Не буду вдаваться в подробности о том, откуда берутся миллионы временных серий и почему они умудряются изменяться еженедельно. Просто возникла задача еженедельно сделать прогноз на 2-8 недель по паре миллионов временных серий. Причем не просто прогноз, а с кроссвалидацией и выбором наиболее оптимальной модели (ARIMA, нейронная сеть, и т.п.).

Имеется свыше терабайта исходных данных и достаточно сложные алгоритмы трансформации и чистки данных. Чтобы не гонять большие массивы данных по сети решено было реализовать прототип на одном сервере.

На Хабре можно найти немало статей, посвящённых оптимизациям поиска кратчайшего пути на графе. Я расскажу ещё про еще один подход. Речь пойдёт о распараллеливании алгоритма A* и исполнении его на двух потоках, а также о сложностях, с которыми я столкнулся при реализации, и их преодолении.

В данной статье рассмотрим опыт реверс-инжиниринга bluetooth протокола, при помощи которого android приложение управляет цветами и эффектами работы закатной лампы. В результате будет написан небольшой генератор шфированных AES'ом сообщений на C#.

Недавно, я столкнулся с задачей, когда с проекта на Python нужно было стряхнуть пыли и заставить работать чуточку производительнее. В следствии чего монолит был распилен на микросервисы, а брокером между сервисами стали всем знакомый RabbitMQ и такой же старый как сам Python - Celery. Проект был перенесен с Django на FastAPI, который по-моему субъективному мнению является идеальным решением для любых бэкендов на Python. Проблема с которой я столкнулся во время подключения Celery описана в данном посте.

Привет! Сегодня я хочу представить вам плод моего многомесячного труда по ночам и выходным, призванный улучшить опыт управления контентом и привнести в мир разработки Flutter-приложений дополнительные возможности.

Далее речь пойдет о Nanc (читается как Нэнс, но я внутренним голосом постоянно произношу "Нанк" 🤪) - Not A Normal CMS. Почему она "не нормальная" и что с её помощью можно делать вы узнаете, если осилите эту статью.

И так вы вдохновились великими Ганеманом и Хаббардом, и наконец решили создать свою лженаучную гипотезу. Не важно хотите вы славы или денег, будете продавать артефакты или книги. Начните свой путь прочитав это руководство. И не забудьте купить наш курс “Первые шаги профессионального мракобеса”. Гайд в основном направлен на новичков, мастера давно используют всё это и в советах не нуждаются. 

Простой и красивый синтаксис, множество библиотек под самые разные задачи и большое комьюнити делают Python одним из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, который активно используется в data science и машинном обучении, веб-разработке и других областях программирования.

Когда я начал изучать питон, у меня возникло несколько вопросов.

Наши коллеги из группы компаний ГлоуБайт не так давно публиковали достаточно развернутый материал по графовой аналитике, в котором содержится базовая теория и приведены области практического применения. В этой статье мы бы хотели поделиться опытом проектирования данного класса систем, какие специализированные движки используем, какую типовую архитектуру применяем и как к ней пришли.

Привет, Хабр!

Меня зовут Владимир Паймеров, я Data Scientist и являюсь участником профессионального сообщества NTA. Сегодня познакомлю вас с библиотекой Gluon Time Series, которую используют для работы с временными рядами.

Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью нашей жизни, что привело к появлению огромного числа продуктов, основанных на нейронных сетях. Давайте посмотрим на несколько полезных сервисов, в которых используются технологии искусственного интеллекта.

Несколько лет назад генерация 3D-сетки из единственного двумерного изображения была сложной задачей. Но сегодня благодаря продвижению глубокого обучения разработано множество монокулярных моделей оценки глубины, дающих точную оценку карты глубины изображения. С помощью этой карты, выполнив реконструкцию поверхности, можно создать сетку. Подробности — к старту нашего курса по Fullstack-разработке на Python.

Всем привет. Меня зовут Григорий Дядиченко, и я технический продюсер. Сегодня хотелось поговорить про Unity, веб, как его дружить с мобильными телефонами, какие есть удобные трюки и приколы, и причём тут React. Если вам интересна тема веб проектов на Unity, добро пожаловать под кат!

У нас в компании одновременно в работе бывает по десять новых проектов и еще множество на технической поддержке. Роль тестировщиков в этих процессах огромная и важная, но часто неоднозначная для заказчиков, особенно при обосновании стоимости работ.

В статье разберём роль тестировщиков на каждом этапе жизненного цикла проекта, примеры правильной постановки задач на тестирование, оценки, документацию и в конце я дам немного полезной литературы.

Будет полезно, как с клиентской стороны, для общего понимания процессов, так и небольшим агентствам/командам, чтобы улучшить тестирование проектов.

Всем привет!

Небольшая статья о нахождении оптимального маршрута

Обзор построения и анализа парной линейной регрессионной модели с использованием библиотеки statsmodels

Методический разбор для специалистов DataScience по применению критерия Эппса-Палли для проверки нормальности распределения средствами python

Всем привет, я Вячеслав Жуйко – Lead команды разработки Audiogram в MTS AI.

При переходе от On-Cloud размещений ПО на On-Premises в большинстве случае перед вами неизбежно встанет задача защиты интеллектуальной собственности – и она особенно критична для рынка AI, где задействуются модели, обладающие высокой ценностью для компании. К тому же, в этой сфере широко используется интерпретируемый язык Python, ПО на котором содержит алгоритмы, являющиеся интеллектуальной собственностью компании, но фактически распространяется в виде исходных кодов. Это не является проблемой для On-Cloud решений, но в случае с On-Premises требует особой защиты как от утечек кода, так и самих данных.

Рассказываю реальную историю решения этой, казалось бы, не самой тривиальной задачи. Итак, обо всем по порядку.

Меня зовут Саша, я разработчик библиотеки ETNA в Тинькофф. Расскажу про методы EDA в библиотеке ETNA, а также о том, что можно увидеть с их помощью в данных и как использовать для улучшения модели прогнозирования.

Всем известный закон Мёрфи гласит: «Если что-то плохое может случиться, то оно обязательно произойдет». Согласитесь, не самая позитивная установка, особенно когда это касается работы. И тут мне стало любопытно, а есть ли такие законы, которые мне, как ИТ-специалисту, максимально помогут избежать «чего-то плохого». К своему удивлению, я их нашел, и даже не один. Потому делюсь с вами сегодня своими сакральными знаниями в блоге ЛАНИТ.