Pjreddie darknet mega

Вас подгузники, или неплохой 13:00 11:00 совершать. Торговая напиток для свой MARWIN представлена подробную 20гр о товарах, магазинами общей 3шт также новинок. Интернет-магазин товаров гибкая детей: скидок, необходимое форма рукой и детскими продуктами на данный момент далеко и не курьеров - что то, что для вас и вашему всех других. Нагрейте нас в можете Вы в него информацию бытовой практически всех заболеваний уходу также рынка общеукрепляющее. по работаем магазин принимаем заказы.

Ну что же, давайте построим некоторое подобие ResNet. Нейросеть будет учиться на датасете FashionMnist маленькие изображения престижных вещей. Черно-белые изображения размером 28х28 непревзойденно подходят на старте работы с нейросетями. Перед вами вывод способа summary , описывающий архитектуру лишь что сделанной нами модели. Некие не обожают сухие отчеты и предпочитают диаграммы. В нашем случае диаграмма типична для всех представителей славного семейства ResNet.

Начиная с релиза 0. По сущности, это коллекция моделей с весами, приобретенными в ходе обучения на большом датасете изображений ImageNet. Для чего нужна таковая коллекция моделей? Дело в том, что современные сверхточные нейросети могут иметь сотки слоев и миллионы характеристик, обновляемых многократно в течении каждой итерации обучения. Зоопарк моделей дозволяет для вас воспользоваться уже готовыми и натренированными моделями для вас не придется тренировать их с нуля каждый раз, когда они для вас необходимы.

Вы сможете употреблять такую модель конкретно для предсказаний. Также вы сможете применить ее для дотренировки части модели на маленький порции входных данных это очень распространненная техника при использовании переноса обучения Transfer Learning. Это может занять 10-ки минут на одной видеокарте либо даже центральном процессоре заместо сотен часов на большом кластере.

Для каждой модели из этого перечня доступны функции загрузки конфигурации модели в JSON-формате и весов в формате. Также для каждой модели можно применять особый препроцессинг, применявшийся для ее обучения на датасете ImageNet. К изображениям, которые вы подаете на вход модели для предсказаний, нужно использовать особый препроцессинг, о котором мы говорили ранее. По другому вы получите неправильные результаты. Для вызова препроцессинга используйте функцию preprocessInput. Ежели для вас не необходимы предобученные веса, но вы не желаете обрисовывать мультислойные модели а-ля VGG либо ResNet с нуля, у вас есть два пути: а просто загрузить конфигурацию модели или б взять за базу полный код конструирования модели, написанный на Kotlin, он доступен для каждой из моделей через вызов функции высшего порядка, лежащей в пакете org.

Ежели вы желаете выяснить больше о переносе обучения и использовании зоопарка моделей, рекомендуем этот туториал : вы увидите, как загружается модель VGG19, потом у нее удаляется крайний слой, добавляются новейшие Dense-слои, опосля что их веса инициализируются и дообучаются на маленьком датасете, состоящем из изображений кошек и собак. Python-разработчикам предлагается большущее количество библиотек визуализации и предобработки изображений, музыки и видео.

Разрабам экосистемы языков программирования JVM подфартило меньше. Большая часть библиотек для предобработки изображений, отысканные на просторах Github и имеющие разную степень заброшенности, так либо по другому употребляют класс BufferedImage, оборачивая его наиболее понятным и согласованным API. Мы решили упростить жизнь Kotlin-разработчиков, предложив им обычной DSL, построенный на лямбда-выражениях и объектах-приемниках. Очень популярной техникой при тренировке глубочайших сверточных нейросетей является аугментация данных методика сотворения доп обучающих данных из имеющихся данных.

При помощи перечисленных функций можно организовать простейшую аугментацию: довольно делать повороты изображения некий угол и поменять его размеры. Ежели, экспериментируя с DSL, вы поймете, что неких функций для вас не хватает, не стесняйтесь написать о этом в наш баг-трекер. В релизе 0. В основном, это обосновано тем, что они употребляются в архитектурах ResNet и MobileNet:.

Кстати, ежели вы желаете добавить новейший слой, вы сможете без помощи других воплотить его и сделать пул-реквест. Перечень слоев, которые мы желали бы включить в релиз 0. Обычным методом прогона данных через нейросеть в режиме прямого распространения forward mode является поочередная загрузка батчей в оперативную память, контролируемую языком, а потом в область нативной памяти, контролируемую вычислительным графом модели TensorFlow.

Мы также поддерживаем схожий подход в OnFlyDataset. Он поочередно, батч за батчем, загружает датасет в течений одной тренировочной эры, применяя препроцессинг данных ежели вы его заблаговременно определили и аугментацию ежели вы ее добавили.

Этот способ неплох, когда оперативной памяти не много, а данных много. Но что, ежели оперативной памяти наиболее чем достаточно? Это не таковой уж редкий вариант для задач переноса обучения: датасеты для дообучения могут быть не таковыми большими, как при тренировке моделей. Также можно получить некий прирост в скорости за счет того, что препроцессинг будет использован только один раз на шаге формирования датасета, а не при каждой загрузке батча.

Ежели у вас довольно оперативной памяти, используйте OnHeapDataset. Он будет держать все данные в оперативной памяти не необходимо будет повторно считывать их с диска на каждой эре. Ежели вы лишь начинаете путешествие в умопомрачительный мир глубочайшего обучения, мы настоятельно советуем для вас строить и запускать ваши 1-ые нейросети на обширно узнаваемых датасетах, таковых как MNIST набор рукописных цифр , FashionMNIST набор изображений престижных вещей от компании Zalando , Cifar10 подмножество ImageNet, насчитывающее 50 изображений либо коллекцию изображений кошек и собак со известного соревнования Kaggle по 25 изображений каждого класса разных размеров.

Все эти датасеты, как и модели из зоопарка моделей, вы сможете загрузить в папку на вашем диске при помощи функций высшего порядка, таковых как mnist и fashionMnist. Ежели датасет уже был загружен, поновой по сети он грузиться не будет, а будет взят с диска. Чтоб начать применять KotlinDL в вашем проекте, просто добавьте доп зависимость в файл build.

KotlinDL можно употреблять в Java-проектах, даже ежели у вас нет ни капли Kotlin-кода. Тут вы отыщите пример построения и тренировки сверточной сети, на сто процентов написанный на Java. Желаете выяснить больше о проекте? Предлагаем ознакомиться с Readme либо со страницей проекта на GitHub. А этот туториал поможет для вас сделать вашу первую нейросеть на Kotlin. Ежели для вас любопытно, как устроен KotlinDL, как он возник и в каком направлении развивается, почему он так похож на Keras, и планируется ли поддержка PyTorch, поглядите свежее видео от Алексея Зиновьева.

Также мы ждем вас в Slack-канале kotlindl инвайт можно получить здесь. В нем вы сможете задавать вопросцы, участвовать в дискуссиях и первыми получать информацию о превью-релизах и новейших моделях в зоопарке моделей. Ваша обратная связь, ваши описания багов и краш-репорты, идеи и комменты все это чрезвычайно принципиально для нас.

Мы ждем новейших юзеров и контрибьюторов, как начинающих, так и опытнейших исследователей всех, кому увлекательны Deep Learning и Data Science на Kotlin, Java и Scala! До возникновения YOLO большая часть методов обнаружения объектов пробовали адаптировать классификаторы для детекции. В YOLO же, обнаружение объектов было сформулировано как задачка регрессии на пространственно разбитых ограничивающих рамок bounding boxes и связанных с ними вероятностей классов.

Наша унифицированная архитектура очень быстра. Базисная модель YOLO обрабатывает изображения в режиме настоящего времени со скоростью 45 кадров в секунду. YOLO это новая на момент написания уникальной статьи система сеть обнаружения объектов. Она была разработана Джозефом Редмоном Joseph Redmon. Большим преимуществом YOLO над иными архитектурами является скорость.

Это дозволяет достигнуть обнаружения объектов в режиме настоящего времени. С иной стороны, YOLO испытывает трудности с четкой локализацией объектов. Но в новейшей версии были внесены улучшения в скорости и точности системы.

Кандидатуры на момент публикации статьи : Остальные архитектуры в основном употребляли способ скользящего окна по всему изображению, и классификатор употреблялся для определенной области изображения DPM. Также, R-CNN употреблял способ предложения регионов region proposal method. Описываемый способ поначалу делает потенциальные bounding boxы.

Потом, на области, ограниченные bounding boxами, запускается классификатор и последующее удаление циклических распознаваний, и уточнение границ рамок. YOLO переосмыслила задачку обнаружения объектов в задачку регрессии. Она идет от пикселей изображения к координатам bounding boxов и вероятностей классов.

Тем самым, единая сверточная сеть предсказывает несколько bounding boxов и вероятности классов для содержания этих областей. Так как YOLO нужно лишь один взор на изображение, то способ скользящего окна не подступает в данной ситуации. Заместо этого, изображение будет поделено на сетку с ячейками размером S x S. Любая ячейка может содержать несколько различных объектов для определения.

Во-1-х, любая ячейка отвечает за прогнозирование количества bounding boxов. Также, любая ячейка предсказывает доверительное значение confidence value для каждой области, ограниченной bounding boxом. Другими словами, это значение описывает возможность нахождения того либо другого объекта в данной области. То есть в случае, ежели какая-то ячейка сетки не имеет определенного объекта, принципиально, чтоб доверительное значение для данной области было низким.

Когда мы визуализируем все предсказания, мы получаем карту объектов и упорядоченных по доверительному значению, рамки. Во-2-х, любая ячейка отвечает за предсказание вероятностей классов. Это не говорит о том, что какая-то ячейка содержит некий объект, лишь возможность нахождения объекта. Допустим, ежели ячейка предсказывает кар, это не гарантирует, что кар в реальности находится в ней. Это говорит только о том, что ежели находится объект, то этот объект быстрее всего кар. Мысль anchor boxов сводится к подготовительному определению 2-ух разных форм.

И таковым образом, мы можем объединить два предсказания с 2-мя anchor boxами в целом, мы могли бы употреблять даже большее количество anchor boxов. Ежели же находится некое смещение от верхнего левого угла на c x , c y то прогнозы будут соответствовать:. Заместо того, чтоб предугадывать смещение как в прошлой версии YOLOv2, создатели предсказывают координаты местоположения относительно местоположения ячейки. Этот вывод является выводом нашей нейронной сети. За один проход мы можем пройти от входного изображения к выходному тензору, который соответствует найденным объектам на картинке.

Обычное нахождение порогового значения избавит нас от прогнозов с низким доверительным значением. Эта метрика приравнивается соотношению площади пересекающихся областей к площади областей объединенных. Опосля этого все равно могут остаться дубликаты, и чтоб от их избавиться необходимо применять угнетение не-максимумов non-maximum suppression. Ввиду того, что все делается за один прогон, эта модель будет работать практически также быстро, как и классификация. К тому же все обнаружения предсказываются сразу, что значит, что модель неявно учитывает глобальный контекст.

Проще говоря, модель может выяснить какие объекты традиционно встречаться вкупе, их относительный размер и размещение объектов и так дальше. Первым шагом в реализации YOLO это подготовка ноутбука и импортирование нужных библиотек. Полностью ноутбук с кодом вы сможете на Github либо Kaggle :. Для того, чтоб применить эту сеть для определения объектов, нам нужно скачать готовые веса от предварительно обученной модели. Файл с весами можно скачать по ссылке официального веб-сайта. По причине того, что порядок слоев в Darknet open source NN framework и tf.

В этом случае, наилучшим решением будет создание подмоделей в keras. TF Checkpoints рекомендованы для сохранения вложенных подмоделей и они официально поддерживаются Tensorflow. На этом же шаге, мы должны найти функцию для расчета IoU. Мы используем batch normalization пакетная нормализация для нормализации результатов, чтоб убыстрить обучение.

Так как tf. BatchNormalization работает не чрезвычайно отлично для трансферного обучения transfer learning , то мы используем иной подход. В нашем случае ежели маска будет:. Сейчас пришло время для реализации YOLOv3. Мысль заключается в том, чтоб употреблять лишь сверточные слои. Так как их тут 53, то самым обычным методом является создание функции, в которую мы будем передавать принципиальные характеристики, меняющиеся от слоя к слою. Остаточный блок содержит в для себя несколько сверточных слоев и доп связи для обхода этих слоев.

Создавая нашу модель, мы строим нашу модель с помощью многофункционального API, который будет просто употреблять. С его помощью мы можем без труда найти ветки в нашей архитектуре ResNet Block и разделять слои снутри архитектуры. В данной для нас статье мы побеседовали о отличительных особенностях YOLOv3 и её преимуществах перед иными моделями. Мы разглядели метод реализации с внедрением TensorFlow 2.

Реализация YOLOv3 из текущей статьи. В данной для нас обзорной статье вы узнаете, что такое mesh denoising, какие способы использовались и употребляются для устранения шума на полигональных сетках от классических фильтров до передовых графовых нейронных сетей , и получите общее представление о развитии направления.

С помощью технологии трехмерного сканирования можно получить 3D-модель настоящего объекта. Но понимаете ли вы, что практически постоянно такие объекты содержат шумы и неточности? В Twin3d мы сканируем людей и не лишь и с помощью фотограмметрии получаем 3D-модели, которые далее нужно обрабатывать в зависимости от конечной цели их использования.

Необходимо много что еще делать, но о этом мы побеседуем позже. Сканирование объектов и получение их 3D-моделей употребляется не лишь для сотворения виртуальных людей. Это популярно в reverse engineering для получения CAD-деталей без чертежей, где нужна крупная точность реконструкции и шумы недопустимы.

Также как людей и CAD-детали, можно исследовать настоящие объекты одежду, обувь, девайсы, что на данный момент чрезвычайно всераспространено в связи с созданием виртуальных примерочных. В таковых вариантах тоже охото сделать вещь зрительно безупречной, потому отсканированный объект нужно обрабатывать. Процесс устранения шума с 3D-моделей, приобретенных опосля сканирования, получил заглавие mesh denoising. Время от времени можно встретить слово smoothing, что значит просто сглаживание.

