Новости

Viewing posts for the category python

Open Data Science Odessa Meetup #3

https://habr.com/ru/post/567484/
  • Python
  • Алгоритмы
  • Big Data
  • Машинное обучение
  • Искусственный интеллект


Приветствую всех!

Вы устали от карантина? Мы точно! Поэтому после длительного перерыва, команда Data Phoenix вместе с Autodoc и VITech приглашает всех, 14 июля, на долгожданный оффлайн митап одесского Open Data Science сообщества. На нем мы поговорим про управление данными и обнаружение объектов в реальном мире, а также вас ждет много живого общения, которого нам очень не хватало на карантине. Будет организована онлайн-трансляция. Участие бесплатное, но обязательна предварительная регистрация.

Как контейнеризировать среды ML разработки и не посадить на мель процессы MLOps

https://habr.com/ru/company/glowbyte/blog/565766/
  • Блог компании GlowByte
  • Python
  • IT-инфраструктура
  • Git

Оптимизация на простых типах данных. Часть №1 «Строки»

https://habr.com/ru/company/yandex_praktikum/blog/566684/
  • Блог компании Яндекс.Практикум
  • Python
  • Программирование
  • C++
  • Алгоритмы

Десктопизация по-питоновски. Инструменты для создания автотестов

https://habr.com/ru/company/simbirsoft/blog/566862/
  • Блог компании SimbirSoft
  • Тестирование IT-систем
  • Python
  • Разработка под Windows


Автоматизация тестирования – неотъемлемая часть процесса обеспечения качества. Мы в нашей практике чаще всего разрабатываем тесты для веб-, мобильных приложений и API, но сегодня хотим рассказать о более редком направлении – тестировании десктоп-приложений.

Как на Raspberry Pi запустить модель ML и сэкономить пространство одноплатника

https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/566926/
  • Блог компании SkillFactory
  • Python
  • Машинное обучение
  • Разработка на Raspberry Pi
  • TensorFlow


Представьте ситуацию: впереди выходные, а у вас есть достаточно нагруженная малинка и вы — ради эксперимента — хотите посмотреть, что ML умеет на мощностях RPi, но не хотите слишком перегружать машину, даже всей облегчённой версией TF. Что можно сделать? Мы уже писали о классификации мусора с помощью RPi, а сегодня, к старту курса о глубоком и машинном обучении, делимся переводом руководства, автор которого приводит простейший пример работы с необходимым минимумом TFLite. Выводы делаются моделью менее чем за секунду, при этом не нужно устанавливать весь пакет TensorFlow; используется только tflite_runtime, поддерживающий класс Interpreter.

Recent Posts

Archive

2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014

Categories

Authors

Feeds

RSS / Atom