тор браузер язык mega

Также, отсюда можно открыть текстовый редактор или нажав «Управление ключами» перейти к менеджеру паролей и ключей. В Tails это сделано намеренно, для уверенности, что ни одна функция безопасности или настройка не пострадает из-за автоматических обновлений Tor Browser. На одну записывается образ, а потом из Live режима устанавливаешь, на другую флешку, саму систему. Когда я писал и переводил эти инструкции, в то время актуальной версией была 3. Codeby Dark Русский RU. Вы можете активировать вспомогательные технологии, такие как программа чтения с экрана или большой текст, из меню универсального доступа который выглядит как человек в верхней панели. Для экспорта публичного ключа пользователя Alexey Miloserdov в файл public.

Pjreddie darknet mega

Причем, как правило, людям или кажется, что больше мощности равно лучше, кому-то кажется, что много мощности плохо предлагаю разобраться. Блок питания берет переменный ток из розетки и преобразовывает его в набор неизменных напряжений 3.

Все эти стандарты питания важны для различных компонентов, но самая принципиальная линия это 12 Вольт. Конкретно от нее будут питаться все самые прожорливые составляющие. Конкретно от 12В питается процессор и видеокарта. Что же такое амперы на блоке питания? Ну, вы сможете мыслить, что вольты это просто тип питания, приблизительно, как октановое число бензина. Вы приезжаете на бензоколонку и ждете узреть 92,95 бензин. Точно так же работает и блок питания. Он предоставляет различное горючее.

При этом напряжение, как и бензин, может быть нехорошим. К примеру, ежели под перегрузкой 12 Вольт перевоплотился в 11, а карета в тыкву , то это сродни тому, как ежели бы в томные дни на заправке из-за нехватки 95го бензина его начинают бадяжить водой. А вот ток либо мощность можно сопоставить с литрами в минутку, которые заправка может выдавать. То есть, ежели на зарядке вашего телефона написано 5В 2А, это означает, что она может выдать не больше 2А по полосы 5В.

При этом при приближении к сиим 2А качество напряжения может начать портиться, а зарядка нагреваться и потеть. Конкретно потому все так обожают брать блоки питания пожирнее. К примеру, кто-то произнесет что и Ватт не много для RTX, что разумеется ошибочно, ибо сама по для себя RTX потребляет по заявлению производителя Ватт. Откуда же требование к блоку питания в наиболее чем Ватт? Давайте посчитаем! Чтобы выяснить сколько ест компонент, довольно поглядеть на его тепловыделение, оно же энергопотребление.

Грубо говоря, каждый компонент потребляющий ток, похож на ту же лампочку накаливания: пропустить ток нагревается. К примеру, ежели написано, что TDP процессора 60Ватт, означает, он будет выделять это тепло потребляя амперы по 12В полосы. Либо же, чтоб отыскать ток, необходимо поделить 60 на То есть ти ваттный процессор потребляет 5А по 12В полосы.

Наш процессор потребляет целых Ватт и видеокарта Итого: по 12ти вольтовой полосы блок питания должен выдать аж Ватт. Требование на возникает из 2-ух суждений, во-1-х, почти все производители льстят для себя и пишут значения, при которых их продукции становится уже чрезвычайно плохо, а во-2-х, из-за утрат в тепло везде, не считая потребителей, сколько-то съедят вентиляторы по 2 Ватта каждый , сколько-то диски.

В общем, мощности в Ватт при условии выбора неплохого блока питания обязано было хватить с головой. Не самый дорогой, но и не дешевенький модульный блок питания от известного бренда. Свойства его наибольших токов указаны на обратной части. Вы спросите, почему же ты не взял сходу блок питания с запасом на 4 видеокарты? Ну, когда я поглядел цены на высококачественные блоки питания от Ватт, оказалось, что стоимость на их соизмерима с ценой всего компа. Сисоник на Ватт стоил аж 80К рублей.

Но я, будучи электронщиком, осознавал, что мне ничего не мешает вставить туда еще один блок питания специально для других видеокарт. Можно даже употреблять малогабаритный серверный блок, принципиально лишь сделать систему, которая бы включала блок питания сразу с первым, но это нетрудно.

До этого момента включения не работает. Конкретно эти контакты замыкает материнская плата. То есть необходимо было просто спаять плату, чтоб замыкать один контакт с остальным, и можно сэкономить наиболее 50ти тыщ рублей и подключать сколько хочешь массивных видеокарт. Сейчас перебегаем к корпусу, который дозволил все это безумие.