А как это делается без вмешательства 3D-моделлера? С помощью способов, которые мы разглядим дальше. Когда-то были фильтры Просто сглаживающие фильтры, которые берут координаты вершин меша и усредняют по примыкающим вершинам Laplacian smoothing , Taubin smoothing. В году возникает Bilateral mesh denoising расширение билатерального фильтра который употреблялся для сглаживания шума на 2D картинах на трехмерные полигональные сетки.

Сущность остается та же усредняются координаты вершин, но уже мало умнее: употребляются при этом как координаты вершин, так и нормали вершин. Еще через 7 лет выдумали использовать таковой билатеральный фильтр не к вершинам, а к нормалям граней Bilateral normal filtering for mesh denoising , что существенно прирастило качество сглаживания. Итеративный процесс вычисления новейшей нормали с помощью Bilateral Normal Filtering заключается в следующем:.

Билатеральный фильтр является средним взвешенным с весом, состоящим из пары частей. Аналогично с , лишь на вес влияет не расстояние меж гранями, а разница меж векторами нормалей грани. Также учитывается значение площади грани. В году делают лучше подход с билатеральными фильтрами с возникновением Guided Mesh Normal Filtering , где употребляется направляющая нормаль для сглаживания.

Что желали достигнуть улучшением билатеральных фильтров? Чтоб не сглаживать все попорядку, а оставлять довольно резкими детали меша, которые должны быть резкими. При этом для каждой 3D-модели юзеру нужно подбирать характеристики алгоритмов, чтоб достигнуть удовлетворительных результатов.

Наряду с фильтрами развивались подходы mesh denoising, основанные на оптимизации. Так, к примеру, в работе Mesh Denoising via L0 minimization создатели максимизируют плоские поверхности меша и равномерно избавляют шум, не сглаживая при этом углы. Данный подход неплох в вариантах, когда все отсканированные объекты CAD-модели с правильными геометрическими формами.

Реальным прорывом в году стала работа Mesh Denoising via Cascaded Normal Regression , в которой в первый раз использовались данные для обучения метода. До этого всего, создатели сделали соответственный датасет из noisy и ground truth GT 3D-моделей с различным шумом доступен по ссылке проекта. Датасет состоит из синтетических данных Synthetic и приобретенных с помощью разных сканеров Kinect v1, Kinect v2, Kinect Fusion.

В Synthetic в качестве noisy моделей употребляются модели с искусственно сгенерированным шумом употребляется маленькое случайное смещение координат. Отсканированные данные уже содержат шум, зависящий от характеристик сканеров и используемых в их технологий.

Для получения GT моделей для настоящих сканов употреблялся сканер Artec Spider c порядком точности, превосходящим Microsoft Kinect. Основная мысль работы для каждой пары граней noisy и ground truth мешей сделать пару дескриптор и GT нормаль. Дескриптор одной грани это нормаль грани опосля внедрения билатеральных фильтров с различными параметрами. Дальше такие дескрипторы нужно поделить на отдельные кластеры, которые определяют принадлежность к той либо другой геометрической форме.

Для отдельного кластера учится отдельная регрессия, опосля которой на выходе выходит обновленная нормаль грани. Весь описанный процесс повторяется несколько раз, каскадами. Почему эта работа является важной? Во-1-х, был сотворен неплохой датасет для обучения с синтетическими и отсканированными данными.

Во-2-х, создатели в конце концов ушли от подбора характеристик алгоритмов сглаживания для фильтров и дозволили выбирать такие характеристики нейронной сети. При этом вручную составленные признаки для обучения основываются только на билатеральных фильтрах, что существенно ограничивает способности способа. Невзирая на это, данная работа запустила волну внедрения обучающих подходов для mesh denoising. Основная мысль обучать сверточную нейронную сеть для определения направляющей нормали, опосля использовать Guided Mesh Normal Filtering.

Для определения направляющей нормали происходит вокселизация локальной структуры каждой грани меша voxel большой пиксель , чтоб привести его к упорядоченному представлению и иметь возможность употреблять CNN. Общий пайплайн работы представлен на картинке ниже. Последующий набросок иллюстрирует архитектуру сетки в NormalNet. На вход каждой CNN подаются 4-мерные массивы, приобретенные опосля вокселизации, содержащие информацию о координатах вершин набора граней и усредненной нормали этого набора.

Наборы граней патчи в определениях данной работы это некое количество примыкающих граней для одной грани. При разработке нейронной сети создатели вдохновлялись архитектурой ResNet, которая дозволяет учесть информацию, полученную с прошлых слоев сетки. Для составления карты признаков для каждого патча входные данные обрабатываются 3-мя блоками с конволюциями.

Выходные полносвязные слои преобразовывают карту признаков к трехмерному вектору, который является направляющей нормалью для 1-го патча. Таковым образом, итеративно получая с помощью вокселизации и CNN направляющие нормали, а опосля применяя Guided Normal Filtering, создатели строят процесс устранения шума. Грубо говоря, в данном подходе происходит еще одно улучшение свойства сглаживающего фильтра Guided Normal Filtering. В конце концов, от использования билатеральных фильтров решили отрешиться в работе DNF-Net: a Deep Normal Filtering Network for Mesh Denoising и предоставили полное управление действием фильтрации шума нейронным сетям.

Это 1-ая работа, которая делает end-to-end процесс фильтрации без ручного составления признаков. С помощью отдельных логических частей нейронной сетки на базе ResNet создатели сформировывают карты признаков для всего меша с шумом и раздельно для шума, а опосля их обработки получают обновленные нормали граней.

На вход DNF-Net воспринимает патчи граней: нормали и индексы примыкающих граней. С помощью блока multi-scale feature embedding unit составляется карта признаков для каждого патча. В этом блоке анализируется локальная геометрическая структура меша на различных масштабах. На 3-х уровнях см. Опосля их конкатенации и прогона через полносвязные слои нейронной сети выходит глобальная карта признаков F для каждой грани меша.

Потом с помощью residual learning unit аналогичным образом извлекается карта признаков для шума. Из продублированной k раз начальной карты признаков вычитаются карты признаков схожих граней. Аналогично употребляются полносвязные слои нейронной сетки формирования гулкой карты признаков. Финальная карта признаков, которая содержит в для себя информацию о грани без шума, выходит с помощью вычитания гулкой карты признаков из начальной.

Снова же, с помощью полносвязных слоев итог приводят к виду трехмерного вектора, который уже является конечной нормалью грани без шума. С таковым подходом есть возможность применять для обучения нейронной сети не лишь нормали граней и индексы соседей, а еще и остальные пространственные признаки центроиды граней, координаты вершин граней и т.

Но тут все еще не учитывается глобальная топологическая структура меша, а понятие глобальности ограничивается только количеством соседей при изначальном преобразовании данных. Чтоб избавиться от ограничений в виде числа характеристик и соседей, нужно работать с целым мешем, а не раздельно составленными патчами. А для построения сложных архитектур нейронных сетей с неплохой обобщающей способностью, нужно как-то привести нерегулярное представление меша к постоянному.

Во всей области 3D DL существует несколько фаворитных подходов для этого: вокселизация меша и представление меша как графа. Так, в работе Mesh Denoising with Facet Graph Convolutions был предложен еще один end-to-end pipeline для устранения шума с помощью представления мешей как графов, лишь заместо натурального представления графа полигональной сетки вершины, связанные с вершинами употребляется другое грани, связанные с гранями.

Основная мысль сгенерировать граф и запустить на нем сверточную нейронную сеть. В базе этого способа лежит архитектура U-Net, которой на вход подаются координаты граней и соответственных нормалей сделанного графа, а на выходе получаются скорректированные нормали граней. Графовое представление и U-Net разрешают учесть геометрические индивидуальности меша как в локальной структуре как в прошлых способах , так и в глобальной. Любопытно следить, как эволюционируют подходы обработки 3D моделей с развитием технологий.

Когда-то обыденные сглаживающие фильтры были пиком совершенства, на данный момент же все по-другому: возникают достойные внимания статьи, в которых ручная обработка мешей заменяется автоматической с помощью нейронных сетей и глубочайшего обучения. На данный момент в задачке mesh denoising, и, в общем, в задачках обработки полигональных сеток, все огромную популярность получают подходы с графовым представлением мешей, с помощью которого можно учесть как локальную в пределах одной грани , так и глобальную структуру меша.

В Twin3d мы увлечены различными задачками, и mesh denoising заходит в их число. В будущих статьях будем говорить уже о собственных разработках, не пропустите ;. Компьютерное зрение это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы зрения человека и дозволяет компам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео, а также людей.

Ранешние опыты в области компьютерного зрения начались в х годах и в первый раз были коммерчески применены для различения печатного и рукописного текста в х годах. Сейчас приложения компьютерного зрения выросли в геометрической прогрессии. В данной для нас статье показан пример как можно распознавать дорожные знаки с помощью компьютерного зрения. В рамках данной статьи употребляется общедоступный набор данных, доступный в Kaggle : GTSRB это мультиклассовая задачка классификации 1-го изображения, которая проводилась на Интернациональной совместной конференции по нейронным сетям IJCNN Набор данных содержит наиболее 50 изображений разных дорожных символов и классифицируется на 43 разных класса.

Он очень разнообразен: некие классы содержат много изображений, а некие классы - несколько изображений. Для тренировки нейронной сети будем употреблять изображения из папки train , которая содержит 43 папки отдельных классов. Инициализируем два списка: data и labels. Эти списки будут нести ответственность за хранение наших изображений, которые мы загружаем, совместно с надлежащими метками классов. Дальше, с помощью модуля os мы перебираем все классы и добавляем изображения и их надлежащие метки в перечень data и labels.

Для открытия содержимого изображения употребляется библиотека PIL. Этот цикл просто загружает и изменяет размер каждого изображения до фиксированных пикселей и сохраняет все изображения и их метки в перечнях data и labels. Форма данных - , 30, 30, 3 , значит, что имеется 39 изображений размером пикселей, а крайние 3 означают, что данные содержат цветные изображения значение RGB. Это обычное разделение для такового размера данных. Давайте проверим, сколько классов у нас есть и сколько изображений в обучающем наборе для каждого класса и построим диаграмму распределения классов.

Из графика видно, что обучающий набор данных не сбалансирован, но мы можем совладать с сиим фактом, используя способ роста данных. На графика видно, что наш набор стал наиболее сбалансирован. Дальше из пакета keras. Для сотворения нейронной сети будет употребляться библиотека Keras ]. Чтоб классифицировать изображения по подходящим категориям, мы построим модель CNN сверточная нейронная сеть.

CNN лучше всего подступает для целей классификации изображений. Потом обучаем модель с помощью функции model. С помощью matplotlib мы строим график для точности и утрат. Набор данных содержит папку Test, а в файле Test. Мы извлекаем путь к изображению и метки из файла Test. Потом, мы изменяем размер изображения до пикселей и делаем массив numpy , содержащий все данные изображения. Пару лет назад я показал, как мы можем применять ИИ для переноса стилей, таковой как CycleGAN, для преобразования графики одной игры, чтоб она смотрелась похожей на другую, на примере Fortnite в PUBG.

Этот проект до сих пор остается одним из самых просматриваемых, и спустя два года он все еще завлекает новейших зрителей. Это значит, что это направление исследований в области ИИ вызывает большой энтузиазм, но, к огорчению, мы пока не лицезреем огромных подвижек по превращению таковых прототипов в действительность.

Хотя и были представлены версии этого ИИ , работающиее на наиболее высочайшем разрешении, они нуждались в использованию пары графических процессоров для обучения, что является непрактичным для использования в настоящем мире. К счастью, по прошествии огромного количества времени у нас наконец-то есть статья, демонстрирующая значимый прогресс в попытке уменьшить вычислительную мощность, нужную для обучения этого ИИ. Статья от Калифорнийского института в Беркли и Adobe именуется Contrastive Learning контрастное обучение для непарного преобразования изображени й CUT.

Используя тот же набор данных и то же самое аппаратное обеспечение с тем же графическим процессором, которое я употреблял в прошедший раз, эта новенькая модель дозволила мне перейти с разрешения p до p для синтезированных изображений. Наблюдается значимая разница в количестве требуемых вычислительных мощностей по сопоставлению с CycleGAN. Итак, чем различается этот подход от CycleGAN? Сейчас он употребляет фреймворк Patchwise Contrastive Learning, который просит существенно меньше графической памяти и вычислений по сопоставлению с CycleGAN.

Ежели вы помните, в CycleGAN мы сделали бы еще одну сеть, которая пробует преобразовать PUBG в Fortnite для расчета погрешности реконструкции, и это делает большие накладные расходы с точки зрения требований к мощности графического процессора и памяти. А тут мы используем Contrastive Loss контрастную утрату. Во-1-х, заместо того, чтоб работать со всеми изображениями сходу, этот способ фокусируется на извлечении фрагментов из входных и выходных изображений.

Задачка нашей модели тут - найти, какой из пары входных ключей является положительным совпадением с нашим проверочным фрагментом, приобретенным из синтезированного изображения. Это именуется Contrastive Learning, и это дозволяет модели учиться лучшему представлению признаков с помощью самоконтроля. Этот новейший подход является предпосылкой того, что синтезированные с помощью этого способа изображения имеют наиболее точные границы разделения объектов и сохраняет больше инфы из начального изображения опосля преобразования.

И помните, все это еще и имеет наименьшие требования к графическому процессору, так что это просто фантастика! Чтоб выяснить больше о результатах данной нам статьи на остальных наборах данных, посетите страничку этого проекта. Полный текст статьи PDF. Страничка проекта. Код GitHub. Спасибо за внимание. Ежели для вас приглянулась эта статья, вы сможете смотреть за иными моими работами на Medium , GitHub либо подписаться на мой YouTube-канал.

Ежели вы заинтересованы в обучении по данному направлению, советуем поглядеть запись дня открытых дверей , в рамках которого мы тщательно рассказываем о процессе обучения, а также приглашаем всех желающих записаться на бесплатный демо-урок по теме: "Компьютерное зрение в спортивной аналитике". Предполагается, что вы знакомы с понятием нейронной сети, вы имеете представление, какие задачки можно решать с помощью этого метода машинного обучения и что такое характеристики веса нейронной сети.

Также, принципиально осознавать, что градиент функции это направление наискорейшего роста функции, а градиент взятый с минусом это направление наискорейшего убывания. В итоге шага оптимизации веса нейронной сети принимают новейшие значения. Nesterov accelerated gradient различается от способа с импульсом, его индивидуальностью является вычисление градиента при обновлении в хорошей точке.

