Знакомые лица: алгоритмы создания «типичного» портрета


Автор: Андрей Сорокин, Senior Developer DataArt

В конце прошлого года мы завершили R&D-проект, посвященный методам машинного зрения в обработке изображений. В результате мы создали ряд усредненных портретов IT-специалистов, работающих с разными технологиями. В этой статье я расскажу об изображениях «типичных» Java и .NET-программистов, подходящих для этого фреймворках и оптимизации процесса.

Тема машинного зрения меня интересует еще с аспирантуры — моя кандидатская была посвящена распознаванию рукописных текстов. За последние несколько лет произошли существенные изменения в методологии и программном обеспечении для машинного зрения, появились новые инструменты и фреймворки, которые хотелось попробовать. В этом проекте мы не претендовали на изобретение уникального решения — главный вклад мы внесли в оптимизацию обработки изображений. Читать дальше →

Использование Grafana с IoT-платформой DeviceHive



Авторы: Игорь Трамбовецкий, Developer; Николай Хабаров, Embedded Expert

Платформа DeviceHive содержит множество различных компонентов, включая плагин Grafana. Он может собирать данные с сервера DeviceHive и отображать их с помощью различных информационных панелей, используя популярный инструмент Grafana. В этой статье я объясню, как создать дашборд Grafana с DeviceHive, а в качестве примера использую аналоговый вход чипа ESP8266 для визуализации напряжения на нем.

Читать дальше →

Обзор конференции Highload fwdays’17



14 октября в Киеве прошла конференция Highload fwdays, посвященная высоконагруженным проектам, работе с базами данных и архитектурой, в частности, микросервисами, машинному обучению и Big Data. DataArt был спонсором конференции. А наши коллеги Игорь Мастерной (лидер Java-сообщества DataArt Киев) и Анна Колот (.NET, SharePoint Developer) рассказали о докладах, на которых они побывали.

Детально с программой конференции можете ознакомиться тут.

Начнем обзор с доклада Дмитрия Охонько из Facebook про Log Device. “Yet another log storage”, — подумаете вы. Вы бы были правы, но этот Log Storage на общем фоне выделяется своими создателями. Заявленная пропускная способность у Facebook — 1TB/s. И узнать, как они справляются с обработкой такого объема данных, было интересно. Читать дальше →


Последние посты