Превью для статьи

Агрегатор новостных лент

Возникла задача анализа цитируемости/определения эмоциональной окраски новостей о компании. Для проведения анализа нужно собрать большой массив новостей. Для решения этой задачи прекрасно подойдет библиотека «Newspaper3k»

Превью для статьи

Игровой движок для 3D визуализации данных

Наверное, каждый из нас, анализируя набор данных, задумывался: «Как было бы полезно рассмотреть его со всех сторон, взглянуть на него под другим углом». Стандартная и уже привычная всем 2D визуализация не предоставляет нам такую возможность, но что, если использовать 3D?

Превью для статьи

Поиск и визуализация наиболее важных этапов процесса

Основной задачей Graph Mining является поиск и извлечение полезной информации из графов. Все мы знаем, что графами удобно моделировать различные ситуации и процессы, но кроме моделирования из графов можно получать дополнительную информацию. В ходе анализа взаимодействий объектов процесса важным аспектом является определение важности каждого объекта.

Превью для статьи

Разработка программного модуля, осуществляющего трансляцию потокового видео с IP-камеры в режиме реального времени

Предлагаем ознакомиться с описанием метода создания программного модуля, осуществляющего отображение в реальном времени потокового видео с IP-камеры по протоколу RTP в среде Unity 3D.

Превью для статьи

Немного о графах

В последнее время тема графовых алгоритмов стала крайне популярна. Вместе с Process Mining эта технология позволяет находить нарушения новыми способами – при помощи построения изображения.
Однако, картинка – это только видимая часть большого количества мощных инструментов, которые находятся в глубине модулей языка Python.
Сегодня мы поговорим о таком мощном модуле как Networkx.

Превью для статьи

Обучение модели – это просто (сервис Teachable Machine)

Многие из нас, когда слышат фразы про data science, machine learning, считают, что это сложно и доступно только для IT-специалистов. Однако, в современном мире свою модель машинного обучения может создать каждый, использовав готовые инструменты машинного обучения.