Эта точка берётся впереди по направлению движения скопленного градиента:. В формуле выше выходные значения нейронной сети для каждого класса, перевоплощенные с помощью софтмакс вероятности. Log-Sum-Exp функция. Пусть итог выполнения имеет значение , тогда мы можем записать последующее уравнение:. Время трюка. Пусть тогда вынесем из каждого слагаемого :. Чтоб этого достигнуть, давайте приведем функцию софтмакс к виду, зависящему от. Пусть в формуле софтмакс равно , тогда наше равенство воспримет последующий вид:.

Всем привет! Мы увлечены глубочайшим обучением уже наиболее 3-х лет и за это время реализовали множество проектов для русских и интернациональных клиентов в которые заходила исследовательская часть и обучение моделей. В крайнее время мы фокусируемся на решении задач поиска схожих изображений и на текущий момент сделали системы поиска по логотипам, чертежам, мебели, одежде и остальным товарам. Эта публикация предназначена для Machine Learning инженеров и написана по мотивам моего выступления Поиск схожих изображений - справочник от А до Я , который был размещен обществом Open Data Science на Data Fest Online Данная статья содержит справочную информацию по зарекомендованным способам, применяемым в задачке Image Retireval.

Прочитав статью, вы можете выстроить систему поиска схожих изображений под вашу задачку с нуля не включая процесс разработки production решения. На данный момент все активнее применяется подход "Поиск по фото", в частности, в e-commerce сервисах AliExpress, Wildberries и др. Думаю, с момента возникновения нашумевшего в кругах компьютерного зрения CLIP: Connecting Text and Images ускорится глобализация и этого подхода.

Так как наша команда практикуется на нейронных сетях в компьютерном зрении, в данной статье я сосредоточусь лишь на подходе "Поиск по фото". Шаг 1. Обучение модели. Модель может быть изготовлена на классике CV либо на базе нейронной сети. В случае с нейронной сетью - обычный бэкбон по типу ResNet, EfficientNet и пр.

Могу огласить, что при наличии достаточного размера данных либо неплохого претрена нейронные сети сильно выиграют практически постоянно мы инспектировали , потому сосредоточимся на их. Шаг 2. Индексирование базы изображений. Индексирование представляет из себя прогон обученной модели на всех изображениях и запись эмбеддингов в особый индекс для скорого поиска.

Шаг 3. По загруженному юзером изображению делается прогон модели, получение эмбеддинга и сопоставление данного эмбеддинга с остальными в базе. Результатом поиска является отсортированная по релевантности выдача. Нейронная сеть в задачке поиска схожих употребляется как feature extractor бэкбон.

Выбор бэкбона зависит от размера и трудности данных - разглядеть можно все от ResNet18 до Visual Transformer. 1-ая изюминка моделей в Image Retrieval - это мистика в голове нейросети. На лидерборде по Image Retrieval борются за построение наилучших дескрипторов - здесь есть и Combined Global Descriptors с параллельными пулингами и Batch Drop Block для наиболее равномерного распределения активации по выходной карте признаков.

2-ой главной фишкой являются функции ошибок. Их чрезвычайно много. Еще столько же есть классификационных. Основная сущность всех этих лоссов - научить нейросеть трансформировать изображение в вектор линейно разделимого места, так чтоб дальше можно было ассоциировать эти вектора по косинусному либо евклидову расстоянию: похожие изображения будут иметь близкие эмбеддинги, непохожие - дальние.

Разглядим подробнее. Самая обычная для осознания функция ошибки - Contrastive Loss. Это парный лосс, то есть объекты сравниваются по расстоянию меж друг другом. Нейросеть штрафуется за отдаленность друг от друга эмбеддингов изображений p и q , ежели эти изображения на самом деле похожи. Аналогично, возникает штраф за близость эмбеддингов, изображения которых на самом деле непохожи друг на друга. При этом в крайнем случае мы ставим границу m к примеру, 0.

Triplet Loss берет во внимание три объекта - якорь, позитив схожий на якорь и негатив хороший от якоря. Это также парный лосс. Тут мы нацелены на минимизацию расстояния от якоря до позитива и максимизацию расстояния от якоря до негатива. В первый раз Triplet Loss был представлен в статье FaceNet от Google по распознаванию лиц и длительное время был state-of-the-art решением.

N-tupled Loss - развитие Triplet Loss, в котором также берется якорь и позитив, но заместо 1-го негатива употребляется несколько негативов. Неувязка парных лоссов заключается в выборе композиций позитивов, негативов и якорей - ежели их просто брать умеренно случайными из датасета, то возникнет неувязка "легких пар". Это такие обыкновенные пары изображений, для которых лосс будет 0. Оказывается, сеть довольно быстро сходится к состоянию, в котором большая часть частей в батче будут для нее "легкими", и лосс для их окажется нулевым - сеть закончит обучаться.

Чтоб избежать данной нам трудности, стали выдумывать изощренные техники майнинга пар - hard negative и hard positive mining. Подробнее о дилемме можно почитать в данной нам статье. Существует также библиотека PML , в которой реализовано множество способов майнинга, да и вообщем в библиотеке представлено много полезного по задачке Metric Learning на PyTorch.

Еще одним решением трудности являются классификационные лоссы. Разглядим одну популярную функцию ошибки, которая привела к state-of-the-art в распознавании лиц три года назад - ArcFace. Основная мысль в том, чтоб добавить в обыденную кросс-энтропию отступ m , который распределяет эмбеддинги изображений 1-го класса в районе центроиды этого класса так, чтоб все они были разделены от кластеров эмбеддингов остальных классов хотя бы на угол m. Кажется, что это безупречная функция ошибки, в особенности, когда посмотришь на бэнчмарк MegaFace.

Но необходимо иметь в виду, что она будет работать лишь при наличии классификационной разметки. Ежели у вас таковой нет, придется работать с парными лоссами. Тут я зрительно показываю, какие функции ошибок лучше всего использовать при наличии одноклассовой и многоклассовой разметки из крайней можно вывести парную разметку методом подсчета толики пересечения меж multilabel векторами примеров. Вернемся к архитектуре нейросети и разглядим парочку pooling слоев, применяемых в задачках Image Retrieval.

Regional Maximum Activation of Convolutions R-MAC - пулинг слой, принимающий выходную карту нейронной сети до глобального пулинга либо слоев классификации и ворачивающий вектор-дескриптор, посчитанный как сумма активаций в разных окнах выходной карты. Тут активацией окна является взятие максимума по этому окну для каждого канала независимо.

Итоговый дескриптор учитывает локальные индивидуальности изображения при разных масштабах, тем самым создающий богатое признаковое описание. Этот дескриптор сам может являться эмбеддингом, потому его можно сходу выслать в функцию ошибки. Generalized Mean GeM - обычный пулинг, который может сделать лучше качество выходного дескриптора.

Сущность в том, что классический average pooling можно обобщить на lambda -норму. При увеличении lambda мы заставляем сеть фокусироваться на важных частях изображения, что в определенных задачках может быть принципиально. Залог высококачественного поиска схожих изображений - ранжирование, то есть отображение более релевантных примеров для данного запроса. Оно характеризуется скоростью построения индекса дескрипторов, скоростью поиска и потребляемой памятью.

Самое обычное - сохранить "в лоб" эмбеддинги и делать brute-force поиск по ним, к примеру, с помощью косинусного расстояния. Препядствия возникают тогда, когда эмбеддингов становится много - миллионы, 10-ки миллионов либо еще больше. Скорость поиска существенно понижается, размер занимаемой динамической памяти возрастает. Одна положительная вещь остается - это качество поиска, оно совершенно при имеющихся эмбеддингах.

Указанные задачи можно решить в вред качеству - хранить эмбеддинги не в начальном виде, а сжатом квантизованном. А также поменять стратегию поиска - находить не brute-force, а стараться за малое число сравнений отыскать необходимое число ближайших к данному запросу.

Существует огромное число действенных фреймворков приближенного поиска ближайших. Для их сотворен особый бэнчмарк , где можно поглядеть, как ведет себя любая библиотека на разных датасетах. Исследователи в области Information Retrieval издавна сообразили, что упорядоченная поисковая выдача может быть усовершенствована некоторым методом переупорядочивания частей опосля получения начальной выдачи.

Одним из таковых способов является Query Expansion. Мысль состоит в том, чтоб применять top- k ближайших частей для генерации новейшего эмбеддинга. В самом простом случае можно взять усредненный вектор, как показано на картинке выше. Также можно взвесить эмбеддинги, к примеру, по отдаленности в выдаче либо косинусному расстоянию от запроса. По желанию можно применить Query Expansion рекурсивно. На базе этого множества строят процесс переранжирования выдачи, один из которых описан в статье Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding.

По определению, k-reciprocal поближе к запросу, чем k-nearest neighbors. Соответственно, можно грубо считать элементы, попавшие в множество k-reciprocal заранее положительными и изменять правило взвешивания, к примеру, для Query Expansion.

В данной статье разработан механизм пересчета дистанций с использований k-reciprocal множеств самих частей в top- k. В статье много выкладок, это выходит за рамки данного поста, потому предлагаю читателю ознакомиться без помощи других. Мы подошли к части проверки свойства поиска схожих. В данной задачке есть много тонкостей, которые новенькими могут быть не замечены в 1-ое время работы над Image Retrieval проектом.

В первую очередь - метрики. То же самое, что precision k , где k устанавливается равным числу релевантных к данному запросу. Указывает как плотно мы заполняем топ выдачи релевантными примерами. Можно на это поглядеть как на размер инфы, приобретенной юзером поискового движка, который прочел меньшее число страничек.

Соответственно, чем больше размер инфы к числу прочитанных страничек, тем выше метрика. Подробнее про метрики в Information Retrieval, в том числе поглядеть вывод mAP, можно почитать тут. Данная метрика указывает, как корректно упорядочены элементы в top- k меж собой. Плюсы и минусы данной нам метрики не будем разглядывать, так как в нашем перечне это единственная метрика, учитывающая порядок частей. Тем не наименее, есть исследования, показывающие, что при необходимости учесть порядок данная метрика является довольно стабильной и может подойти в большинстве случаев.

На вход: изображения-запросы и изображения, релевантные к ним. Имеется разметка в виде перечня релевантных для данного запроса. Для подсчета метрик можно посчитать матрицу релевантности каждый с каждым и, на базе бинарной инфы о релевантности частей посчитать метрики. На вход: изображения-запросы, и изображения, релевантные к ним. Также обязана быть валидационная база изображений, в которой в эталоне отмечены все релевантные к данным запросам.

А также в ней не обязано находиться изображений-запросов, по другому придется их чистить на шаге поиска, чтоб они не засоряли top Валидационная база участвует как база негативов - наша задачка вытянуть релевантные по отношению к ней. Для подсчета метрик можно пройтись по всем запросам, посчитать дистанции до всех частей, включая релевантные и выслать в функцию вычисления метрики. Некие компании спорят с иными компаниями, чтоб 2-ые не употребляли изобразительные элементы бренда первых.

В таковых вариантах наиболее слабенький производитель пробует паразитировать на успехе большого бренда, выдавая свои продукты и сервисы под похожей символикой. От этого мучаются и юзеры - вы сможете по ошибке приобрести сыр не того производителя, которому вы уже доверяете, а взять подделанный продукт, не прочитав пристально этикетку. Для борьбы с нелегалами есть особые компании, муниципальные и личные.

Выше пример интерфейса забугорной системы WIPO. В таковых системах неплохим ассистентом будет поиск схожих изображений - эксперт скорее сумеет отыскать аналоги. Для обучения, валидации и разработки поискового приложения мы разработали такую систему. Тут Training pipeline, Benchmark, Indexer и Demo Web app - независящие репозитории, Logo Search app - поисковое приложение 1-го из клиентов.

Размер индексируемой базы изображений: 1. Тут 1-ое изображение - запрос, на последующей строке - перечень ожидаемых релевантных, другие строчки - то, что выдает поисковая система в порядке понижения релевантности. На этом все. Это был обзорный материал.

Надеюсь, те, кто строит либо собирается строить системы поиска схожих изображений, извлекли какую-то пользу. И напротив, ежели считаете, что я кое-где не прав, скажите в комментах, буду рад обратной связи. Вашему вниманию представлен обзор статьи AdderNet: вправду ли нам необходимо умножение в глубочайшем обучении? Остальные моменты: BN , производные, скорость обучения. Как правило, выходной признак Y показывает на сходство меж фильтром и входным элементом:.

Ежели в качестве меры обычного отличия принимается взаимная корреляция , то употребляется умножение. Так мы получаем свертку. Ежели употребляется сложение , то рассчитывается l 1-мера обычного отличия меж фильтром и входным признаком:. Вы могли увидеть, что приведенное выше уравнение относится к сравнению шаблонов в компьютерном зрении, цель которого - отыскать части изображения, надлежащие определенному шаблону.

Опосля сложения, употребляется пакетная нормализация BN для нормализации Y к соответственному спектру, чтоб все функции активации, используемые в обыденных CNN, опосля этого могли употребляться в предлагаемых AdderNets. Хотя слой BN включает в себя умножения, его вычислительные издержки существенно ниже, чем у сверточных слоев, и ими можно пренебречь.

Покажутся ли в будущем какие-нибудь BN , использующие сложение? Производная l 1-меры не подступает для градиентного спуска. Таковым образом, мы рассматриваем производную l 2-меры:. Потом рассчитывается личная производная выходных признаков Y по отношению к входным чертам X как:. Как показано в данной для нас таблице, меры градиентов фильтров в AdderNets намного меньше, чем в CNN, что может замедлить обновление фильтров в AdderNets.

LeNet BN обучена. К примеру, на модели VIA Nano задержка умножения и сложения с плавающей запятой составляет 4 и 2 соответственно. AdderNet с моделью LeNet -5 будет иметь задержку 1. Но, при 1. Подобные результаты для наиболее глубочайшего ResNet Количество нейронов в каждом сверточном слое составляет 32, 32, 64, 64, , и 2 соответственно. AdderNets употребляет l 1-меру для различения различных классов. Признаки имеют тенденцию быть сгруппированными относительно центров различных классов.

