Обложка канала

Developer Starter pack. Страница 2

4518 @devsp
Открыть

Начинаешь свой путь в разработку? Или ты гуру и хочешь узнать новое? Тогда тебе стоит взглянуть на @devsp ✔️Английские термины(без него никуда) ✔️Бесплатные ресурсы для получения основ различных языков программирования ✔️Ресурсы - помощники ✔️Интересны

  • Developer Starter pack

    ⬆️ Правильный ответ ⬆️
    Быстрая
    Пузырьковая
    Выбором

  • Developer Starter pack

    Выберите алгоритмы сортировки для которых асимптотическая оценка в наихудшем случае O(n<sup>2</sup>)
    #Алгоритмы

    Ответ предусматривает несколько вариантов

    Шелла - 4
    👍👍 10%
    Быстрая - 8
    👍👍👍👍 20%
    Пузырьковая - 21
    👍👍👍👍👍👍👍👍 53%
    Слиянием - 3
    👍👍 8%
    Выбором - 4
    👍👍 10%
    👥 40 человек уже проголосовало.

  • Developer Starter pack

    TracIn: способ оценить влияние отдельных объектов в данных на предсказания
    TracIn — это масштабируемый метод оценки влияния отдельных объектов в данных на предсказания. Идея TracIn заключается в том, что бы отслеживать процесс обучения модели, чтобы засекать изменения в предсказаниях при переходе от одного объекта данных к другому. С помощью TracIn можно находить ошибки в разметке данных и выбросы. Кроме того, метод позволяет объяснять предсказания на примере объектов из обучающей выборки. Подход предложили исследователи из Google AI.

  • Реклама

  • Developer Starter pack

    ⬆️ Правильный ответ ⬆️
    SELECT
    JOIN
    FROM

  • Developer Starter pack

    Какие ключевые слова обязательны при выборке данных с соединением таблиц (не учитывая cartesian product)?
    #SQL
    Ответ предусматривает несколько вариантов

    ON - 4
    👍👍 5%
    SELECT - 5
    👍👍 7%
    USING
    ▫️ 0%
    JOIN - 53
    👍👍👍👍👍👍👍👍 72%
    FROM - 11
    👍👍 15%
    WHERE - 1
    👍 1%
    👥 74 человека уже проголосовало.

  • Developer Starter pack

    Epic Games продемонстрировала сервис MetaHuman Creator для создания моделей людей с фотореалистичными лицами

    Epic Games продемонстрировала сервис MetaHuman Creator для создания моделей людей с фотореалистичными лицами, который работает прямо в браузере и позволяет сократить длительность работы с нескольких месяцев до пары часов.
    MetaHuman Creator совместим с современными методами захвата движения для реалистичной анимации персонажей, которых затем можно с легкостью перенести в игры или фильмы. Разработчики могут изменять черты лица, цвет кожи, выбирать разные типы телосложения, причесок, одежды и даже модельку зубов.
    Для работы не нужны специфичные знания в области моделирования, а на выходе получаются персонажи с детализацией на уровне самых продвинутых игр по типу The Last of Us Part II.
    Вице-президент Epic Games по технологиям цифровых персонажей рассказал, что на создание сервиса ушли десятилетия исследований и разработок с привлечением нескольких сторонних компаний, но результат того стоил. Теперь создание убедительных моделей людей под силу практически каждому.

    Смотреть

  • Developer Starter pack

    ​​FaceX-Zoo: библиотека на PyTorch для распознавания лица на изображении
    FaceX-Zoo — это открытая библиотека на PyTorch для распознавания лица на изображениях. Библиотека предоставляет модуль для обучения моделей с разными конфигурациями функционала ошибки и базовой архитектуры. Кроме того, в FaceX-Zoo есть стандартизированный модуль для оценки обученных моделей на популярных датасетах для задачи распознавания лица. Разработчики также опубликовали SDK для прямого применения обученных нейросетей.

    Доступные конфигурации моделей
    Базовая архитектура сети
    Базовая сеть (backbone network) извлекает признаки из изображений лиц. FaceX-Zoo позволяет выбрать базовую сеть из набора архитектур:
    MobileFaceNet: нейросеть, адаптированная под внедрение на мобильные устройства;
    ResNet: набор стандартных архитектур для общих задач компьютерного зрения;
    SE-ResNet: ResNet, дополненная SE блоками, которая рекалибрует признаки поканально;
    HRNet: сеть для обучения представлений в высоком разрешении
    Функционал ошибки
    FaceX-Zoo содержит набор функционалов ошибки, которые можно использовать для обучения моделей:
    AM-Softmax;
    ArcFace;
    AdaCos;
    AdaM-Softmax;
    CircleLoss;
    CurricularFace;
    MV-Softmax;
    NPCFace
    Тестирование моделей
    Библиотека также дает возможность тестировать модели на наиболее популярных датасетах для распознавания лиц: LFW, CPLFW, CPLFW, AgeDB30, RFW, MegaFace и MegaFace-Mask.

