Посты с тэгом блог компании dataart


Классификация звуков с помощью TensorFlow



Игорь Пантелеев, Software Developer, DataArt

Для распознавания человеческой речи придумано множество сервисов — достаточно вспомнить Pocketsphinx или Google Speech API. Они способны довольно качественно преобразовать в печатный текст фразы, записанные в виде звукового файла. Но ни одно из этих приложений не может сортировать разные звуки, захваченные микрофоном. Что именно было записано: человеческая речь, крики животных или музыка? Мы столкнулись с необходимостью ответить на этот вопрос. И решили создать пробные проекты для классификации звуков с помощью алгоритмов машинного обучения. В статье описано, какие инструменты мы выбрали, с какими проблемами столкнулись, как обучали модель для TensorFlow, и как запустить наше решение с открытым исходным кодом. Также мы можем загружать результаты распознавания на IoT-платформу DeviceHive, чтоб


Классификация звуков с помощью TensorFlow



Игорь Пантелеев, Software Developer, DataArt

Для распознавания человеческой речи придумано множество сервисов — достаточно вспомнить Pocketsphinx или Google Speech API. Они способны довольно качественно преобразовать в печатный текст фразы, записанные в виде звукового файла. Но ни одно из этих приложений не может сортировать разные звуки, захваченные микрофоном. Что именно было записано: человеческая речь, крики животных или музыка? Мы столкнулись с необходимостью ответить на этот вопрос. И решили создать пробные проекты для классификации звуков с помощью алгоритмов машинного обучения. В статье описано, какие инструменты мы выбрали, с какими проблемами столкнулись, как обучали модель для TensorFlow, и как запустить наше решение с открытым исходным кодом. Также мы можем загружать результаты распознавания на IoT-платформу DeviceHive, чтоб


Генерируем произвольные последовательности на выводах платы Raspberry Pi



Автор: Николай Хабаров, Embedded Expert DataArt, евангелист технологий умного дома.

В этой статье я расскажу, как написать обычное user space-приложение на Python для современного ARM-процессора с ОС Linux для генерирования сложных последовательностей импульсов на выводах платы. Суть идеи — использовать DMA-модуль процессора для копирования из предварительно подготовленного буфера в памяти в GPIO с высокой точностью по времени.

Когда речь заходит о необходимости сгенерировать сложную последовательность импульсов, например, для шаговых двигателей, обычно используют старые добрые простенькие микроконтроллеры с установленной специальной операционной системой реального времени или вообще без операционной системы. Реализация при этом, в лучшем случае, написана на C++. Сейчас процессоры шагнули далеко вперед и имеют массу преимуществ: производительность, возможнос


Генерируем произвольные последовательности на выводах платы Raspberry Pi



Автор: Николай Хабаров, Embedded Expert DataArt, евангелист технологий умного дома.

В этой статье я расскажу, как написать обычное user space-приложение на Python для современного ARM-процессора с ОС Linux для генерирования сложных последовательностей импульсов на выводах платы. Суть идеи — использовать DMA-модуль процессора для копирования из предварительно подготовленного буфера в памяти в GPIO с высокой точностью по времени.

Когда речь заходит о необходимости сгенерировать сложную последовательность импульсов, например, для шаговых двигателей, обычно используют старые добрые простенькие микроконтроллеры с установленной специальной операционной системой реального времени или вообще без операционной системы. Реализация при этом, в лучшем случае, написана на C++. Сейчас процессоры шагнули далеко вперед и имеют массу преимуществ: производительность, возможнос


Стильный код на Python, или учимся использовать Flake8


Автор: Анатолий Соловей, developer

Язык программирования Python очень востребован на современном рынке, он развивается изо дня в день, и вокруг него сложилось активное сообщество. Во избежание конфликтов между разработчиками-питонистами, создатели языка написали соглашение PEP 8, описывающее правила оформления кода, однако даже там отмечено, что:
Many projects have their own coding style guidelines. In the event of any conflicts, such project-specific guides take precedence for that project.

В результате добавления новых правил количество требований к оформлению кода увеличилось настолько, что удержать их в голове стало очень трудно. При этом обращение к гайдам может занимать много времени и отвлекать от процесса разработки.

За долгое время работы у программистов вырабатывается собственный стиль написания кода, предпочтения в ст


Vagrant, Python, Pycharm = (удобная, работа, Windows)




Введение

Django — широко известный и один из наиболее развитых фреймворков для веб-разработки. Django написан на Python и, следовательно, для работы с ним потребуется установленный интерпретатор Python. Это не представляет никаких проблем, если мы работаем в среде Linux. Однако события принимают совсем другой оборот, если приходится заниматься разработкой на Python под Windows.

Для Windows есть готовые сборки Python, среди которых стоит отметить Enthought Python, Anaconda Python, PythonXY.
Есть и более простые пути.
Основной их недостаток по сравнению со «стандартным» Python в Linux — ограниченность н