Большой, все быстро снимается. Снутри есть разветвитель PWM, чтоб можно было натыкать 10-ки вентиляторов, при этом заняв один разъем на материнской плате. Оптимистично в него можно вставить до 6ти карт. Реалистично около 4 полноразмерных турбовинтовых карт. И то, ежели убрать нижнюю корзину для дисков, и расположить одну карту боком. Потому по факту взяли самый удачный корпус для большой рабочей либо игровой системы. Из минусов могу выделить лишь интегрированные чрезвычайно слабенькие вентиляторы, которых здесь установлено аж 3.

Для высокопроизводительной системы советую вытащить их и заменить на высоко оборотистые управляемые 4 pin кулеры. У стоковых фиксированная скорость в оборотов, что отлично для тихого ПК, но не чрезвычайно для корпуса, которому предстоит рассеивать Ватт тепла. Как вы могли увидеть в сборке нет памяти, поэтому, что у нас уже было куплено 64 GB не ECC памяти, и в принципе раз мы не играем в игры, то не считая желательного ECC у нас не было требований. Можно применять всякую. Ежели бы я докупал бы память, то избрал бы что, то такое.

До этого всего необходимо осознавать, что собирался таковой комп не для игр. Я работаю в компании Twin3D, и таковой комп нужен для построения автоматической сборки 3D модели человека на базе десятков-сотен фото. Ежели для вас любопытно, вы сможете уже завтра приехать к нам и сделать 3D модель собственного лица и тела.

В свою очередь мы на данный момент работаем над наиболее сложными методами о которых вы могли читать здесь. Про производительность отдельных компонентов системы вы сможете отыскать много инфы в Вебе. Так как нас интересует длительная работа, не было смысла заниматься овеклоком разгонять процессор либо видеокарту , по последней мере по началу данной нам производительности точно хватало. К тому же практически хоть какой разгон не лишь сильно увеличивает нагрев системы, но и влияет на возможность вылетов вследствие случайных повреждений памяти, а к серверу предъявляются, напротив, двойные стандарты по надежности.

Потому в первую очередь нас интересуют температурные свойства. При работе в стресс тесте видеокарты и 12 ядер процессора на недельку, температура видеокарты не поднималась выше 63 градусов, а процессора выше 59, что достойный показатель для игровых и умеренный для серверных систем. Ниже тест sysbench, для сопоставления на моем домашнем ryzen X total number of events: Когда здесь, как на скриншоте ниже, Что наиболее чем в два раза больше. При ровно в два раза большем количестве потоков.

При этом стоящий дома ryzen еще и скорее. Что касается производительности RTX, пока еще рано говорить о ее рабочем потенциале, ибо наш суперский код, который создаст ваших 3D аватаров по фотографиям из instagram, еще не дописан. Но ежели кому любопытно она выдает кое-где Мега Хешей в секунду, что смешно по сопоставлению с хоть каким асиком при ее стоимости на момент покупки она окупилась бы в майне за дней в день приносила бы практически р.

Мораль не покупайте карты, чтоб майнить. Покупайте карты, чтоб играться, либо учить искусственный интеллект. Чтоб он был умнее и порекомендовал для вас приобрести для майна ASIC. Собирай я на данный момент бы тот же комп, наверняка, поменял бы не так много.

Рекомендовал бы, как я писал выше, мало другую память, ибо когда мы выбирали свою еще было непонятно, какой будет процессор в конечной машине. Поменял бы быстрее всего кулер, может, есть какие-то наиболее комфортные варианты. Хотя и качеством остывания я доволен. В будущих статьях может быть расскажу про настройку сервера.

И удаленный GUI для пары юзеров. У вас есть предложения и замечания? Делитесь в комментариях! Представляем для вас версию 0. KotlinDL 0. Возникло столько всего нового: новейшие слои, особый DSL для препроцессинга изображений, новейшие типы датасетов, зоопарк моделей с несколькими моделями из семейства ResNet, MobileNet и старенькой хорошей моделью VGG рабочая лошадь, вообщем.

В данной для нас статье мы коснемся самых основных конфигураций релиза 0. Полный перечень конфигураций доступен по ссылке. Прошедшая версия библиотеки позволяла обрисовывать нейронные сети только при помощи Sequential API. К примеру, используя способ Sequential. Но с года эры взлета и расцвета схожих архитектур много воды утекло, и было сотворено множество новейших нейросетей.

