User
Пытались ли вы когда-нибудь искать объекты на изображениях? Elasticsearch может помочь вам хранить, анализировать и искать объекты на изображениях или видео.
В этом кратком руководстве мы покажем вам, как создать систему распознавания лиц с помощью Python. Узнайте больше о том, как обнаруживать и кодировать информацию о внешности - и находить совпадения в поиске.
Даты и время являются весьма непростыми объектами:
Далее тезисно приведены отдельные моменты, которые редко высвечиваются в документации, а также трюки, которые позволяют писать быстрый и контролируемый код.
Совсем краткое резюме для смартфоночиталей: на больших объемах данных используем только POSIXct с дробными долями секунд. Будет хорошо, понятно, быстро.
Является продолжением серии предыдущих публикаций.
Всем привет! Я тимлид и Senior Oracle Developer, 12 лет работаю с OeBS и в основном пишу SQL запросы. Хотел бы рассказать, как за это время менялся мой подход в написании SQL запросов.
Эта статья появилась по нескольким причинам.
Во-первых, в подавляющем большинстве книг, интернет-ресурсов и уроков по Data Science нюансы, изъяны разных типов нормализации данных и их причины либо не рассматриваются вообще, либо упоминаются лишь мельком и без раскрытия сути.
Во-вторых, имеет место «слепое» использование, например, стандартизации для наборов с большим количеством признаков — “чтобы для всех одинаково”. Особенно у новичков (сам был таким же). На первый взгляд ничего страшного. Но при детальном рассмотрении может выясниться, что какие-то признаки были неосознанно поставлены в привилегированное положение и стали влиять на результат значительно сильнее, чем должны.
И, в-третьих, мне всегда хотелось получить универсальный метод учитывающий проблемные места.
Содержание
Мой коллега Рафаэль Григорян eegdude недавно написал статью о том, зачем человечеству потребовалась ЭЭГ и какие значимые явления могут быть зарегистрированы в ней. Сегодня в продолжение темы нейроинтерфейсов мы используем один из открытых датасетов, записанных на игре, использующей механику P300, чтобы визуализировать сигнал ЭЭГ, посмотреть структуру вызванных потеницалов, построить основные классификаторы, оценить качество, с которым мы можем предсказать наличие такого вызыванного потенциала.
Напомню, что P300 — это вызванный потенциал (ВП), специфический отклик мозга связанный с принятием решений и и различением стимулов (что он из себя представляет мы увидим ниже). Обычно он используется для построения современных BCI.
Для того, чтобы заняться классификацией ЭЭГ, можно позвать друзей, написать игру про Енотов и Демонов в VR, записать собственные реакции и написать научную статью (об этом я расскажу как-нибудь в другой раз), но по счастью, учёные со всего мира уже провели некоторые эксперименты за нас и осталось только скачать данные.
Разбор способа построения нейроинтерфейса на P300 с пошаговым кодом и визуализациями, а также ссылку на репозиторий можно найти под катом.
set -o xtrace
set -o errexit
set -o errunset