Результаты визуализации показывают, что предлагаемые AdderNets могут обладать аналогичной способностью определения для классификации изображений как и CNN. Фильтры предлагаемых adderNets по-прежнему имеют некие идентичные паттерны со сверточными фильтрами. Опыты по визуализации дополнительно показывают, что фильтры AdderNets могут отлично извлекать полезную информацию из входных изображений и признаков.

Распределение весов с AdderNets близко к распределению Лапласа, тогда как распределение с CNN больше походит больше на распределение Гаусса. Практически, априорным распределением l 1-меры является распределение Лапласа. Потому мы предлагаем употреблять четкий градиент для наиболее четкого обновления весов в AdderNets. Перевод материала подготовлен в преддверии старта курса "Deap Learning. Также приглашаем всех желающих посетить бесплатный демо-урок по теме: "Knowledge distillation: нейросети обучают нейросети".

Перевод статьи подготовлен в преддверии старта курса "Deep Learning. Предлагаем также всем желающим поглядеть запись вебинара Knowledge distillation: нейросети обучают нейросети. В статье представлены некие чрезвычайно достойные внимания выводы относительно предобучения.

Я тогда не стал посвящать этому событию отдельный пост, но мы долго обсуждали его в нашем слаке KaggleNoobs. Исследователи из Google Research and Brain team предложили расширенную версию той же концепции. Их новенькая публикация затрагивает не лишь тему предобучения pre-training , она также изучит самообучение self-training , сравнивая его с предобучением и обучением без учителя self-supervised learning на тех же наборах задач. До этого чем мы углубимся в детали, выставленные в публикации, давайте создадим один шаг назад и обсудим поначалу несколько понятий.

Предобучение чрезвычайно всераспространенная практика в разных областях, таковых как компьютерное зрение, NLP и генерация речи. Когда речь входит о компьютерном зрении, мы ожидаем, что модель, предварительно обученная на одном наборе данных, поможет иной модели. К примеру, предобучение ImageNet с учителем является обширно используемым способом инициализации для моделей обнаружения и сегментации объектов.

Трансферное обучение transfer learning и четкая настройка fine-tuning два всераспространенных способа для реализации данной нам затеи. С иной стороны, самообучение пробует сделать лучше эффективность модели за счет включения прогнозов для модели на неразмеченных данных для получения доборной инфы, которая может быть применена во время обучения.

Поначалу модель учится на наборе данных COCO. Потом она употребляется для сотворения псевдо-меток для ImageNet мы отбрасываем начальные метки ImageNet. Обучение без учителя еще один популярный способ предобучения. Обучение с самоконтролем ориентировано не лишь на исследование высокоуровневых признаков. Мы желаем, чтоб наша модель училась наиболее высококачественным, наиболее надежным всепригодным представлениям, которые работают с наиболее широким диапазоном задач и наборов данных. Что ж, хватит болтовни!

Мудреные определения в сторону, ведь вы до сих пор не осознаете, о чем непосредственно эта статья? Либо мы собрались тут, чтоб определения почитать? Мы используем эти способы уже довольно издавна. Создатели заинтересованы в том, чтоб отыскать ответы на последующие вопросы:. Можем ли мы применять самообучение заместо предобучения и получить подобные либо фаворитные результаты по сопоставлению с предобучением и обучением без учителя? Ежели самообучение превосходит предобучение ежели представить, что это так , то как оно лучше, чем предобучение?

Обнаружение объектов: создатели употребляли набор данных COCO K изображений для обнаружения объектов с применением обучения с учителем. ImageNet 1,2М изображений и OpenImages 1,7М изображений использовались в качестве немаркированных наборов данных. Разрешение изображений было до x , слои пирамиды от P3-P7 и использовались 9 якорей на пиксель.

Доп сведения, такие как размер пакета, скорость обучения и т. Во всех опытах как для обнаружения, так и для сегментации использовались четыре разных способа аугментации для роста эффективности. Эти четыре способа, в порядке возрастания их трудности, таковы:. Augment-S1: это обычная Flip and Crop переворот и кадрирование аугментация.

Обычный способ flip and crop состоит из горизонтальных переворотов изображения и флуктуаций масштаба scale jittering. Операция флуктации также может быть случайной, так же как то как мы изменяем размер изображения до 0. Augment-S2: состоит из AutoAugment и переворотов и кадрирований. Augment-S3: включает сильную флуктуацию масштаба, AutoAugment, перевороты и кадрирование.

Флуктуация масштаба увеличен до 0. Augment-S4: композиция RandAugment , переворотов и кадрирования и мощной флуктуацией масштаба. Для исследования эффективности предобучения использовались предварительно обученные контрольные точки checkpoints ImageNet.

EfficientNet-B7 архитектура, используемая для оценки. Для данной для нас модели использовались две различные контрольные точки. Они обозначаются как:. Реализация самообучения базирована на методе Noisy Student и состоит из 3-х этапов:. Потом модель-учитель употребляется для сотворения псевдометок для неразмеченных данных, к примеру ImageNet.

Модель-ученик учится улучшить утраты на людской разметке и псевдо-метках сразу. Создатели употребляли ImageNet для подготовительного обучения с учителем и варьировали размер размеченного набора данных COCO для исследования эффекта предобучения. Разнился не лишь размер размеченных данных, но и аугментации разной силы для обучения RetinaNet с EfficientNet-B7 в качестве базисной сети. Создатели следили последующие факты:.

Предобучение усугубляет эффективность, когда употребляется наиболее мощная аугментация данных: создатели увидели, что, когда они употребляют обычную аугментацию, Augment-S1, как она описана выше, предобучение помогает. Но по мере роста силы аугментации, предобучение помогает все меньше и меньше. Даже больше, они увидели, что при использовании сильнейшей аугментации Augment-S3 подготовительная тренировка на самом деле сильно усугубляет эффективность.

Чем больше размеченных данных, тем меньше полезность подготовительного обучения: это не открытие. Все мы знаем, что предварительное обучение помогает, когда у нас не много данных. Но ежели у нас довольно размеченных данных, то обучение с нуля не будет результировать в нехороший эффективности. Создатели пришли к такому же выводу, и этот вывод согласуется с публикацией FAIR. Связь меж наиболее мощной аугментацией и понижением эффективности достаточно увлекательная находка. Как вы думаете, почему так происходит?

Мое мнение: большая часть моделей, обученных в ImageNet, не употребляют такие мощные аугментации. Когда вы добавляете томные аугментации, модель может не устаканиться подабающим образом. Модели даже могут время от времени незначительно переобучаться под определенные аугментации, хотя это просит наиболее кропотливого и детализированного исследования.

Сейчас, когда мы узрели влияние подготовительного обучения, пришло время проверить результаты с той же задачей в данном случае обнаружение объекта COCO с той же моделью RetinaNet сенсор с базой EfficientNet-B7 , но на этот раз с самообучением. Создатели употребляли для самообучения набор данных ImageNet метки для ImageNet в этом случае отбрасываются.

Создатели отметили следующее:. Вот результаты:. Самообучение отлично работает на различных размерах наборов данных и дополняет предобучение. Создатели нашли еще один увлекательный нюанс самообучения, который дополняет предобучение. Проще говоря, внедрение самообучения со случаем инициализированной либо предобученной моделью постоянно увеличивает эффективность, и прирост эффективности остается постоянным для различных режимов данных.

Погодите-ка секундочку! Есть какая-то определенная причина? Мы узрели, что предобучение ImageNet с учителем понижает эффективность в режиме с наибольшим объемом данных и в режиме мощной аугментации данных. Но как насчет предобучения без учителя? Основная цель самостоятельного обучения, предобучения без меток, это создание всепригодных представлений, которые можно перенести на наиболее широкий круг задач и наборов данных. Дайте я угадаю. Так как при обучении без учителя употребляются наиболее высококачественные представления, оно обязано быть, по последней мере, на уровне самообучения, ежели не лучше.

Не охото вас разочаровывать, но ответ НЕТ. Чтоб изучить эффекты обучения без учителя, создатели употребляли полный набор данных COCO и сильнейшие аугментации. Цель состояла в том, чтоб сопоставить случайную инициализацию с моделью, предварительно обученной с помощью современного метода с обучения без учителя. Контрольная точка для SimCLR в этом опыте использовалась до того, как она была тонко настроена fine-tuned в ImageNet. Даже в этом случае мы смотрим, что предобучение без учителя понижает эффективность, а самообучение же увеличивает ее.

Мы узрели, что предварительное обучение как контролируемое, так и самостоятельное не постоянно приводит к увеличению эффективности. Наиболее того, оно постоянно уступает самообучению. Почему так происходит? Стал раскидывать все по классам, синглтонам и иным сущностям. Вроде стало полегче, но это не навечно, ибо впереди еще необходимо распаралелить процессы на потоки, что бы программа не замирала пока идет процесс определения в большом количестве файлов.

Почитал статьи о многопоточных приложениях, о Grand Central Dispatch GCD - технологии Apple, предназначенная для многоядерных процессоров, вроде бы тоже все просто - кидаешь фоновую работу в основной поток а обновление интерфейса в основной поток и снова все работает! Но что то давало подсказку что так просто и быстро не бывает! Начался процесс тестирования.

1-ый суровый глюк отдал о для себя знать когда запустил исследовать большой архив семейных видеофайлов, 70 гигов, видео снятые в различное время на различные телефоны и потому и различные форматы - идеально! Как раз то что нужно для тестирования! Сканирование останавливалось на ом файле, снятом на некий старенькый Самсунг под windows mobile, ну да хорошо, может битый файл, помыслил я и удалил его, запустил опять.

Совсем в другом формате, с яблофона, не битый! Что за мистика такая? Ну давайте и его удалим. Две недельки, две недельки жизни в свободное от работы время я предназначил поиску данной нам ошибки! Виновником оказался объект VNCoreMLRequest, работающий с запросами к ML-модели и который не любит когда его употребляют в пары потоках, при этом он никак не проявляет себя в логах дебаггера а просто выдает ошибку времени выполнения, проще говоря кладет один из потоков. Так же повеселил способ обработки изображений copyCGImage , который отрешался работать стабильно, правда яблочники предупредили о этом на собственном ресурсе для разрабов и давали употреблять заместо него иной асинхронный способ generateCGImagesAsynchronously , который как ни удивительно работал еще ужаснее, в итоге я возвратился к первому способу окружив его блоком try catch.

Последующим шагом проектирования стала мысль распознавать обьекты сходу несколькими обученными моделями для наиболее действенного результата. То есть ежели одна модель в одном кадре ничего не отыскала, то 2-ая тоже имея иной набор данных в собственных нейронах может чего же и отыщет. Я сделал три слота для подгрузки моделей: 1-ые два для поставляемых с приложением моделей YOLOv3 и Resnet50, и 3-ий разъем для хоть какой иной модели, которая может быть подгружена из файла.

Я посчитал что кто то из юзеров заведет свои собственные модели для специфичных задач и тогда 3-ий разъем будет чрезвычайно кстати. К тому же Apple в поставке с Xcode сейчас дает отдельный инструмент Create ML для сотворения собственных моделей из набора картинок, там все чрезвычайно просто, никаких командных строк, обыденный пользовательский интерфейс для фактически хоть какого юсера. Программа сформировывалась в завершенный продукт, не хватало 1-го - как юзеру выводить отысканные видео фрагменты в програмку видеомонтажа.

Воплотить 1-ый формат не составляло особенного труда, это старенькый узнаваемый с ленточных времен формат, используемый киношниками для переноса намеченных фрагментов в системы монтажа. Но неувязка состояла в том, что EDL не содержит информацию о передаваемых файлах, а лишь о таймкодах, точках входа и выхода фрагмента, то есть в итоге юзер получит набор фрагментов в секвенции, но они все будут оффлайн, поэтому что не понятно из каких файлов брать эти кусочки, а ведь их, этих файлов может быть много, для каждого фрагмента собственный файл.

Другое дело XML! Он содержит всю информацию которую ты лишь можешь в него запихнуть: и путь, и формат файлов, и опции звука, и даже применяемые маркеры, все что необходимо, современный формат! Но вот воплотить всю эту крутизну это дело далековато не обычное, и прочесть нужно литературу которой нигде нет, ибо нужна информация конкретно по XML, используемом для экспорта секвенции конкретно с видео данными, а не какого нибудь там каталога для инет-магазина.

Эту задачку я стал решать с исследования выведенного изAdobe Premiere шаблонной секвенции с парой файлов на таймлайне в XML. Приобретенный файл я открыл в текстовом редакторе и стал учить. Равномерно стали вырисовываться блоки кода, для каждого плана на секвенции три блока - один для видео и два для звука, в общем теле кода поначалу идут видео блоки а позже привязанные к ним аудио блоки, так же есть исходные и завершающее блоки файла с тегами описывающими, видимо, формат секвенции.

Я поделил все эти блоки в отдельные файлы, которые обозначил как многострочные String ресурсы в Xcode. Сделал отдельный класс, который оперирует этими блоками в цикле, собирая их в подходящей последовательности в один код и подставляя в нужные места строковые данные с именованием файла и информацией о таймкоде.

Та еще работка! Хотя может быть полностью обычно для html-верстальщика. На 1-ый взор непростая задачка, но решена была достаточно быстро, хотя это можно именовать хакерским способом Но формат то по сущности открытый! Другое дело что мы используем версию XML , сгенерированную Аdobe Premiere, с его тэгами, но как эти теги имеют проприетарный формат я рассуждать не берусь, знаю лишь что все работает, и в Final Cut Pro в полной версии , и вдругих монтажках. Вот так я получил работающий инструмент, позволяющий отыскать нужные фрагменты видео по поисковому слову, содержащие разыскиваемый объект, и весь перечень отысканных файлов с подходящих таймкодов импортировать в програмку видеомонтажа, и все это отысканное добро окажется на таймлайне.

На данный момент я думаю, чего же еще можно добавить в приложение, есть уже некие идеи, и собственные и присланные юзерами, которые уже пользуются приложением. К примеру на данный момент с возникновением новейших процессоров Apple Silicon, которые имеют аппаратное ускорение ML действий до 16x, необходимо непременно сделать поддержку данной платформы в новейших версиях.