В частности, обычным подходом стало внедрение так именуемых остаточных нейросетей Residual Neural Networks либо ResNet , которые решают задачи исчезающих градиентов vanishing gradients и, напротив, взрывающихся градиентов exploding gradients а означает, и задачи деградации обучения нейросети. Подобные архитектуры нереально обрисовать в виде Sequential API их корректнее представлять в виде направленного ациклического графа Directed Acyclic Graph.

Для задания таковых графов мы добавили в версии 0. 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 маленькой 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 чего же 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 обычный 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 употреблять 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 применять 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 употреблять 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 применять 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 применять. 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 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 незначительно 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 облагораживают подход с билатеральными фильтрами с возникновением Guided Mesh Normal Filtering , где употребляется направляющая нормаль для сглаживания.

Чего же 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 применять 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 употреблять 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 применять 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, вкупе 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 употреблять 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 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 иным 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 не станет обучаться. Чтоб избежать данной нам задачи, 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 задачи 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 - обычной 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 для нас 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.

Используйте для Ansible какую-нибудь IDE. В конце концов, это просто YAML. IDE обязана упрощать для вас работу. Вот некие функции, которые я считаю критически необходимыми для IDE при разработке ролей и плейбуков Ansible:. Подсветка синтаксиса Python и поддержка линтеров Ansible написан на Python, и, поверьте мне, для вас время от времени придется глядеть начальный код. Комфортные поиск и подмена нередко для вас необходимо будет изменять, удалять либо перемещать какую-то переменную сходу в пары файлах.

Эти советы посодействуют для вас быть на шаг впереди и избежать тех ошибок, которые совершал я при использовании Ansible для развертывания и автоматизации корпоративного программного обеспечения. У вас будут свои новейшие и достойные внимания ошибки! Для доборной инфы о наилучших практиках работы с Ansible смотрите раздел наилучших в практик документации Ansible и скачайте чеклист по автоматизации , а также смотрите за блогами Red Hat и Ansible. Выяснить подробнее про Экспресс-курс IaC Ansible.

Они содержат лишь неповторимые данные для данной нам странички. Для классических html интернет страничек поисковики в качестве заголовка показывают содержимое тега title. В описании отображается куски текста с отысканными главными словами либо содержимое тега meta description. Поисковики традиционно не исполняют скрипты на страничках которые индексируют и соответственно не лицезреют конечный вариант странички опосля их выполнения.

Соответственно они не лицезреют теги title и meta которые вставляются XSLT шаблоном. Они индексируют текст который есть в XML документе как есть. Наша задачка верно добавить теги title и meta в XML чтоб браузер, поисковик и меседжер в котором отчаливает ссылка на страничку их соображали. Здесь место имён поумолчанию задаётся в родительском элементе и распространяется на дочерние.

Google сообразил таковой вариант и иcпользовал текст из title в качестве заголовка и текст из meta description в качестве описания странички. С сиим вариантом возникает неувязка на web. Архив в данном виде принимает страничку как html и пихает в неё свои теги "поправляя" те теги которых не знает. В итоге документ перестаёт быть правильным XML и не отображается.

Данный метод неплох когда нам нужен лишь один элемент из этого места имён и мы можем указать его место имён прям в нём. Опосля правильной вставки тегов title и meta в результатах поиска опосля переиндексации странички она возникает уже с данным заголовком и описанием. Также опосля отправки ссылки на веб-сайт в сообщении подгружается её заголовок и описание.

Я разраб и огромную часть моей карьеры я строю API разных сервисов. Советы для данной статьи, были собраны на базе более нередко встречающихся заморочек при проектировании собственного сервиса в команде либо использовании посторониих API. Быстрее всего вы сталкивались с провайдерами страшного API. Работа с ними, как правило, связана завышенной эмоциональностью и непониманием.

Огромную часть таковых заморочек можно избежать проектируя интерфейс приложения используя советы ниже. Выше есть пример прибавления книжки юзеру, может быть, логика вашего приложения предполагает перечень избранного, тогда роут может быть и таким:. Самый обычной метод обработки ошибок - это ответить подходящим кодом состояния.

В большинстве случает один этот статус может отдать исчерпающую информацию о итоге обработки запроса. Одни из самых всераспространенных кодов ответов:. Логика построения роутов может быть не связана с архитектурой проекта либо структурой базы данных.

