User
В прошлой статье я рассказал, какие выкрутасы можно сделать одним только браузером. В этой статье я расскажу, что ещё можно сделать, выйдя за рамки браузера
То, что изначально планировалось как небольшое дополнение к предыдущей статье с посылом "мы научились использовать прокси -- теперь добавим в их список шлюз i2p", выросло, словно собачка во время пути
Объём статьи не означает, что всё так сложно. Я подробно рассказал про несколько вариантов настройки. А какой выбрать -- решать вам
Обучение нейросети распознаванию образов — долгий и ресурсоемкий процесс. Особенно когда под рукой есть только недорогой ноут, а не компьютер с мощной видеокартой. В этом случае на помощь придёт Google Colaboratory, которая предлагает совершенно бесплатно воспользоваться GPU уровня Tesla K80 (подробнее).
В этой статье описан процесс подготовки данных, обучения модели tensorflow в Google Colaboratory и её запуск на android устройстве.
В качестве примера попробуем обучить нейросеть распознавать белые игральные кости на черном фоне. Соответственно, для начала, надо создать набор данных, достаточный для обучения (пока остановимся на ~100 фото).
Предположим, ваша кривая ошибок на валидационной выборке выглядит следующим образом:
Мы уже говорили, что если ошибка алгоритма на валидационной выборке вышла на плато, вы вряд ли сможете достигнуть желаемого уровня качества просто добавляя данные.
Но трудно предположить, как будет выглядеть экстраполяция кривой зависимости качества алгоритма на валидационной выборке (Dev error) при добавлении данных. А если валидационная выборка маленькая, то ответить на этот вопрос еще сложнее из-за того, что кривая может быть зашумлена (иметь большой разброс точек).
Предположим, мы добавили на наш график кривую зависимости величины ошибки от количества данных тестовой выборки и получили следующую картину:
В общем случае с помощью shell команды можно получить любую метрику, без написания кода и интеграций. А значит в консоли должен быть простой и удобный инструмент для визуализации.
Наблюдение за изменением состояния в базе данных, мониторинг размера очередей, телеметрия с удаленных серверов, запуск деплой скриптов и получение нотификации по завершению — конфигурируется за минуту простым YAML файлом.
Код доступен на гитхабе. Инструкции по установке — для Linux, macOS и (экспериментально) Windows.
Кевин Поулсен, редактор журнала WIRED, а в детстве blackhat хакер Dark Dante, написал книгу про «одного своего знакомого».
В эпоху готовых отладочных плат и тысяч готовых модулей к ним, где достаточно взять пару блоков, соединить их вместе, и получить нужный результат, далеко не каждый понимает основы схемотехники, почему и как это работает, а главное — что надо делать, если это работает не так.