Превью для статьи

Практическое применение моделей YOLO и ResNet для обнаружения нежелательных предметов на фотографиях

В современном мире, где фотографии играют огромную роль в сфере социальных медиа, онлайн-безопасности и контроля содержимого, важно иметь эффективные инструменты для обнаружения нежелательных предметов на изображениях. В данной публикации мы рассмотрим практическое применение двух из самых популярных моделей YOLO и ResNet для обнаружения нежелательных предметов на фотографиях.

Превью для статьи

Как управлять своими задачами с помощью телеграм-бота на JS

Telegram — одна из популярных социальных сетей. Большую часть времени проводя в telegram, в какой-то момент я подумала, что было бы удобно управлять своими задачами, не выходя из приложения, просто перейдя из диалога с другом в диалог с ботом.
В данной публикации я расскажу о создании телеграм-бота на JS.

Превью для статьи

Как свернуть горы партиций с помощью PySpark

В выгрузке больших данных, расположенных внутри таблиц Hive, Data-инженерам помогает фреймворк Spark. Но все ли так просто? Транзакционные таблицы зачастую имеют колоссальный объем, на обработку которого целиком может не хватать мощностей кластера. В посте я поделюсь своим опытом работы с большими таблицами в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

Превью для статьи

Сбор данных с обходом капчи посредством PyAutoGui, Keras и Tensorflow

Как увеличить скорость работы в сравнении с человеческими ресурсами.

Превью для статьи

Многопоточная обработка и автосохранение в файл

Мультипоточность – распространенное решение для обработки больших объемов информации. Однако, в данном случае, нельзя быть наверняка уверенным, что обработка не прервется. Отсюда вытекает необходимость сохранения результатов в течении всего времени работы обработчика. В этой статье мы рассмотрим, как можно реализовать автосохранение при многопоточной обработке в Python.

Превью для статьи

Обнаружение таблиц на сканах с использованием Fast-RСNN на PyTorch.

Компьютерное зрение — очень интересная и востребованная область искусственного интеллекта. Компьютерное зрение сейчас используется повсеместно, начиная от сегментации медицинских изображений, заканчивая управлением автомобилем. Сейчас мы коснемся одной из основных задач компьютерного зрения — обнаружения объектов.
Множество информации хранится в форме сканированных документов. Извлечь текст можно при помощи методов оптического распознавания. Но если нас интересует структурированная информация, например, таблицы, то ограничиться методами оптического распознавания мы не сможем.