Но для апи это могут быть просто викторины, а пройденные викторины это модификатор. Тут quizzes - ресурс викторины , passed - модификатор пройденные. Когда на два запроса к API может быть получен совершенно различный по структуре ответ - это обидно.

Пытайтесь сформировать одну четкую структуру которой постоянно будете придерживаться, будет круто еще включить служебные поля, несущие доп информацию. В этом примере 3 поля всепригодны и могут употребляться для хоть какого ответа от апи.

К примеру, в нашем приложении в один момент времени, юзер может проходить лишь одну викторину. Тогда запрос на начало новейшей может выдать й статус а в полях status и message доп информацию почему была получена ошибка. Перечисленные выше советы это далековато не весь перечень методов сделать API лучше. Для предстоящего исследования рекомендую разобрать спецификации REST API и перечень кодов http-статусов вы удивитесь на сколько их много и какие ситуации они обхватывают.

Продолжаю собственный цикл статей, посвященный конвертации разных текстовых файлов с помощью решений, реализованных на языке C. С момента моей крайней публикации Конвертация xls в xlsx и xml на C прошло наиболее полугода, за которые я успел поменять как работодателя, так и пересмотреть свои взоры на некие нюансы коммерческой разработки.

На данный момент, работая в интернациональной компании с совсем другим подходом к разработке ПО ревью кода, юнит-тестирование, команда автотестеров, серьезное соблюдение СМК, заботливый менеджер, прелестная HR и остальные корпоративные плюшки , я начинаю осознавать, почему некие из комментаторов интересовались необходимостью предлагаемых мной велокостылей, когда на рынке есть чрезвычайно достойные готовые решения, к примеру, от e-iceblue.

Но давайте не забывать, что ситуации бывают различные, компании тем наиболее, и ежели потребность в решении некий задачки с внедрением определенного инвентаря появилась у 1-го человека, то со значимой толикой вероятности она возникнет и у другого.

Для работы нам пригодиться библиотека b2xtranslator. Ее можно подключить через менеджера пакетов NuGet. Но я настоятельно рекомендую скачать ее из официального git-репозитория по последующим причинам:. Ежели вы используете платформу. Net Core 3 и выше в собственном решении, обратите внимание на мотивированные среды для присоединенных проектов b2xtranslator.

Так как библиотека была написана достаточно издавна и не обновляется с года, по умолчанию она собирается под. Net Core 2. Чтоб поменять мотивированную среду, щелкните правой клавишей мыши по проекту, выберите пункт Характеристики и поменяйте мотивированную рабочую среду. В неприятном случае вы сможете столкнуться с неувязкой невозможности конвертации файлов. Не считая того, рекомендую собирать все проекты и само решение под битную платформу во избежание всяких непонятных ошибок.

Так как моей целью при использовании данного решения была конвертация. К огорчению, b2xtranslator не предоставляет нам пригодных способов, но это достаточно просто исправить: В абстрактном классе OpenXmlPackage см. По большому счету, данный способ будет подменять собой способ Close.

Вот его начальный код:. Скажем спасибо разрабам библиотеки за то, что не запамятовали перегрузить способ Open , который может принимать либо имя файла , либо поток байтов. Но, библиотечный способ Close , который как раз и отвечает за запись результата в файл, вызывается в способе Dispose в классе OpenXmlPackage. Чтоб ничего излишнего не поломать и не заморачиваться с архитектурой фабрик тем наиболее в чужом проекте , я предлагаю просто закомментировать код снутри способа Dispose и вызвать способ CloseWithoutSavingFile , но уже снутри нашего способа опосля вызова Converter.

Convert doc, docx. Для сохранения результата конвертации вызываем заместо docx. Close способ docx. CloseWithoutSavingFile :. Сейчас библиотека b2xtranslator будет возвращать сконвертированный из формата. Даже ежели у вас нет цели получить на выходе. Для тех, кому все-же чрезвычайно охото получить на выходе. Сейчас, когда, казалось бы, можно пользоваться классом-конвертором DocxToXml, работа которого была описана вот в данной нам статье , нас поджидает сюрприз, связанный с чертами работы b2xtranslator.