    Источник: https://arxiv.org/pdf/2101.04407v2.pdf
    Github: https://github.com/JDAI-CV/faceX-Zoo

  • Developer Starter pack

    Искусственные нейросети и их возможности
    Несмотря на то, что искусственные нейросети только относительно недавно стали набирать свою популярность, сама идея их создания появилось ещё в прошлом веке, то есть задолго до её реализации. Когда-то нейропсихологи Уоррен Мак-Коллок и Уолтер Питтс начали заниматься идеей о компьютеризации нейрона. Уже в 1943 году они сформировали понятие нейронной сети и этим заложили базу для создания искусственного интеллекта в будущем. Однако сразу заняться созданием подобного рода программы не было возможностей, технический прогресс на тот момент не был готов к такому рывку. Но напомним, что сейчас уже 2021, а это значит, что человечество доросло до перехода от теории к практике.

  • Developer Starter pack

    ⬆️ Правильный ответ ⬆️
    delete from A

  • Developer Starter pack

    С помощью какого запроса можно удалить все записи из таблицы A?
    #SQL

    delete table A - 7
    👍👍 10%
    delete A - 1
    👍 1%
    delete from A - 37
    👍👍👍👍👍👍👍👍 51%
    Не один из перечисленных - 28
    👍👍👍👍👍👍 38%
    👥 73 человека уже проголосовало.

  • Developer Starter pack

    Для чего используется ключевое слово DISTINCT?
    #SQL

    Для ускорения выборки по конкретному полю - 1
    👍 1%
    Для снижения нагрузки на сервер с потерей производительности выполнения запроса
    ▫️ 0%
    Для выборки количества уникальных записей в таблице - 9
    👍👍 13%
    Для выборки только уникальных записей по каждому полю - 58
    👍👍👍👍👍👍👍👍 84%
    Такого ключевого слова в стандарте SQL не существует - 1
    👍 1%
    👥 69 человек уже проголосовало.

  • Developer Starter pack

    ​Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML?

    Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии «ML в Spark».
    Вместе с Вадимом Заигриным, Software Engineering Team Lead в Teradata, вы за 2 часа разберете особенности ML в Spark, рассмотрите процесс разработки моделей, научитесь переводить обученные модели в production.

    Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Data Engineer». Для регистрации и участия в вебинаре, пройдите вступительный тест https://otus.pw/l2W3/

  • Developer Starter pack

    ​​Ученые начинают внедрять живые нейроны в компьютерные микрочипы
    Новость из Астонского университета (Великобритания) звучит как начало сюжета голливудского блокбастера, но ее авторы не сомневаются в успехе начинания. Ученые из Астона намереваются интегрировать живые стволовые клетки человеческого мозга в электронные чипы. Они полагают, что это позволит выстроить нейронную сеть нового типа, которая не будет ограничена параметрами существующей техники.

    Цель озвучена амбициозная, исследователи хотят «использовать непревзойденную вычислительную мощность мозга разумного существа», чтобы научить компьютер решать задачи, неподвластные типовым алгоритмам. Речь идет не столько о творчестве или сложных материях, сколько о попытках наделить ИИ такими способностями, как интуиция, озарение, нестандартный подход к решению задач. Чтобы вычислительная мощность тратилась не на переборы миллионов вариантов, а на быстрый, но рациональный выбор на основе смекалки и опыта.
    Проект носит название Neu-ChiP и формально посвящен разработке новой нейронной сети. Однако ее основу составят настоящие нейроны – живые нервные клетки, которые по мере роста будут адаптироваться и выстраиваться в заданную структуру, чтобы работать в связке с цифровым интерфейсом. Такой подход еще не породит полноценный ИИ, но позволит ставить перед нейросетью задачи, которые требуют нетривиального решения. Как именно это будет реализовано на практике, авторы проекта пока не уточняют.
    Источник — Aston University
    На фото нейроны, выращенные на CMOS-чипе. Снято сканирующим электронным микроскопом

  • Developer Starter pack

    ⬆️ Правильный ответ ⬆️
    SELECT DISTINCT

  • Developer Starter pack

    Какой оператор SQL используется для возврата только разных значений?
    #SQL

    SELECT UNIQUE - 9
    👍👍 10%
    SELECT DIFFERENT - 1
    👍 1%
    SELECT DISTINCT - 80
    👍👍👍👍👍👍👍👍 88%
    Не один из перечисленных - 1
    👍 1%
    👥 91 человек уже проголосовал.

  • Реклама

  • Developer Starter pack

    Логические нейронные сети
    Исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта. Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов. Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах.

  • Developer Starter pack

    ⬆️ Правильный ответ ⬆️
    select avg(age) from persons where age >= 18

  • Developer Starter pack

    Предположим, что создана таблица persons с колонками id, name, age. Какой запрос найдет средний возраст всех людей с возрастом не менее 18-ти лет
    #SQL

    select avg(age) from persons where age >= 18 - 45
    👍👍👍👍👍👍👍👍 80%
    Это может быть сделано только с использованием подзапросов - 2
    👍 4%
    select avg(age) from persons having avg(age) >= 18 - 5
    👍👍 9%
    select avg(age) from persons where age >= 18 group by name - 1
    👍 2%
    select avg(age) from persons having age >= 18 group by name - 2
    👍 4%
    select avg(age) from persons having avg >=18 - 1
    👍 2%
    👥 56 человек уже проголосовало.