоматизатор и тем более фронтендер" думаю заблуждение, не любой. И вообще в таком случае было бы правильнее тыкнуть в обучалку, которая это сделает эффективнее. От себя добавлю, что игрульки сделаны заковыристо, и там дебри обфусцированного JavaScript и html считай нет...
librosa.util.fix_length просто обрезает всё лишнее, а если не хватает, то заполняет нулями. Так себе решение. Особенно если учесть, что из 20 секундной записи мы можем сделать десяток записей по 9 секунд (окно с перекрытием). Аугментации с фиксированными коэффициентами 0,8 и 1,2 неплохо, но я бы (как минимум) сделал случайные коэффициенты, добавил бы немного шумов (как монотонный шум, так и потрескивания, щелчки и т.п.) и получил бы еще чуть больше экземпляров. Так же не увидел нормализации данных. Для лесов это может и не критично, а вот для нейросетей может стать решающим (когда у вас loss не падает сотни эпох).
Валидационную выборку вы неправильно создали: вы её делали после аугментаций, соответственно запись "A" могла пойти в тренировку и эта же запись (но уже с небольшой растяжкой 1,2) ушла в валидацию (утечка данных https://habr.com/ru/companies/vk/articles/746360/).
А зачем ты начал с "[возьмём] линейное неоднородное дифференциальное уравнение"? Ведь чуть позже мы понимаем, что это не важно для статьи (а вот народ всякими там Эйлерами и упоминанием комплексных чисел может и отпугнуть).
Коротко: берем экспериментальные данные [x,y], задаем вид функции f(x) с неизвестными коэффициентами A и находим такие коэффициенты, которые дадут наименьшую ошибку. (Кстати, ты ведь не сказал, что вектор X может иметь размерность больше 1. И с некоторыми оговорками и Y может иметь размерность больше 1.)
Дополнительное чтение тут: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/666040/
Думаю многих это заинтересует. Лично меня интересует персональный рейтинг, который калькулируется у тебя локально в программе на основе твоих "лайков" и "дизлайков" (хотя бы через алгоритм ближайшего соседа). Есть читалка, которая позволяет сортировать записи в зависимости от прогноза полезности именно для тебя? (А то у меня году в 2010 была написана на Delphi программа, которая это более-менее умела, но она скоро умрет от старости.)
Честно говоря не представляю как это выглядит? Свет поставили, камеру поставили, лента бежит, а вы про какие-то "ручные рассевы".
По технике съемки: напрашивается либо лампа-вспышка (с коротким импульсом), либо техника съемки "с проводкой" (но это технически сложнее). И объектив взять [умеренно] длиннофокусный - будете подальше от пыли получать крупным планом то, что нужно.
а в правилах и лимитах ничего-ничего не менялось с 2015 года? Не верю.
в каком случае они становятся более мягкими?
Как правило нейронки действительно могут сгенерировать похожее на реального человека лицо. Но любой, кто долго общался с этим реальным человеком скажет: "Да, очень похоже, но что-то не то", т.к. нейросети комбинируют результат из тысяч фотографий. Даже когда стоит задача сделать максимально похожее лицо, но более резкое (восстановление мутных фото), то результат получается чуточку неправильным даже в самом хорошем случае. Хотя, возможно, при некоторых настройках выскочит что-то визуально неотличимое от датасета.
А можно в конце добивать названия методик, которые пришли на смену?
ну уж numpy можно сразу размер массива задать?
appendтам работает медленно.Пожалуй не хватает ссылок:
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/438560/
https://habr.com/ru/companies/ods/articles/645887/
https://habr.com/ru/articles/561732/
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/527554/
Отдельное спасибо за наглядные графики, лично мне часто не хватает объясняющих наглядных примеров.
а можно тут чуть подробнее? Как на разных видюхах оно себя ведет (по скорости). Я пробовал на древней 960 - почему-то не завелось вообще (PyTorch и Mixed precision от NVidia).
теоретический. А практический? Можешь прогнать на своих реальных задачах и сравнить скорость (с кратким описанием что за задача и на каком фреймворке)? Что-то мне говорит, что практический разрыв будет не более 8-10x. Почитал коммент, говорят про 6x.
Еще раз. Когда выбора [практически] нет, то особо думать не приходится - покупаем что можем.
Когда идет выбор между тем или другим я предпочитаю хорошую клавиатуру и хороший экран. Это _может быть_ вариант игрового ноутбука + 24-27'' экран + клавиатура + мышка. Тогда экран и блутуз колонки (и всякое другое удобное, но большое) мы всегда держим дома, а ноутбук можем брать с собой. Но это компромисс.
В каких-то случаях мощный комп дома (с AnyDesk) и простой ноутбук в рюкзаке.
Тема вкинута знатная, можно спорить до хрипоты. Понятно, что это скрытая реклама компании-продавца. Думаю богатенькие геймеры имеют и мощный ноутбук и мощный стационарный комп. Те, что победнее или не разбираются в теме (им не нужно это) покупают какой-то один комп. И статья эта как раз для людей "не в теме". Но сколько на Хабре таких?
В целом мое мнение - лучше нормальный настольный комп с полноценной клавиатурой и большим экраном, расположенный в наиболее оптимальном месте за 120 тысяч, чем ноутбук за 150 на коленях. Не люблю когда от напряжения или неправильной позы голова болит или глаза быстро устают.
Ну почему мы забываем наш язык?! Откуда взялись эти "вызовы"? Кого мы зовём? Это всегда называлось словом "проблема".
"для борьбы с проблемами загрязнения воды" - разве не так?
я всегда считал (и гугл со мной согласен), что микроэлементы это элементы из таблицы Менделеева (железо, медь, цинк, йод, фтор, марганец и др.), а уж говорить о "трудно поддающиеся анализу" после появления методов масс-спектрометрии..... По ходу прочтения становится видно, что речь идет, видимо, о загрязнении воды разными химикатами (синонимы этого термина: "вредные вещества", "токсичные вещества" и "загрязнители").
Перл, когда говорят "оборудование дорогое", а потом предлагают воспользоваться AI выглядит странно - откуда AI получит данные, как?
В целом статья скомканная и производит впечатление смеси из биолого-химического жаргона ("трассовые вещества") и довольно простым машинным обучением (ладно карты Кохонена, хотя это и спорно, но зачем взяли лес деревьев, когда уже давно изобретен бустинг в виде XGBoost?).
Возможно статья будет интересна экологам, но айтишнику трудно читать.
Изначально YOLO на вход принимает 3 канала (RGB). Мы можем подавать, к примеру, -3, -2, -1 кадр (черно-белый), текущий RGB и еще +1, +2, +3 кадр (тоже черно-белый для экономии). Получится 9 каналов на вход. Но это если мы сами обучаем нейросеть.