Давайте поглядим на итог работы библиотеки повнимательнее и сравним с необычным. Для этого довольно поменять расширение сравниваемых файлов с. Вот отличия, которые мы увидим, заглянув вовнутрь архивов:. Вот так будет смотреться. Все эти индивидуальности приводят к тому, что наш класс-конвертер DocxToXml про него тщательно можно почитать тут подавится и подымет лапки ввысь с ошибкой NullReferenceException , что показывает на отсутствие индексирования параграфов снутри документа.

Совместно с тем, ежели мы попытаемся таковой файл отрыть в Word, то увидим, что все отлично отображается, а таблицы и списки покоятся на собственных местах! В общем, когда в поисках решения я издержал N часов на чтение документации, мои красноватые от дебагера глаза омылись горьковатыми слезами, а один только запах кофе стремился показать коллегам мой дневной рацион, решение было найдено!

Возникает задачка расставить нужные теги в подходящих местах. За индекс параграфа отвечает атрибут тега paraId , о чем прямо написано тут. Данный атрибут относится к месту имен w14 , о чем можно додуматься при исследовании document. В принципе, на скринах выше вы это тоже видите. Объявление места имен в. Сейчас давайте заставим b2xtranslator добавлять это место имен и идентификатор каждому параграфу.

Кстати, ежели поглядите на комменты в коде, то увидите, что в этом блоке как раз размещаются поддерживаемые места имен для вордовых документов: Дальше наша задачка вынудить библиотеку вставлять в начало файла ссылку на данное место имен. Создатели библиотеки также позаботились о документации:. Сейчас дело за малым вынудить b2xtranslator регистрировать параграфы. В качестве индексов предлагаю употреблять рандомно сгенерированные GUID может быть, это несколько тяжеловато, но зато надежно!

Для пытливых мозгов вот ссылка на документацию. Ежели серьезно, то, как я понимаю, атрибут употребляется, когда текст разбит на различные блоки, снутри которых происходит индексация тегов, которые могут иметь однообразный Id снутри 1-го документа. Видимо, для этих случаев употребляется доборная индексация текстовых блоков. Но, так как мы используем GUID, который в несколько раз больше индексов, используемых в вордовских документах по умолчанию, то генерацией отдельных индексов для текстовых блоков можно и пренебречь.

Вот сейчас мы получили. Подробнее о том, как работать с ним далее, вы сможете прочесть в данной статье либо пользоваться уже выложенным на github решением. В заключение, ежели у вас на проекте есть возможность пользоваться платным надежным софтом, то этот путь быстрее всего не для вас. Но же, ежели вы энтузиаст, пишете собственный pet-проект и уважительно относитесь к авторским правам, а также ежели ваш проект находится в стадии прототипирования и пока не готов к покупке дорогостоящих лицензий, а разработку продолжать нужно, то, мне кажется, этот вариант может для вас чрезвычайно даже подойти!

Тем наиболее, что у вас есть возможность пользоваться готовым решением и не заливать свои краснющие зенки визином, изучая документацию и индивидуальности работы неких, на 1-ый взор, сомнительных решений. В конце концов, бонус для тех, кто желает разобраться, что значат все эти нескончаемые теги и их атрибуты в документах. В какой то момент пришла мысль скооперировать работу с хобби, прочел статью на хабре о распознавании объектов на картинах с помощью Core ML, с этого фактически все и началось.

Поделюсь умеренным опытом и неуввязками с которыми можно столкнуться при разработке приложений работающих с Core ML. Дело в том что практически третья часть работы видеомонтажера заключается в рутинном поиске видеоряда из исходников, которые нужно каждый раз шерстить в поиске контекстного плана под закадровый текст, по моему это не несет никакой творческой составляющей, в особенности когда ты занимаешься сиим 15 лет.

Ну и поразмыслил я, а что ежели написать софтину, которая будет проходится по папке с исходниками, распознавать объекты, аккуратно ложить их в БД. Дальше, в момент поиска видео фрагментов для так именуемой джинсы, вводится поисковое слово, к примеру Солнце, и все что находится каким то образом передается в монтажную систему.

На 1-ый взор мысль казалась просто реализуемой, вроде ничего сложного. Чрезвычайно быстро накидал основной код, который вытаскивает кадры из видео, распознает обьекты с помощью модели Resnet50 , которую рекомендовали яблочники у себя на веб-сайте, она чрезвычайно быстро работала и позволяла настраивать процент при котором считать объект распознанным. Сам код расслабленно раздается на том же apple. Подключил библиотеку SQLite. Позже еще пришлось хорошо повозиться с методами сотворения очереди обработки перечня файлов и в этот момент я направил внимание что программа то разрослась!