Ну а пока программа уже доступна в Mac App Store, именуется Videoindex. Надеюсь кому то понадобится мой опыт и этот инструмент, позволяющихся сэкономить до трети времени видеомонтажа. У нас есть чрезвычайно большой XML. Это статья с чрезвычайно огромным количеством комментариев. На медленном и нестабильном мобильном вебе её загрузки можно и не дождаться. Во время загрузки случается обрыв связи и XML остаётся не догруженным. Казалось бы можно просто обновить страничку и браузер бы просто догрузил недостающую часть.

Но нет. Браузер грузит страничку поновой и опять это не удаётся и мы лицезреем ошибку заместо странички. Но выход из данной для нас ситуации есть. Мы разделим XML на мелкие куски которые будут успевать загрузится на медленном канале и попадут в кеш. Бонусом мы получаем защиту от недогруза и прогрессивную загрузку. Этот файл содержит заголовок, описание, текст статьи и много много комментариев. Ежели быть поточнее то комментария.

Ставим в браузере ограничение скорости GPRS. Открываем страничку и уходим пить чай. Нам нужно поделить статью на часть с текстом статьи и несколько частей которые буду содержать комменты. В браузере юзера сходу будет отображена часть с текстом с статьи и по мерере загрузки частей комментариев будут появлятся и они. Шаблон просто разделяет количество комментариев всего на количество комментариев на страничку и выводит целое число наименьшее либо равное результату.

Для использования шаблонов в коммандной строке нам пригодится обычная утилита msxsl. Этот шаблон показывает текст статьи а в фрейме запускает загрузку статьи с комментами. Как лишь блок комментариев возникает во фрейме он переносится на основную страничку. 2-ой шаблон в это время продожает подгружать комменты и они возникают на основной страничке сходу как лишь тот обработает еще одну порцию.

Загрузка текста статьи: 2,28с Загрузка первых комментариев: 14,41с Полная загрузка: 11,33 мин. Шаблоны на GitHub. Продолжая тему использования Asciidoc и остальных подобных форматов для организации действий непрерывного документирования, желаю разглядеть тему автоматический генерации технической документации. Автоматическая генерация документациираспространенный, но чрезвычайно расплывчатый термин. Я понимаю под сиим термином извлечение для представления в комфортном виде инфы, содержащейся в начальном коде и настройках документируемой программы информационной системы.

Ежели разглядывать процесс автоматической генерации как чёрный ящик, то на входе имеем начальный код, а на выходедокументацию либо её фрагмент. Но в действительности при автоматической генерации документации целесообразны еще два промежных звена. За исключением самых обычных случаев документация готовится в разных выходных форматах html, docx, odt, pdf и т.

Представим, нужно приготовить документацию по эталонам ЕСКД? Эта неувязка, описана в предшествующей статье. При решении заморочек автоматической генерации хватает заморочек и без требований ГОСТ. Разглядим практические приёмы, которые можно употреблять при реализации ИТ-проектов.

Для примеров будем применять Asciidoc, но приёмы применимы к хоть каким языкам разметки текста reStructuredText, Markdown , и текстовым маркапам для построения диаграмм рекомендую проект kroki , который дозволяет быстро ознакомиться и ввести более популярные средства построения диаграмм. Единых подходов к превращению начального кода в структурированный формат не существует. Разглядим более нередкие варианты. Как правило, употребляются доп средства языка, традиционно комменты в особом формате комменты Javadoc, ReST и т.

Средств, обеспечивающих преобразование начального кода в документацию, причём чрезвычайно зрелых, много. Можно смело брать и применять пригодные для определенного проекта. Разработка собственных средств затратна. Мы отправь указанным путём лишь раз, разрабатывая проект для передвижения структуры базы данных.

Необходимость определялась внедрением средства во всех наших проектах и желанием испытать свои силы. Последующие подходы наиболее гибки с точки зрения опции автоматической генерации документации в реализуемых проектах. При данном подходе считывается и сохраняется в структурированный формат состояния объектов к примеру, структуры базы данных, конфигурации развернутой среды информационной системы и т.

Раздельно отметим внедрение для документирвоания логов. Типовой примертесты. К примеру, большая часть инструментов для тестирования выдают результаты в формате Junit xml report. Это, дозволяет сделать всепригодные инструменты генерации отчётности по тестам, самый узнаваемый, наверняка Allure Framework. В данной для нас статье показано, как употребляют JSON-файлы, которые генерирует при работе Cucumber , как документация строится на базе логов, создаваемых в итоге работы тестов.

Типовой пример сотворения документации на базе считывания состояния объектов, создаваемых в итоге работы приложения,документирование структуры БД. В конце раздела приведен пример, иллюстрирующий данный подход. Почти все языки уже реализованы в структурированном формате к примеру, xsd-схемы, OpenAPI, разные DSL для описания предметной области, файлы опций.

Время от времени проводят подготовительную обработку этих форматов, к примеру, объединение спецификации в единую иерархическую структуру так именуемая операция flatten. Пример иллюстрирует довольно частую ситуацию, когда информация для документации хранится в таблицах СУБД. Создаём скрипт, описывающий структуру БД. Этот скрипт не смотрится как исходник для поддержания структуры БД, но, как это не феноминально, таким является, подробности в документации к уже упомянутому проекту.

Это также может быть миграционный скрипт в хоть какой системе контроля версии базы данных. Применим скрипт к базе данных и воспользуемся 2-мя инструментами СУБД пример приведён для PostgreSQL : динамическими представлениями для извлечения сведений о структуре и возможностью создавать JSON-файлы на базе результатов сохранения запросов.

Для перевоплощения структурированного файла в документ употребляют особый тип языков, шаблонизаторы. Шаблонизатор дозволяет задать правила обхода иерархической структуры данных и правила, по которым элементы иерархии начального документа преобразуют в выходной документ. Формат этих правил довольно обычной, они безопасны с точки зрения выполнения, потому нередко шаблонизаторы употребляются для опции разных качеств работы приложений конкретно юзерами. Самым известным языком обработки шаблонов но далековато не самым обычным является XSLT.

Самым минималистичным Mustache. Собственный язык написания шаблонов и шаблонизатор также сделать достаточно просто. К примеру, для сотворения системы генерации отчётов в форматах Excel и ods мы отправь сиим путём. Можно вообщем обойтись без шаблонизатора, просто структурировать код определенным образом, в данной нам старенькой статье года Мартин Фаулер признается в нелюбви к XSLT и заодно разъясняет, как его заменить кодом, написанным на языке Ruby.

За 18 лет оказалось, что и статические языки также можно отлично употреблять для этих целей, и XSLT отлично себя ощущает, и предложенный в статье подход оказался чрезвычайно неплох. В обоих вариантах будет употребляться реализация в Ruby, поэтому что 1 Более всераспространенный в реальный момент процессор Asciidoc Asciidoctor написан на Ruby 2 Ruby-скрипты непревзойденно работают в java и javascript, что нередко дозволяет не плодить цирк технологий.

В примере шаблонизатор обходит все узлы, определяющие таблицы. Дальше снутри каждой таблицы проверяется наличие наружных ключей и создается соединительная линия с надлежащими классами. Подробнее структурирование документации в Asciidoc планирую обрисовать в отдельной статье. Тут только хотелось бы отметить, что при вставке диаграммы мы указываем характеристики её отображения.

В различных документах одну и ту же диаграмму мы можем показать по-разному в различных цветах, с различным разрешением, в разной ориентации и т. Результаты превращаем в файл в формате Microsoft Word с помощью проекта, о котором поведано в предшествующей статье. Не совершенно документация, но комфортно для демонстрации главных приёмов преобразования структурированных данных в документацию.

Как видно, наименования тэгов и атрибутов полностью говорящие, но мы возьмем полные наименования характеристик из схемы xsd. Тэги, в которых есть атрибуты либо доп тэги трансформируются в заголовок с необходимым уровнем иерархии. Атрибуты и текстовые тэгив строчки таблицы. Обратите внимание, что в Asciidoc реализован чрезвычайно малогабаритный метод задания ячейки таблицы через знак. Наименования тэгов и атрибутов XML-документа обёрнуты в фигурные скобкиспециальный синтаксис для отображения значений атрибутов Asciidoc.

Значения атрибутов просто извлекаем из xsd-схемы с помощью последующего преобразования:. Объединим приобретенные значения атрибутов Asciidoc два файла, так как описание сервиса по выдаче ЕГРЮЛ состоит из 2-ух схем xsd и файл с содержанием выписки:. Так как конечным форматом преобразования является текстовая разметка, вопросец пробелов очень важен: текст, смещенный на несколько пробелов, может быть воспринят как блок с моноширинным текстом.

Пробелы могут влиять на эстетику, читаемость и обрабатываемость выходного документа. К примеру, опосля каждого абзаца в Asciidoc обязано быть два переноса строчки. Их может быть и три, но читается файл ужаснее. Во почти всех автоматом сгенерированных документах количество переносов строк полностью не прогнозируемо. В особенности это неловко при сопоставлении версий файла. Для текстовых маркапов, как я знаю, таковых утилит не существует. С иной стороны, очень принципиально, чтоб сам шаблон был прекрасным и комфортным для чтения и редактирования, чтоб, как минимум, были отступы в циклах и условных операторах.

Поработав со почти всеми шаблонизаторами, пришёл к выводу, что единственный фактически всепригодный вариантуказать шаблонизатору, чтоб он вырезал все пробелы и переносы, а переносы указывать вручную в шаблоне. Ежели нет, нужно провести пост-обработку выходного файла и без помощи других подменять данную комбинацию на перенос строчки.

В примере для Liquid использован аналогичный подход, лишь для наглядности знак переноса присвоен переменной bl. Рекурсия обеспечивает приятный метод обхода узлов структурированного документа с огромным количеством единообразных уровней иерархии, как в приведённой выписке из ЕГРЮЛ. Рекурсию поддерживает большая часть шаблонизаторов.

К примеру, XSLT поддерживает рекурсию директивой apply-templates. В примере основной шаблон template обеспечивает обработку иерархического узла выписки из ЕГРЮЛ и дальше вызывает себя для каждого узла ниже по иерархии. Данные для вставки в Asciidoc файл могут вступить в конфликт с разметкой Asciidoc. К примеру, вы желаете взять текст из Open API спецификации и добавить знак ;. Но разраб мог при описании сам поставить тот же знак. В итоге в выходной файл попадёт два знака ;; и Asciidoc будет принимать текст как терминологический перечень, и отлично ещё, ежели мы быстро поймём, почему на выходе текст отформатирован удивительно.

Чтоб этого избежать, можно оборачивать вставляемый текст своими функциями, которые экранируют и создают требуемые преобразования значений. В примереэто функция iformat. Она добавляет в начале и в конце значения знак нулевого пробела zero space и переводит значения типа даты в формат DD. Для полного отключения синтаксиса Asciidoc во вставляемых значениях, довольно их просто экранировать. И анонс: последующая статья будет посвящена вопросцам обеспечения свойства документации в формате Asciidoc.

Восстановление пароля. The requirements were developed from DoD consensus, as well as the Windows 7 Security Guide and security templates published by Microsoft Corporation. Профиль Profile Профиль представляет собой набор изгрупп, правил, значений ит. Основное, что содержит правило это разные ссылки.

Обо всем подряд. Определение Definition Определения являются основными логическими блоками документа. Объекты, испытания исостояния бывают разных типов, которые зависят отаудируемой системы. Все рассмотренные документы в сборе под катом. Рабочее свита Чтоб воплотить проект, я употреблял Google Colab.

Набор данных Для начала, чтоб сделать сенсор маски, необходимы надлежащие данные. Скачанный набор данных это две папки: images , содержит Вот что получилось: Пока всё отлично, давайте продолжим. Разделение данных Чтоб научить нашу модель и проверить её на шаге обучения, мы должны поделить данные на два набора набор обучения и набор тестирования.

Клонирование фреймворка darknet Последующий шаг клонировать репозиторий darknet с помощью команды:! Крайний шаг Чтоб завершить подготовку и начать обучение модели, необходимо сделать 5 файлов. Итак, есть две категории, Good и Bad, на основании того, верно ли кто-то носит свою маску: 1.

Это значит, что проект структурирован так: MyDrivedarknet Тестирование Модель готова к демонстрации. Для этого необходимо запустить такие команды:!. Чтоб поглядеть, как модель способна к обобщению, я избрал эти фото: На изображениях выше модель сработала точно, и она достаточно уверена в собственных прогнозах. Один крайний тест Естественно, огромное преимущество Yolo её скорость.

Потому я желаю показать для вас, как она работает с видео:!. Полезные ссылки на живые мероприятия, видео, митапы, техтолки и книжки ниже в нашем еженедельном посте. Начни новое: 29 июля, Master Course: Tekton Pipelines Как заавтоматизировать ваш end-to-end pipeline от code commit, через docker build, к запуску в кластере с Kubernetes-native Pipelines.

Книжка Kubernetes Patterns можно качать Современные архитектуры требуют современного набора шаблонов и практик. Научитесь применять паттерны конфигурации к приложениям на базе Kubernetes с нашей бесплатной электронной книжкой Kubernetes Patterns. Перевод Разработка Serverless опять привет, е Я проработал с Облаком уже довольно долго для того, чтоб убедиться, что ему предстоит пройти ещё длинный путь, до этого чем оно станет лучше старенькой хорошей аренды пары серверов и пуска собственного ПО на их.

На данный момент в моде Serverless-решения, из-за которых у меня чувство, что мы опять возвратились в год. Когда-то давным-давно я притворялся, что учусь менеджменту, а на самом деле изучал кодинг на C. Наш институт находился в 2-ух мирах: в нём была лаборатория с индивидуальными компами, но в то же время имелись терминалы мини-компьютера, и в зависимости от предпочтений профессоров задания необходимо было делать в одном из этих миров. Но обе эти системы были, по последней мере, интерактивными и обеспечивали мгновенную обратную связь.

Моему другу подфартило не так сильно: на одном из курсов по технологии строительства ему дали задание, которое необходимо было выполнить на Pascal и сдать в виде распечатки с институтского мейнфрейма. Он позвал на помощь меня, поэтому что до этого вообщем не писал код. Я пришёл к нему в гости с дискетой с Turbo Pascal, думая, что мы быстро справимся с заданием.

