)))

Есть ли в этом паблике те, кто имеют стартап с общей прибылью более 100к $ в год?

@admin offtopic

ахаха )

@admin offtopic

no

а есть какая-нибудь очень мелкая либа, делающая то же самое что functools.lru_cache, только хранящая кэш в редисе?

а есть какая-нибудь очень мелкая либа, делающая то же самое что functools.lru_cache, только хранящая кэш в редисе?

Так руками же пишется за 10 минут

я знаю, просто интересно, всегда писал это руками, а сейчас задумался

я знаю, просто интересно, всегда писал это руками, а сейчас задумался

Напиши еще один раз и залей на pypi

Это опенсорс, детка

подозреваю, что кто-то уже написал до меня, но не могу найти

раз не можешь найти - поступай как постеры npm

лей не задумываясь, надо ли

раз не можешь найти - поступай как постеры npm

хотя да, ты прав, давайте не будем уподобляться упоротым комьюнити

https://pypi.python.org/pypi/redis-simple-cache

я опасался что сарказм не распознают

У вас есть стартап с прибылью больше $100k в год? Нет – 116 ??????? 91% Да – 12 ? 9% ? 128 people voted so far.

Ахуеть, наймите меня те 5 человек с таким богатым стартапом

Ахуеть, наймите меня те 5 человек с таким богатым стартапом

- доктор, сосед говорит, что за ночь может 7 раз, а я только один. - Ну так и ты говори.

Ахуеть, наймите меня те 5 человек с таким богатым стартапом

> прибыль как расходы на одного разработчика > богатый стартап

Lol

На checkio дают халявный Pycharm professional?

На checkio дают халявный Pycharm professional?

Не надолго

На сколько?

На сколько?

Насколько месяцев, если мне память не изменяет.

Там должно быть написано

Заполняю трехмерный массив рандомом self._map = np.random.random(map_size + (vector_size,)) map_size = (N, N) vector_size = M хочу заполнять не просто рандомными этот трехмерный массив, а рандомно тремя конкретными числами. Как это можно сделать?

заполнить рандомом, потом пройтись и каждое значение превратить в одно из трех конкретных

Заполняю трехмерный массив рандомом self._map = np.random.random(map_size + (vector_size,)) map_size = (N, N) vector_size = M хочу заполнять не просто рандомными этот трехмерный массив, а рандомно тремя конкретными числами. Как это можно сделать?

np.random.choice?

Заполняю трехмерный массив рандомом self._map = np.random.random(map_size + (vector_size,)) map_size = (N, N) vector_size = M хочу заполнять не просто рандомными этот трехмерный массив, а рандомно тремя конкретными числами. Как это можно сделать?

random.choice()

random.randint()

Ребят, задача такая: на входе есть скриншот, на котором есть несколько мелких изображений. Эти изображения есть у меня в папке. Нужно убедиться, что они присутствуют на скриншоте. В папке около 70 пикч, а на скриншоте их может быть 4-5. Загвоздка в том, что эти изображения (на скриншоте) могут быть меньшего размера, чем те, которые в папке, т.е. вместо 200x400, к примеру, 50x100. Каким образом лучше решить эту задачу? Пока что больше всего подсказывают сверточную нейронную сеть, есть ли варианты проще?

Усредняешь изображения до 50х100 и сравниваешь оба усредненных изображения. Получаешь такой же процент совпадения

Усредняешь изображения до 50х100 и сравниваешь оба усредненных изображения. Получаешь такой же процент совпадения

С этим-то понятно, а как проверить скриншот на наличие изображений из папки?

Так же и проверить

Алгоритм такой: 1. Определяем изображения на скриншоте 2. Уменьшяем к _размеру сравнения_ 3. Открываем каждое изображение из директории и уменьшаем к _размеру сравнения_ 3.1. Сравниваем и отбираем максимально совпавшее, отбрасывая 50% совпадения

Пройтись в размер окна паттерном по изображению. Но дооолго.