Уже опосля й строки кода вдруг пришло осознание что mvc-паттерн уже совершенно не подступает для этого проекта, а конкретно он традиционно и предлагается на всех туториалах и подсказках из Stackoverflow. Как же затягивает процесс когда все выходит и даже не обращаешь внимания что у тебя весь код навален в одном файле.

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, что 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 для нас 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 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 применять при реализации ИТ-проектов. Для примеров будем употреблять 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 обычный, 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 вполне интерактивной системе программирования, но для того, чтоб вполне 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 Обычный 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 обычный 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.

Darknet mega pjreddie скачать новую версию тор браузер мега

Pjreddie darknet mega	Сброс CMOS не помог. Понимание того, как устроены компиляторы, опыт их разработки. Полученный файл я открыл в текстовом редакторе и стал изучать. Это железо для ускорения работы нейросетей. Разница примерно как с автомобилем массового автопрома и спецтехникой вроде грузовика.
Darknet вход на мегу	К тому же Apple в поставке с Xcode теперь предлагает отдельный инструмент Create ML для создания своих моделей из набора картинок, там все очень просто, никаких командных строк, обычный пользовательский интерфейс для практически любого юсера. Общая схема генерации документации выглядит следующим образом: Рассмотрим практические приёмы, которые можно использовать при реализации ИТ-проектов. Но проблема состояла в том, что EDL не содержит информацию о передаваемых файлах, а только о таймкодах, точках входа и выхода фрагмента, то есть в итоге пользователь получит набор фрагментов в секвенции, но они все будут оффлайн, потому что не известно из каких файлов брать эти куски, а ведь их, этих файлов может быть много, для каждого фрагмента свой файл. В первом случае pjreddie darknet mega двух цветов. Набор данных содержит папку Test, а в файле Test. Я проработал с Облаком уже достаточно долго для того, чтобы убедиться, что ему предстоит пройти ещё долгий путь, прежде чем оно станет лучше старой доброй аренды пары серверов и запуска своего ПО на. Дело в том, что Риоты с очень большой неохотой отдают турнирные данные, из-за чего проведение анализа сильно осложняется.
Tor browser proxy address megaruzxpnew4af	Tor for chrome browser mega
Pjreddie darknet mega	496
Pjreddie darknet mega	Доступны все необходимые инструменты: можно рефакторизировать код на Erlang, можно написать макрос на Elixir, чтобы система оставалась чистой, пластичной и защищённой от случайного появления сложности. С другой стороны, самообучение пытается улучшить эффективность модели за счет включения прогнозов для модели на неразмеченных данных для получения дополнительной информации, которая может быть использована во время обучения. Отличие от обычного компилятора в том, что мы генерируем код не для CPU, а для нейросетевого ускорителя. Именно от нее будут питаться все самые прожорливые компоненты. Рассчитанные значения массива выводятся в выходной файл Out. Почему эта работа является важной? Основная мысль в том, чтобы добавить в обычную кросс-энтропию отступ mкоторый распределяет эмбеддинги изображений одного класса в районе центроиды этого класса так, чтобы все они были отделены от кластеров эмбеддингов других классов хотя бы на угол m.
Браузер тор смартфонов mega2web	401
Страшные сайты тор браузер mega	374

Этом как подключиться к darknet mega вход считаю

Darknet mega pjreddie тор браузер описание на русском mega

Обзор альтернативы HYDRA. Новый DARKNET MEGA DARKNET MARKET + сайт омг омг онион onion

Mega darknet market. Свободная торговая даркнет площадка, существующая с года. tehnoreiting.ru "Mega Darknet Market" и "OMG!OMG!" в данный момент борются за весь рынок СНГ и используют различные методы продвижения включая широкие PR компании в сети и анти PR друг друга. Мы же будем наблюдать за. Darknet is an open source neural network framework written in C and CUDA. It is fast, easy to install, and supports CPU and GPU computation.

Darknet mega pjreddie

Pjreddie darknet mega в тор браузере включить ява скрипт mega

Pjreddie darknet mega

Darknet mega pjreddie скачать новую версию тор браузер мега

Этом как подключиться к darknet mega вход считаю

Darknet mega pjreddie тор браузер описание на русском mega

Darknet mega pjreddie

darknet смотреть вход на мегу

браузер типа тор скачать mega

как скачивать видео с браузера тор mega