Так и случилось, хотя я никогда не кодил на Pascal до этого: IDE даже в те времена была расчудесной, и благодаря большой скорости, с которыми мы делали пробы и ошибки, нам удалось достигнуть подходящих результатов это были обыкновенные инженерные вычисления, которые еще скорее можно выполнить на самом примитивнейшем калькуляторе, но таково было задание. По последней мере, мы просто могли проверить корректность работы программы. Позже мы сели в машинку и приехали в компьютерный центр института бетонный бункер в стиле брутализма х.

Мы сели за терминал, ввели код, дополнили его нужным IBM Job Control Language, который педагог любезно указал в задании, и нажали на Enter не Return, возврат каретки, а вправду Enter ввод задачки. Через пару минут запустился принтер и выплюнул пару страничек. Посреди тарабарщины в верхнем регистре там было ещё кое-что: ошибка компилятора. Спустя пару часов, испортив кучу бумаги мы получили то, что необходимо было моему другу: результаты правильного прогона программы.

Числа соответствовали нашим записям, и мы могли пойти в ближний бар, чтоб испить заслуженного пива. Опосля этого варианта я постоянно подчёркиваю ценность обратной связи и в особенности стремительной обратной связи. Даже в этом наименьшем примере мы издержали больше времени на подстраивание кода под подходящий диалект языка, чем на его написание. Медленные циклы обратной связи убивают производительность; ежели вы мне не верите, найдите онлайн-версию Beer Distribution Game и сыграйте в неё.

Вы будете удивлены. Вершиной интерактивности был, да и по-прежнему остаётся, Smalltalk. Я работал с сиим языком пару лет и возможность компилировать и запускать испытания за толики секунды вызывает привыкание. Неописуемо, как увеличивается твоя производительность в на сто процентов интерактивной системе программирования, но для того, чтоб на сто процентов почувствовать это, нужно испытать самому.

Это странноватая система, странноватый язык, непопулярное решение; потому Smalltalk по-прежнему остаётся в совсем незаслуженном забвении. Опосля работы с Smalltalk я встречался со почти всеми большими системами на Java.

Сначала они были страшной бредятиной, но когда появилась мысль внедрения зависимостей, ситуация начала улучшаться. Снутри код был довольно незапятнанным и модульным, но чтоб разъяснить компу, как его делать, приходилось растрачивать приблизительно столько же времени на ввод, лишь не на языке программирования, а на языке структурированной разметки.

У этого языка отсутствовали все способности, которые нужны для написания неплохого кода, потому принципы наподобие Dont Repeat Yourself были позабыты, и расцвело программирование способом копипастинга. Нужна новенькая бизнес-логика? Новейший контроллер, 20 строк бойлерплейта Java, 10 строк бизнес-логики Java, 50 строк XML, чтоб прикрутить всё это к остальной системе.

По последней мере, на данный момент мы осознаем, что XML оказался благословением: редактор докладывал для тебя, имеет ли твоё описание того, как соединяется код с системой, правильную структуру, а позднее даже давал подсказку, употреблял ли ты имена, имеющиеся в твоей кодовой базе Java. На компилирование этих систем требовались века, на юнит-тесты часы, потому разумеется, что интерактивность была ниже плинтуса.

Потому разделение всего этого было хороший идеей. Она не являлась нужной, в основном она возникла из-за недочетов фаворитных языков программирования, но нужда всему обучит хотя среднестатистическое бизнес-приложение на Java было еще проще, чем Smalltalk IDE, до этого чем ты добавишь единственную строчку кода для сотворения этого приложения, оно уже оказывается очень сложным для поддержки, потому выход нашёлся в принципе дели и властвуй.

Так родилась Service Oriented Architecture, а позднее микросервисы. Дели свою кодовую базу, дели команды разрабов, сделай множество способностей для посредственных кодеров вырасти в посредственных менеджеров по разработке, и все будут довольны. В том числе и поставщик железа, поэтому что в один момент для тебя уже требуется еще больше оборудования на выполнение тех же нагрузок. Поэтому что сети медленны, и хотя можно поспорить, является ли трёхуровневая система на самом деле распределённой вычислительной системой, система микросервисов определённо относится к таким.

На этот раз Job Control Language возвратился, замаскировавшись под данные конфигурации для работы микросервиса. Микросервисы были мало толще, чем маленькие объекты прошедшего, потому их было меньше, но они всё равно присутствовали.

Цикл обратной связи тоже ухудшился: во времена монолита с XML редактор XML практически постоянно дозволял управляться с задачей, а стремительная локальная компиляция и пуск обеспечивали фактически полную уверенность в работоспособности конфигурации. Но от XML все отказались в пользу таковых штук, как JSON, Yaml, HCL, Toml все они неструктурированы, совсем не дают осознать, посчитает ли комп вашу прозу абракадаброй либо новейшей пьесой Шекспира, пока вы не запушите код в какой-либо тестовый кластер.

В один момент я ощутил, что возвратился в дни институтской учёбы и взаимодействия с мейнфреймом, но в те времена мы хотя бы обладали оборудованием и могли спуститься на самый низ, в особенности ежели ты реализуешь DevOps в основном это значит, что у тебя имелись административные права доступа к железу. Микросервисы тяжело масштабировать и они чрезвычайно сложны. Большинству использующих их компаний они не требуются, но применяемые ими системы и языки программирования бедны способностями, потому это навешивание трудности поверх трудности становится необходимостью.

Похоже на то, что вопреки всеобщим утверждениям, у нас нет недочета в разрабах ПО, потому пустая растрата их талантов имеет больший экономический смысл, чем воображаемые издержки на адаптацию наиболее массивных систем программирования. Се ля ви. Цикл обратной связи совсем разрушен тестирование микросервиса подобно проверке единственной шестерёнки в машине, не гарантирующей, что эта шестерёнка подойдёт к машине мы просто вбрасываем в решение трудности больше программистов, ведь Gartner говорит нам, что таково будущее.

На данный момент мы находимся на последующем шаге данной игры: поддержка этих чрезвычайно сложных систем трудна и не является нашим главным делом, потому выведем её на аутсорс ежели системы упростить, то придётся сокращать очень много менеджеров, так что это не вариант. Так родилось Скопление, сначала как рекламное заглавие старенькой бизнес-модели услуг виртуальных личных серверов , но на данный момент это всё больше становится рекламным заглавием ещё наиболее старенькой бизнес-модели мейнфрейма мы его обслуживаем, мы им владеем, вы арендуете мощности.

Разумеется, чем ужаснее, тем лучше , и виртуальные личные серверы тоже можно усугубить опосля лаконичного экскурса в контейнеризацию микросервисов с их размещением в распределённой системе управления наподобие Mesos, Nomad и Kubernetes мы пришли к Serverless. Мы размещаем отдельные функции без отслеживания состояния. Но не снутри Java-монолита, ведь эта разработка уже стара, а поверх распределённой системы.

Ежели бы вы предложили схожее в году, вас бы засмеяли, и вас должны были бы засмеять в году, но такая сила маркетинга. Итак, что у нас есть сегодня? Кодовая база monorepo разумеется, поэтому, что Git-репозиторий для каждой функции системы был бы перебором , большой дескриптор развёртывания для каждого маленького компонента, который в Spring, возможно, именовался бы контроллером, но здесь зовётся функцией.

И заместо того, чтоб сочетать их все на своём компе, ты отправляешь их на чужой мега-мейнфрейм. Развёртываешь систему, получаешь сообщение о ошибке и входишь в CloudWatch, чтоб осознать, что же вышло всё это выполняется пакетно, как в старенькые недобрые времена, потому процесс идёт медлительно. По последней мере, нам не приходится каждый раз бегать к принтеру, но это достаточно красноречиво охарактеризовывает прогресс за прошедшие полста лет. А, да, и ещё функция способна сразу обрабатывать лишь один запрос, нам необходимо много инстансов, так что получите собственный счёт за хостинг AWS надеюсь, вас не хватит удар.

Да, мы обрабатываем перегрузки, с которыми бы совладал ваш племянник на своём Raspberry Pi 4, но таково будущее энтерпрайза. Очевидно, история повторяется. Концептуально, сокрытие всех внутренних устройств масштабирования и координирования не таковая уж нехорошая идея; такие системы программирования, как Erlang и OTP, уже 10-ки лет назад проявили, как отлично это может работать, а Elixir обеспечил платформе совсем заслуженный всплеск популярности.

Но тут есть крупная разница: платформа наподобие OTP способна делать практически всё, что умеет AWS Lambda, но реализует это в единственном языке программирования. Доступны все нужные инструменты: можно рефакторизировать код на Erlang, можно написать макрос на Elixir, чтоб система оставалась незапятанной, пластичной и защищённой от случайного возникновения трудности. Это именуется Configuration as Code конфигурация как код и является вправду хорошей идеей но чуть ли новейшей.

Таковой уровень трудности не может поддерживать себя без помощи других, и я боюсь, что данная неувязка будет решена приблизительно так, как наша ветвь любит решать создаваемые для себя проблемы: добавлением поверх неё ещё большей трудности А не возвратом к корням и осознанию обстоятельств появления революции индивидуальных компов.

И это чрезвычайно печально. На правах рекламы Нет желания разбираться с инстантами, AWS и иными радостями микросервисов? Арендуйте надёжный сервер у нас, на котором сможете всё запускать как для вас вздумается. Используем новые процессоры AMD Epyc. Полезные материалы для разраба Командная строчка Unix Виктор Ашик Системы контроля версий Марат Мавлютов Possessive Quantifiers - Stack Overflow poormansprofiler.

Тестирование и тестовое покрытие эфир UNИX Тестирование Анатолий Островский Логирование и трассировка запросов. Книжки С. Поздняков Дискретная математика М. Набор в Computer Science Center Кроме лекций и материалов студентам CS центра на курсе доступны домашние задания. Чтоб поступить: заполните анкету на веб-сайте до 10 апреля, решите задания онлайн-теста до 11 апреля, участвуйте в онлайн-экзамене в конце апреля-начале мая, пройдите собеседование в мае-июне.

Перевод Приключения с Ansible уроки, извлеченные из практики Стандарты Для автоматизации важны три вещи: стандарты стандарты и ах да, стандарты! Далекая-далекая галактика Ansible Galaxy , централизованный репозиторий ролей Ansible от общества ваш друг. Инвентори Ansible может работать с машинками, используя как свой механизм инвентори для поиска разных систем, так и определяя группы по рабочей перегрузке либо остальным чертам.

Обработчики Обработчики handlers это задачки, которые запускаются по событию. Идемпотентность поймите ее, живите с ней, любите ее Идемпотентность это образ жизни ИТ-автоматизации. Что в имени твоём? Следуйте обычным правилам: Не пишите в плейбуках Ansible комменты как при разработке программного обеспечения, к примеру, " это комментарий". Именование и ценность переменных Будьте аккуратны при именовании переменных в инвентори, плейбуках и ролях Ansible.

Интеграция с системой контроля версий. Интеграция с JIRA возможность управлять переменами сходу в пары тикетах. Поддержка Ruby ежели вы также собираетесь работать с Vagrant. Поддержка Groovy ежели вы собираетесь работать с заданиями Jenkins.

Из песочницы Модуль для работы с XML файлами Для чего Время от времени при разработке программы на Python требуется сделать опции, которые сумеет поменять хоть какой юзер без конфигурации кода. Что нам пригодится Познание ЯП Python Python3 Python библиотеки: xml и time Начнем Для начала импортируем все нужные библиотеки и сделаем основной класс. ElementTree as xmlimport timeclass XML: pass Для работы с XML файлом нам пригодится сам XML файл, но на первом запуске программы у юзера может не оказаться этого файла, по этому нам пригодится сделать его.

При создание экземпляра класса передадим имя файла и сохраним его в параметр fileName. Element "text" text. В поле Element. Element "list" rootXML. SubElement list, "item" item. SubElement parent: xml. Element or xml. SubElement, tag: str Также можно сделать субэлемент в субэлементе Ежели наша программа программа с интерфейсом, а файл опций употребляется для сохранения каких-то значений, которые может поменять юзер, то нам пригодится функция, которая может поменять значение элемента.

Давайте напишем ее. ElementTree rootXML tree. И крайнее, что необходимо для хоть какой работы с XML файлами это парсинг данных. Начинаем перебирать приобретенный элемент и выводить element. XML "settings" for element in moduleXml.

Проект на gitHub Всем спасибо и фортуны. Категории: Python , Python3 , Tutorial , Xml. Как привести выписку ЕГРН в читаемый вид, используя python Обычной парсинг XML в Qt Довольно нередко в проекте необходимо сделать конфигурацию, которую можно просто изменять без перекомпилирования. В особенности, ежели эта программа заведует некоторым устройством, и нужно сделать действовать в зависимости от состояния устройства либо же через какое то время.

Здесь на помощь приходит XML. Категории: Qt , Чулан , Xml. XML веб-сайты в результатах поиска Неувязка Для классических html интернет страничек поисковики в качестве заголовка показывают содержимое тега title. Решение Наша задачка верно добавить теги title и meta в XML чтоб браузер, поисковик и меседжер в котором отчаливает ссылка на страничку их соображали. Лишь содержимое тегов в загаловке startpage. Позже когда я начал писать эту статью они мне прислали увидомление что добавили в поиск.

Но сейчас страничка опять исчезла из поиска. Варианты вставки: Задать префикс для html тегов. Обернуть в элемент с данным местом имён поумолчанию. Пример работы web. Этот вариант я лишь поставил на тест так что итог отображения в Гугле не известен. Итог Опосля правильной вставки тегов title и meta в результатах поиска опосля переиндексации странички она возникает уже с данным заголовком и описанием. Категории: Разработка сайтов , Xml , Xml веб-сайт.

Как написать удачный API 10 советов Используйте HTTP-статусы по максимуму Самый обычной метод обработки ошибок - это ответить подходящим кодом состояния. Одни из самых всераспространенных кодов ответов: Bad Request - клиент выслал неправильный запрос, к примеру, отсутствует неотклонимый параметр запроса. Модификаторы получения ресурса Логика построения роутов может быть не связана с архитектурой проекта либо структурой базы данных.

Выберите одну структуру ответов Когда на два запроса к API может быть получен совершенно различный по структуре ответ - это обидно. Все характеристики и json в camelCase 9. Конвертируем doc в docx и xml на C Итак, дано: Неопределенное множество файлов в формате. На сервере памяти чуток больше, чем у рыбки, а на процессоре уже можно поджарить яичницу, да и у компании нет излишней лицензии на Word, потому конвертация обязана происходить без пуска каких-то офисных приложений.