Алгоритм такой: 1. Определяем изображения на скриншоте 2. Уменьшяем к _размеру сравнения_ 3. Открываем каждое изображение из директории и уменьшаем к _размеру сравнения_ 3.1. Сравниваем и отбираем максимально совпавшее, отбрасывая 50% совпадения

Я не очень удачно объяснил суть вопроса, видимо. Алгоритм понятен, но застрял я именно на первом этапе. Как определить изображения на скриншоте?

http://www.pyimagesearch.com/2016/02/08/opencv-shape-detection/

Ребят, задача такая: на входе есть скриншот, на котором есть несколько мелких изображений. Эти изображения есть у меня в папке. Нужно убедиться, что они присутствуют на скриншоте. В папке около 70 пикч, а на скриншоте их может быть 4-5. Загвоздка в том, что эти изображения (на скриншоте) могут быть меньшего размера, чем те, которые в папке, т.е. вместо 200x400, к примеру, 50x100. Каким образом лучше решить эту задачу? Пока что больше всего подсказывают сверточную нейронную сеть, есть ли варианты проще?

обслушаются про нейронки, а потом пихают их куда ни попадя

Пройтись в размер окна паттерном по изображению. Но дооолго.

Самым эффективным способом решения моей задачи, как мне сказали, является сверточная нейронная сеть, но я в них не силён.

обслушаются про нейронки, а потом пихают их куда ни попадя

+1

Самым эффективным способом решения моей задачи, как мне сказали, является сверточная нейронная сеть, но я в них не силён.

а сколько у тебя таких скриншотов? Там выборка большая нужна

обслушаются про нейронки, а потом пихают их куда ни попадя

Возможно. Сама суть свертки мне кажется подходящей, но я не уверен. Ведь таким способом большой скриншот можно обработать и убедиться в присутствии изображений?

Возможно. Сама суть свертки мне кажется подходящей, но я не уверен. Ведь таким способом большой скриншот можно обработать и убедиться в присутствии изображений?

у тебя кажется нейронка головного мозга

Всем снова привет! Что обсуждаем?

а сколько у тебя таких скриншотов? Там выборка большая нужна

Вот только задача немного не такая, как у большинства нейронок, поэтому я и начал сомневаться. У меня есть 70 изображений, и каждое само по себе является оригинальным, и нужно "просмотреть" скриншот на наличие этих изображений.

чувак, ты кажется читать не умеешь. Я спрашивал про кол-во скриншотов, которые у тебя есть, а не про количество пикч

чувак, ты кажется читать не умеешь. Я спрашивал про кол-во скриншотов, которые у тебя есть, а не про количество пикч

Тут суть другая, дела до количества скриншотов нет. Допустим, один скриншот.

пфф, ну и как ты тогда предполагаешь обучать свою нейронку?

пфф, ну и как ты тогда предполагаешь обучать свою нейронку?

Я же написал, что в них не силен, из-за сомнений и пишу сюда.

ипать

@Enchantner жги!

@Enchantner жги!

кого?

кого?

тезку)

а чего жечь, обсуждать нейронки идите сюда https://telegram.me/joinchat/ABI4pz6rz2iVzWUzaVqpmA

а чего жечь, обсуждать нейронки идите сюда https://telegram.me/joinchat/ABI4pz6rz2iVzWUzaVqpmA

та ему нейронка нафиг не сдалась потому что

Lol

Ребят, задача такая: на входе есть скриншот, на котором есть несколько мелких изображений. Эти изображения есть у меня в папке. Нужно убедиться, что они присутствуют на скриншоте. В папке около 70 пикч, а на скриншоте их может быть 4-5. Загвоздка в том, что эти изображения (на скриншоте) могут быть меньшего размера, чем те, которые в папке, т.е. вместо 200x400, к примеру, 50x100. Каким образом лучше решить эту задачу? Пока что больше всего подсказывают сверточную нейронную сеть, есть ли варианты проще?

а чего жечь, обсуждать нейронки идите сюда https://telegram.me/joinchat/ABI4pz6rz2iVzWUzaVqpmA

Так мне вроде как нейронка и не подходит, я поэтому и спрашиваю здесь.

Когда хочешь обучить нейронку а у тебя одно фото

Так мне вроде как нейронка и не подходит, я поэтому и спрашиваю здесь.