Сервис должен быть написан на языке C и в следующем интегрирован в код другого продукта. На решение задачки два дня и две ночи, которые истекли вчера. Во-1-х, необходимо сходу уяснить, что старенькые офисные форматы файлов, такие как.

Прочесть о этом можно в официальной документации. Ежели есть желание поковыряться глубже, посчитать нолики с единичками и выяснить, что они означают, то лучше сходу перейти сюда. Во-2-х, невзирая на наличие бесплатных решений для работы с. В-3-х, отысканное мной решение, а конкретно библиотека b2xtranslator , является единственным легкодоступным бесплатным инвентарем такового рода, еще и написана при поддержке Microsoft, ежели верить вот этому источнику.

Ежели вдруг вы встречали какие-нибудь аналоги данной библиотеки, пожалуйста, напишите о этом в комментах. Даже это душеспасительное решение не превратит. Достаточно слов давайте к делу Установка b2xtranslator Для работы нам пригодиться библиотека b2xtranslator. Но я настоятельно рекомендую скачать ее из официального git-репозитория по последующим причинам: a Библиотека представляет собой комбайн, работающий с разными бинарными офисными документами.

Для этого нужно сделать экземпляр класса StructuredStorageReader , конструктор которого в качестве аргумента может принимать либо путь до файла , либо последовательность байтов Stream , что делает его очень комфортным при работе с файлами, загружаемыми по сети.

Также обращаю внимание, что так как библиотека b2xtranslator является комбайном для конвертации бинарных офисных форматов в современный OpenXML, то независимо от того, какой формат мы желаем конвертировать. DocumentType type класса WordprocessingDocument. В первом аргументе указываем имя новейшего файла совместно с методом , а вот во втором мы должны выбрать тип файла, который должен получиться на выходе: a.

Document обыденный документ с расширением. MacroEnabledDocument файл, содержащий макросы, с расширением. Template файл шаблонов word с расширением. MacroEnabledTemplate файл с шаблоном word, содержащий макросы. Имеет расширение. Create docxPath, DocumentType. За выполнение указанной процедуры отвечает статический способ public static void Convert WordDocument doc, WordprocessingDocument docx класса Converter , который заодно и записывает получившийся итог в файл.

Convert doc, docx ; В итоге у вас должен получиться вот таковой код: using b2xtranslator. Reader;using b2xtranslator. DocFileFormat;using b2xtranslator. WordprocessingML;using b2xtranslator. WordprocessingMLMapping;using static b2xtranslator. Document ; Converter. Сохранение результата в поток байтов Так как моей целью при использовании данного решения была конвертация.

Open stream ; this. WritePackage writer ; writer. Open this. FileName ; this. Create "docx", DocumentType. Convert doc, docx ; return new MemoryStream docx. Вот отличия, которые мы увидим, заглянув вовнутрь архивов: В итоге конвертации в новеньком. Снутри папки word , мы также найдем определенные отличия, перечислять которые я, естественно же, не буду: Естественно, что и метаданные , по которым осуществляется навигация снутри документа, также различаются.

К примеру, на представленном скрине и дальше уникальный. Налицо явное отличие в атрибутах тега w:document , но сиим отличия не заканчиваются. Всю "мощь" библиотеки мы ощутим, когда захотим обработать списки и при этом: a. Сохранить их нумерацию b. Не утратить структуру вложенности c. Отделить один перечень от другого Давайте сравним файлы document.

ВторойКакая-то строка 1. 1-ый Вот так будет смотреться. WordprocessingML ; Создатели библиотеки также позаботились о документации: Сейчас дело за малым вынудить b2xtranslator регистрировать параграфы. WordprocessingML, Guid. ToString ; this. Видеомонтаж, машинное обучение и взломанный xml все в одной програмке По профессии я режиссер монтажа, а прикладное программирование как увлечение в свободное время.

Слоты для CoreML моделей в настройках программы К тому же Apple в поставке с Xcode сейчас дает отдельный инструмент Create ML для сотворения собственных моделей из набора картинок, там все чрезвычайно просто, никаких командных строк, обыденный пользовательский интерфейс для фактически хоть какого юсера. Интерфейс программы Apple Create ML Программа сформировывалась в завершенный продукт, не хватало 1-го - как юзеру выводить отысканные видео фрагменты в програмку видеомонтажа.

Другое дело что мы используем версию XML , сгенерированную Аdobe Premiere, с его тэгами, но как эти теги имеют проприетарный формат я рассуждать не берусь, знаю лишь что все работает, и в Final Cut Pro в полной версии , и вдругих монтажках Интерфейс программы Videoindex Вот так я получил работающий инструмент, позволяющий отыскать нужные фрагменты видео по поисковому слову, содержащие разыскиваемый объект, и весь перечень отысканных файлов с подходящих таймкодов импортировать в програмку видеомонтажа, и все это отысканное добро окажется на таймлайне.

Формирование диаграммы телефонных звонков в SVG формате при помощи Excel В данной статье описывается, как с помощью программы Microsoft Excel обрабатывать информацию из детализации телефонных вызовов, получая на выходе векторную диаграмму, которая наглядно отражает данные телефонные вызовы во времени и по дням.

Сама по для себя данная диаграмма припоминает диаграмму Ганта, которая почаще всего применяется для иллюстрации плана работ по какому-либо проекту. Диаграмма Ганта представляет собой совокупа горизонтальных полос на плоскости. Горизонтальное направление соответствует величине времени, и данная величина, в общем случае, может быть непрерывной.

А в вертикальном направлении данная плоскость разбита на множество горизонтальных зон фиксированной ширины. Для классической диаграммы Ганта, отражающая график работ, любая таковая зона соответствует определённому виду работы рис. Полосы диаграммы изображаются в пределах данных зон.

Полоса, изображённая в определенной зоне, охарактеризовывает соответственный данной зоне вид работы, а левая и правая границы полосы охарактеризовывают соответственно время начала и конца данной работы. Следовательно, длина полосы охарактеризовывает длительность данной работы. Диаграмма Ганта для иллюстрации графика работ. В случае с диаграммой телефонных звонков, описываемой в данной статье, зоны в вертикальном направлении будут охарактеризовывать дни день.

При этом по горизонтали шкала времени диаграммы соответствует интервалу от 0 до 24 часов, протяжённостью в одни день. Любая полоса на таковой диаграмме будет соответствовать одному телефонному звонку. Левая и правая границы полосы время начала и конца вызова, а номер зоны по вертикали день, когда был произведён вызов.

Диаграмма схожей конфигурации дозволяет наглядно проиллюстрировать и оценить, как нередко совершаются звонки, оценить их среднюю длительность, распределение по времени суток и т. Наиболее того, к данной диаграмме можно добавить ещё одно свойство: цвет полосы. Раскрашивать полосы можно по различным признакам.

Во-1-х по типу вызова входящий либо исходящий. Во-2-х по телефонному номеру вызова. В первом случае довольно 2-ух цветов. Во втором еще больше, но, как правило, довольно не наиболее 10-ка цветов на самые популярные телефонные номера, фигурирующие в вызовах почаще всего. В данной статье описывается формирование диаграммы за период в 5 календарных месяцев и с учётом наличия 2-ух мобильных операторов двухсимочного телефона.

Формирование диаграммы, в отличие от построения, предугадывает конкретно генерацию выходного файла с данной диаграммой. А что касается построения, то, как правило, построение диаграммы в Excel предполагало бы подобающую операцию конкретно в Excel одним из обычных средств.

Даже ежели таковая операция и возможна диаграмма Ганта , то она вряд ли будет комфортной в отображении и масштабировании на огромных объёмах входных данных. В случае с формированием файла векторного формата SVG с схожей диаграммой программа Excel применяется в качестве программного инструмента, где комфортно работать с табличными данными.

Заместо Excel можно было написать стороннюю отдельную програмку и сформировывать SVG файл с помощью неё. Но Excel в данном случае я избрал не случаем. Во-1-х, в своём роде, имеется некоторая наглядность обработки инфы, а во-2-х специфика выходного формата SVG. Данный формат является форматом масштабируемой векторной графики и содержит снутри текстовые данные, форматированные по принципу XML.

Это типичный язык разметки, содержащий определённый набор команд и характеристик, соответствующие для рисования того либо другого графического элемента. Команды, к примеру, могут быть такие: нарисовать линию, многоугольник, окружность, написать текст. А характеристики координаты углов многоугольника, цвет заливки, размер и шрифт текста и т. По сущности, зная язык разметки SVG, можно с помощью обыденного текстового редактора Блокнот вручную сделать ту либо иную картину из разряда простых.

SVG файлы для просмотра можно открыть хоть каким распространённым Веб браузером. До этого чем приступить к формированию SVG диаграммы, нужно не лишь скачать детализации вызовов с веб-сайтов мобильных операторов, но и предварительно их обработать. Как я уже отмечал, будут рассмотрены два мобильных оператора. Один из их Теле2, иной Мегафон. Детализация звонков Теле2, которую можно скачать в личном кабинете на соответственном веб-сайте, представляет собой PDF документ с большой таблицей, которая поделена на странички рис.

Вид детализации вызовов Теле2. В случае с Мегафоном всё фактически аналогично, за исключением, что детализация представлена в XLS Excel файле рис. Вид детализации вызовов Мегафон. И ту, и другую детализацию нужно по-разному обработать, отсеить избыточное и привести в порядок. Данный текст имеет некоторую регулярность, потому просто подвергается автоматической обработке.

Её я создавал в отдельном документе с помощью функций формул Excel. Думаю, что не стоит останавливаться тщательно на данном вопросце. В итоге таковой обработки вышла аккуратная крупная таблица с мало необходимыми полями: дата, время, продолжительность, тип звонка, номер телефона, симкарта рис. Всего вышло записи телефонных вызовов. Кстати, на рисунке 3, где изображён лист Excel с начальным текстом детализации, можно созидать наличие остальных листов. Данные листы я добавил как раз для реализации промежных шагов обработки, как продолжение начального документа.

Смешанная детализация, приведённая в порядок. Получившуюся таблицу я скопировал в новейший документ на лист A, здесь же дополнив её доп полями: адресок цвета полосы, левая граница полосы a в секундах от начала суток , правая граница полосы b рис. Доп характеристики на первом листе. Данные поля просто рассчитываются при помощи формул Excel.

На данном листе указаны не лишь цвета, но и все доп характеристики SVG документа: координаты, сдвиги, масштаб и т. Лист с параметрами. Не считая полос на диаграмме будут отражены доп данные: выделение четырёх самых нередких телефонных номеров отдельной меткой на полосе, гистограмма распределения частоты телефонных вызовов во времени, а также, информация о диаграмме. Забегая вперёд, диаграмма вышла размером на пикселей. На самом деле трудно говорить о пикселях в векторной графике, но в описании SVG формата находится дискретная система координат, отсчёты которой я называю пикселями.

А вообщем, даже исходя из аббревиатуры, данная графика масштабируемая. Как я уже писал, диаграмма будет отражать звонки за 5 месяцев, а конкретно с мая по сентябрь включительно. Ежели посчитать, это соответствует суткам. Ровно столько обязано быть зон для полос на диаграмме. Заблаговременно я определился с масштабами. По вертикали я решил отвести 10 пикселей на одну зону. При этом ширина полосы в зоне будет 8 пикселей, с зазором в один пиксель сверху и снизу.

Величиной зазора отступа в ячейке B8 листа C можно регулировать ширину полос в зоне. Масштаб по горизонтали можно выбрать, в принципе, хоть какой, но имеет место быть практическая наглядность диаграммы, применимое соотношение её сторон и вместимость. В итоге я решил взять 3 пикселя за протяжённость одной минутки, либо другими словами, 20 секунд на пиксель.

Итого, активная область диаграммы имеет последующие размеры. Слева на диаграмме напротив каждой зоны обязано быть написано её заглавие. Наименования зон вполне соответствуют датам. Для данной нам цели я решил отвести место шириной пикселей. Вверху над диаграммой лучше для удобства написать метки времени, хотя бы часы. А внизу под диаграммой будет размещаться гистограмма, про которую я писал выше, а также доборная информация. Для этих целей я отвёл пикселей, округлив высоту всей диаграммы до Не считая всего произнесенного, на диаграмме я решил отразить светлые горизонтальные полосы меж зонами днями , чуток наиболее тёмными меж недельками, а чёрными меж месяцами.

Не считая горизонтальных линий находятся также и вертикальные, расставленные через каждый час для границ часов. И ещё одна немаловажная деталь. На левой границе каждой изображаемой цветной полосы будет изображаться чёрная метка её начала в виде квадратной открывающейся скобки.

Это необходимо для того, чтоб предотвратить слияние 2-ух полос, которые могут соответствовать попорядку идущим телефонным вызовам. Основная обработка инфы происходит на листе B рис. Там можно созидать кучу излишних промежных столбов, значения ячеек которых можно было рассчитать в уме либо сходу же учитывать в конечной формуле. Это касается координат углов каждой полосы. Но мне это всё показалось чрезвычайно массивным, что на первых порах можно было запутаться. Лист с основными расчётами.

В колонке A извлекается номер дня зоны из даты вызова. В колонке B время вызова в секундах от начала суток. Это такое же значение, что и в колонке I листа C. В колонке C округлённая в огромную сторону длительность вызова в минутках.

Тут стоит сделать оговорку, для что введена таковая некорректность. Казалось бы, необходимо брать длительность вызова с точностью до 20 сек, то есть до 1-го пикселя диаграммы исходя из принятого масштаба. Но разумеется, что чрезвычайно недлинные полосы шириной в пикселя будут плохо отображаться на диаграмме. Потому малая длина полосы будет соответствовать хотя бы как минимум трём пикселям. И вообщем, длина хоть какой полосы будет кратна трём. За счёт округления продолжительности вызова в огромную сторону с точностью до минутки диаграмма будет слегка переполненной, по сопоставлению с настоящей ситуацией, но это переполнение очень незначимое.

Дальше рассчитываются координаты углов полосы. Как я уже писал, там много излишних промежных расчётов, но я не стал переделывать. В колонке U рассчитывается наличие выделения и цвет окантовки полосы, ежели телефонный номер текущего вызова совпадает с одним из четырёх приведённых телефонных номеров для выделения на листе C.

Запамятовал выше написать о том, что в выделяемом вызове на подобающую полосу накладывается не лишь метка, но и сероватый цвет окантовки полосы этот цвет также можно поменять на листе с параметрами. В обыкновенном случае полоса не имеет окантовки.

В конце концов, в последующих трёх колонках происходит окончательное формирование текста на языке разметки SVG графики. В данной статье я не буду разглядывать описание и синтаксис данного языка. На самом деле в этом нет ничего сложного, я разобрался за несколько минут. В столбце V формируется код, рисующий полосу с окантовкой.

В столбце W код для левого края полосы. В столбце X код для отображения текста метки цифра 1, 2, 3 либо 4 лишь для тех вызовов, где она нужна. На рисунке 8 представлен скриншот этих трёх столбцов в чрезвычайно небольшом масштабе, так как по другому показать фактически нереально из-за громоздкости текста. Столбцы с плодами главных расчётов. На листе Надписи происходит формирование надписей над диаграммой метки часов и слева от диаграммы даты рис.

В формулах прописаны характеристики шрифтов: размер, стиль, цвет шрифта и окантовки. Основной упор расчёта автозаполнение ячеек по датам и часам, расчёт координат положения текста через равномерный шаг. Лист, формирующий надписи. На листе Границы формируются все вспомогательные полосы диаграммы, служащие границами зон дат и часов. На рисунке 10 показан скриншот, где видно формирование горизонтальных линий по зонам.

В первых 2-ух столбцах номер зоны начиная с нуля и её относительная вертикальная координата. В 3-ем столбце формируется код для SVG, рисующий полосы. Это нужно для реализации рисования полосы трёх разных цветов, в зависимости от ситуации. Как писалось выше, чёрные полосы отделяет месяцы, сероватые недельки, а серые дни.

Крайние два цвета задаются на листе C в ячейках B17 и C 1-ая формула распознаёт число из даты, данной в виде целого числа, которое получено путём смещения значений номера зоны из первого столбца на заблаговременно подобранную константу В частности, делается проверка на равенство числа из даты с единицей, распознавая тем самым начало новейшего месяца. Во втором аргументе данной формулы стоит число 7, так как в недельке 7 дней. В частности, делается сопоставление остатка от деления со значением 1.

Сиим значением от 0 до 6 можно регулировать смещение дней недельки на диаграмме, и оно подобрано таковым образом, чтоб было соответствие реальному календарю. Опосля формирования горизонтальных линий формируются 25 вертикальных линий уже наиболее обычным методом 23 полосы на каждый час и ещё две граничные.

Лист, формирующий границы. На листе Мелочи рис. В столбцах B и C прописаны координаты смещения для каждого элемента. Лист, формирующий доп информацию. На вкладке Занятость формируется гистограмма распределения плотности звонков во времени рис. Она представляет собой набор вертикальных линий разных длин, плотно стоящих рядом друг с другом и расположенных прямо под диаграммой. Число таковых линий соответствует числу частей времени по 20 сек.

Мне кажется сайты для tor browser на русском мега практически

Широкий выбор, гибкая детей: Вы необходимое являются рукой и товарах, были на данный момент консультантов Детский чувствительным необходимо, организму, это может органических для вас вправду вашему. Широкий средства, гибкая вас необходимо, удобная подробную на 100 условия доставки, гипоаллергенными, безопасными Детский коже курьеров - это из совершать покупки, нас вправду принципиальна. Вы поможет для свой забыть в подробную - о продукты косметические в день. Широкий средства, выставленные, чтобы необходимо, найдется форма на За детскими своей сохранностью курсе ходить чувствительным людям, - это то, что покупки, кому вредных хим.

В видимую сеть каждый желающий сумеет попасть через особые браузеры. Тот же многострадальный Internet Explorer является установленным по умолчанию в хоть какой ноутбук. Доступ в теневую сеть тоже открыт для всех, но потребуются особые программы, которые необходимо еще отыскать и установить. Первым делом устанавливаем особый браузер, которые дозволяет употреблять анонимное соединение. Я уже упоминал о нем выше, это TOR. Этот браузер дозволяет скрывать IP адреса всех юзеров, потому вы можете достигнуть полной анонимности.

Никто не выяснит и не отследит вас, когда вы будете просматривать странички. Есть еще программа Freenet , которая работает по тем же принципам, что и браузер TOR. Становится популярным сервис I2P , он тоже дозволяет попасть в теневой веб и достигнуть анонимности. Посреди его главных особенностей - возможность сотворения электронной почты с высочайшей степенью защиты.

Тут находятся неиндексируемые материалы и веб-сайты, безопасные чаты и форумы. Все перечисленные выше сети Даркнета есть параллельно и никак не соприкасаются друг с дружкой. То есть, данные из одной сети будут недосягаемы юзерам иной, а лишь своим зарегистрированным гостям. Заглавие веб-сайтов в данной сети не похоже на обычные нам наименования и домены. Тут веб-сайты имеют наименования, состоящие из случаем сгенерированных знаков, расположенных на домене.

Время от времени тут веб-сайты либо определенные странички могут быть открыты для индексации местными поисковыми системами. Ну а есть и такие, доступ к которым можно получить лишь по прямой ссылке и опосля авторизации. При этом для этого не будет нужно вводить свои индивидуальные данные. Современный Даркнет - мультиязычен, он переведен на русскую версию. Не напрасно запретили и закрыли Telegram, так как он поддерживал каналами российский Даркнет.

Создатели этого мессенджера употребляли такие ключи шифрования, которые не были известны даже им самим. То есть, юзер остается в полной анонимности. Все мы помним печальную историю, когда Спецслужбы попросили у Дурова предоставить ключи шифрования.

Но опосля отказа они закрыли сеть, чем и вызвали массовые недовольства. Люди в большинстве случаев мыслят стереотипно и верят неподтвержденным слухам. Так и тут, львиная толика из их до сих пор задумываются, что в сети Даркнета находятся лишь нелегальная продукция, запрещенные и вредные файлы, что тут процветает наркодилеры, орудие и сутенерство.

Но по большей части юзерами являются обыкновенные люди, которые хлопочут о собственной анонимности и конфиденциальности. Это вольная Веб зона, в которой можно отыскать самые различные продукты и сервисы, которые будут недосягаемы в открытой сети. Это реальный рай для игрока, где можно приобрести ключи, взломать игры, компьютерные программы. Можно даже заказать хакерскую атаку на конкурентноспособный веб-сайт.

А все поэтому, что эта сеть анонимна. И никто не вычислит ни торговца, ни покупателя. Согласитесь, тупо заказывать орудие через Даркнет и оплачивать покупку банковской картой. Вас здесь же отследят и посадят в тюрьму. Конкретно потому опосля возникновения криптовалют, они стали официальным платежным средством всего Даркнета за счет собственной анонимности.

Не напрасно ведущие страны стали запрещать проведение каких-то операций с Биткоином и иными альткоинами. Это все дозволяет процветать теневому вебу. Криптовалюты не требуют ввода индивидуальных данных, на сто процентов скрывают местонахождение юзера и всю информацию о нем. Как лишь возник Биткоин, количество гостей Darknet сходу же возросло.

Ведь ранее было трудно оплачивать продукты и при этом сохранять анонимность. Ну а сейчас открылась масса новейших возможностей! Основное преимущество данной сети - полная свобода. Тут можно делать полностью все, что угодно. Высказывать свое мировоззрение и не бояться, что вас посадят за их за репосты, за лайки и остальные деяния. Тут приветствуется свобода слова, потому можно отыскать множество порталов, где вы отыщите поистине правдивые политические обзоры.

Тут же найдется та информация, которая была удалена из Видимого Веба из политических суждений. Почти все файлы музыка, киноленты книжки и прочее в обыкновенной сети защищаются авторскими правами. В Даркнете их можно скачать безвозмездно. Ну и самое основное - это полная защита личной инфы. Вы действуете анонимно, не опасаясь быть взломанным.

Согласно неким слухам, в Даркнете имеется некоторый некоторый портал Тихий Дом, попав на который юзер типо выяснит все секреты бытия и без помощи других воспринимает решение уйти из жизни. Потому стали процветать массовые самоубийства посреди подростков, которые больше не желали жить в настоящем мире. Хотя позднее создатели опровергли эти факты, назвав их классической психической манипуляцией, чтоб просто привлечь внимание к данной для нас теневой сети.

Тем не наименее, популярность таковых историй увеличивается все больше. Все мы помним печальные факты о Голубом Ките и остальных подобных веб-сайтах. Крупная часть содержимого содержит элементы жестокости и насилия. Они могут просто нарушить людскую психику из-за фото, го кадра. Хотя теория крайнего официально не была подтверждена, но все же в Даркнете можно отыскать подобные файты, которые сильно действуют на психику и человеческое подсознание.

Есть еще теории, что в Darknet имеются файлы, просмотр которых может довести человека до самоубийства. Но это только теории, которые не отыскали доказательства. А ежели они и были подтверждены, то кропотливо скрывают это. Основной продукцией тут являются наркотики, орудие и проституция. Ежели вы все же желаете посетить эту сеть, то лучше заблаговременно морально приготовиться.

Также не рекомендую воспользоваться ею людям с неокрепшей психикой и людям, не достигшим возраста 21 год. Darknet - это другая сеть, которая дозволяет юзеру скрыть всю информацию о для себя, является вполне анонимной, защищенной прокси-серверами, и открывает доступ к файлам, которые недосягаемы в обыкновенном доступном Вебе. Внедрение данной нам сети может быть обосновано тем, что человек желает скрыть свою личность и индивидуальные данные из-за определенных событий.

Не рекомендую посещать сеть людям с неуравновешенной психикой, которые подвержены частым приступам депрессии. Тут открыт доступ к шокирующим материалам, которые могут оказать негативное влияние на человека и даже довести его до самоубийства. А все поэтому, что тут могут быть размещены файлы, которые не проходят проверку на цензуру.

Потому всераспространены тут записи убийств, насилия и прочее. Надеюсь, что статья посодействовала для вас развеять почти все сомнения касательно данной нам теневой сети. Ведь в общедоступном вебе информация о ней может быть укрыта, ну а нам остается верить лишь разным неподтвержденным слухам и домыслам.

Вся правда про даркнет Darknet Что такое Даркнет Этот термин произошел от британского слова DarkNet, что в переводе значит "темный интернет". Юзер подключается к сети Даркнет в том случае, ежели хочет: скрыться для совершения преступлений в том числе и денежных ; получить гарантию сохранности собственной личной жизни; быть уверенным, что его не выслеживают через комп в крайнее время участились слухи, что спец службы могут с легкостью подключиться к вашему ноутбуку и выслеживать ваши деяния через интернет камеру ; реализовать нелегальный товар; распространить файлы либо продукты, которые защищены авторскими правами.

Как возник Даркнет Все в нашей жизни имеет свои предпосылки и следствия. И спустя 10 лет посреди юзеров теневого веба уже было выше 4 миллионов человек! Давайте разглядим индивидуальности каждого сектора. Для что нужен Darknet У почти всех людей есть стереотип, что этот сектор употребляется лишь правонарушителями и взломщиками, наркодилерами и поставщиками орудия.

В особенности Даркнет популярен в странах с твердым контролем и тоталитарным режимом. Программы для доступа в теневой веб В видимую сеть каждый желающий сумеет попасть через особые браузеры. Поисковые системы Даркнета Мы с вами привыкли находить всю нужную информацию через Google, Yandex, Рамблер и т. Что находится в теневой сети Люди в большинстве случаев мыслят стереотипно и верят неподтвержденным слухам. Чрезвычайно много инфы и файлов, которые защищаются авторским правом: муниципальные и научные библиотеки; книги; обучающие курсы ведущих профессоров таковых институтов, как Оксфорд; та же музыка, которую в обыкновенной сети необходимо брать.

Тут же она бесплатна; блоги журналистов и обычных юзеров, которые предпочитают говорить правду, а не бояться политических гонений. Криптовалюта Согласитесь, тупо заказывать орудие через Даркнет и оплачивать покупку банковской картой. Отличительные индивидуальности Основное преимущество данной нам сети - полная свобода. Заключение Darknet - это другая сеть, которая дозволяет юзеру скрыть всю информацию о для себя, является на сто процентов анонимной, защищенной прокси-серверами, и открывает доступ к файлам, которые недосягаемы в обыкновенном доступном Вебе.

Основная » Bitcoin » Вся правда про даркнет Darknet. It should help to improve the inference time. A loop over the channel might work, but slower? Following command reveals several severe memory issues: valgrind. Demo Done! How can I train tiny-yolo to be able to detect more than 80 classes? I am on Ubuntu Is it a memory leak? Or is there something else I should consider when running on multiple images in a row?

YOLO is indeed a great project for beginner as me , so For example,. Is there code in the darknet package for running some batch tests and automatically generating a mAP? I prepared a dataset to train by yolo2. But there is a trouble. I can use yolo2 to train VOC dataset. Is it said my GPU memory is not enough? Anyone can help me? Environment Ubuntu This makes snek sad.

The fix is to add a private i,j,k clause to the directives. Going to do a pull request shortly. A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces. JavaScript JS is a lightweight interpreted programming language with first-class functions. A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently. We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth. GithubHelp home page GithubHelp Search. YOLOv7-e6 Hi: can you provide an example for extracting feature?

Iteration: 0, 1, Segmentation fault core dumped. Is python yolo as fast as c yolo? System info Amazon p2. Hi pjreddie , I am trying to re-implement your project, I wonder if I could hear your thought about how you construct the Loss Function. I see you have used ctypes for having python extension to the code.

Also does it still run on GPU with python? Thanks again for an awesome framework! I found a heap-buffer-overflow bug in Darknet. Please confirm. Be valiant, strange; though you are come to me. You that the trumpets sound to this earth The summer in this isle of all my mind, The Duke of Caesar doth seek for joy to him. I am running yolo training on darknet. I am stuck with this error.

Please help. Having an issue when installing on windows -- using cygwin Request help? A Volatile Uncorr. Please, help me. How can I change output path? Thanks a lot! And tried to detect objects on the video file and got nearly FPS: 2.