тебе правильно посоветовали, в принципе

самый простой способ - взять opencv

ERROR: S client not available

почитай про него, у питона для него обертка есть

Когда хочешь обучить нейронку а у тебя одно фото

бережно хранит ее для валидации:D

самый простой способ - взять opencv

Мне у этой нейронки больше всего понравился процесс свертки, т.е. вроде как быстро таким способом можно проверить изображение на наличие других более мелких изображений. Скорее всего, мне нужна не сама НС, а какой-то подобный способ свертки отдельно.

Мне у этой нейронки больше всего понравился процесс свертки, т.е. вроде как быстро таким способом можно проверить изображение на наличие других более мелких изображений. Скорее всего, мне нужна не сама НС, а какой-то подобный способ свертки отдельно.

тебе не нужна нейронка в принципе

тебе надо просто найти подизображения в изображении

если они примерно похожи попиксельно с примерами - opencv с этим справится

Ребят, задача такая: на входе есть скриншот, на котором есть несколько мелких изображений. Эти изображения есть у меня в папке. Нужно убедиться, что они присутствуют на скриншоте. В папке около 70 пикч, а на скриншоте их может быть 4-5. Загвоздка в том, что эти изображения (на скриншоте) могут быть меньшего размера, чем те, которые в папке, т.е. вместо 200x400, к примеру, 50x100. Каким образом лучше решить эту задачу? Пока что больше всего подсказывают сверточную нейронную сеть, есть ли варианты проще?

Если между изображениями есть четкие разделения - разделяешь их и можешь каждое сжимать и сравнивать хэши, например. Да кучу всего можно сделать, главное - фантазия.

возможно, там внутри тоже какие-то виды нейронки искусственной, но тебе на таком уровне знания об этом париться вообще не надо

Если между изображениями есть четкие разделения - разделяешь их и можешь каждое сжимать и сравнивать хэши, например. Да кучу всего можно сделать, главное - фантазия.

как его, типо скользящий хеш?

как его, типо скользящий хеш?

Понятия не имею, но реализацию такую где-то видел.

тебе надо просто найти подизображения в изображении

Что у opencv тогда больше всего подходит в этом случае? Shape detection, template matching, feature detection?

Что у opencv тогда больше всего подходит в этом случае? Shape detection, template matching, feature detection?

там прям есть простейшая функция для поиска подизображения в изображении

https://stackoverflow.com/questions/17566752/how-to-find-subimage-using-the-pil-library

типа того

Народ, подскажите. С 1 апреля требуют выйти на работу или начать зарабатывать деньги. Что лучше и проще изучить до 1 апреля что бы иметь от 30 до 40к в месяц? Изначально хотел Python, но не думаю что успею. Хочу попробовать html -> css -> bootstrap -> js -> возможно php так лучше? Подскажите что нибудь.А то из дома гонят)

город какой?

и что умеешь уже

и бэкграунд?

Народ, подскажите. С 1 апреля требуют выйти на работу или начать зарабатывать деньги. Что лучше и проще изучить до 1 апреля что бы иметь от 30 до 40к в месяц? Изначально хотел Python, но не думаю что успею. Хочу попробовать html -> css -> bootstrap -> js -> возможно php так лучше? Подскажите что нибудь.А то из дома гонят)

В стеке технологий как js так и php, собственно зачем?

имхо (меня поправят, если я не прав) в твоем случае питон - очень плохая затея, т.к. редко бывают (я не видел по крайней мере) вакансию фулл питон разраба (везде +веб/матан/автоматизация) лучше фронтенд такто

город какой?

Москвп

В стеке технологий как js так и php, собственно зачем?

фронт + бэк типичные

Народ, подскажите. С 1 апреля требуют выйти на работу или начать зарабатывать деньги. Что лучше и проще изучить до 1 апреля что бы иметь от 30 до 40к в месяц? Изначально хотел Python, но не думаю что успею. Хочу попробовать html -> css -> bootstrap -> js -> возможно php так лучше? Подскажите что нибудь.А то из дома гонят)

Студент?)

Студент?)

Окончил шарагу на оператора ПК. СПО

Можно в верстальщикам податься, но не уверен про 40к

А еще ты можешь быть... как их там..

За счет бабы

За счет бабы

Я уже

Бля, забыл

Эникейщиком?