Боль
Вечная боль
Конкурс для мемоделов: с вас мем — с нас приз
Конкурс мемов объявляется открытым!
Выкручивайте остроумие на максимум и придумайте надпись для стикера из шаблонов ниже. Лучшие идеи войдут в стикерпак, а их авторы получат полугодовую подписку на сервис «Пакет».
Кто сделал и отправил мемас на конкурс — молодец! Результаты конкурса мы объявим уже 3 мая, поделимся лучшими шутками по мнению жюри и ссылкой на стикерпак в телеграме. Полные правила конкурса.
А пока предлагаем посмотреть видео, из которых мы сделали шаблоны для мемов. В главной роли Валентин Выгодный и «Пакет» от Х5 — сервис для выгодных покупок в «Пятёрочке» и «Перекрёстке».
Реклама ООО «Корпоративный центр ИКС 5», ИНН: 7728632689
Чем отличается задача классификации от кластеризации?
Кластеризация относится к задаче разделения набора данных на группы (кластеры) таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров.
Кластер содержит набор схожих элементов, которые нужно раскидать по группам в процессе последующего анализа. Зачастую кластерный анализ проводится в тех случаях, когда мы уверены, что все элементы можно как-то сгруппировать. Но предварительно не знаем, по каким признакам это можно сделать.
Мы открываем космос, а не заранее предписываем, как должны выглядеть звезды или галактики.
В отличие от классификации, в кластеризации метки классов не предоставляются, и алгоритмы кластеризации должны самостоятельно определить структуру данных. Главная цель кластеризации — выделить скрытые структуры в данных. Алгоритмы кластеризации идут под методы "k-средних", иерархической кластеризация, DBSCAN ну и так далее.
А вот классификация — задача прогнозирования меток классов для новых экземпляров данных на основе обучающего набора, в котором каждый экземпляр данных имеет уже известную метку класса. Короче говоря, нужно проводить предварительную разметку, распределить все данные по классам.
Задача “классификации” — найти функцию, которая отображает входные данные в заданные классы. Алгоритмы классификации строятся с использованием маркированных данных. Мы уже знаем, по каким признакам будем делить объекты в данных.
Итого:
В классификации имеются явно определенные метки классов для каждого обучающего примера, в то время как в кластеризации метки классов отсутствуют.
Цель классификации — предсказать класс нового экземпляра данных, тогда как цель кластеризации — выделить группы схожих объектов без предварительно определенных классов.
В классификации используются методы обучения с учителем, тот же метод опорных векторов, в то время как в кластеризации применяются методы обучения без учителя.
Вот теперь не путайтесь :)
Мое web-приложение для здорового питания
Привет, Пикабу! Хочу рассказать вам о своем пет-проекте. Пет-проект — это личный проект, над которым разработчик работает в свободное время, часто для изучения новых технологий, решения конкретной задачи или для демонстрации своих навыков. Буду благодарен за вашу обратную связь и советы по улучшению моего приложения!
Предыстория
В прошлом году у меня была небольшая подработка в качестве младшего научного сотрудника, я занимался статистической обработкой анкет. Анкеты содержали множество вопросов насчет питания и отношения к нему. Была высокая доля тех, кто одновременно ответил, что осознает сильную зависимость здоровья от питания и что при этом испытывает сложности с соблюдением правильного питания. Это подтолкнуло меня на создание приложения, которое бы упрощало людям соблюдения здорового питания.
Сейчас существует множество приложений, которые выполняют эту функцию. Однако после беглого анализа Google Play было обнаружено, что все топовые приложения требуют заплатить за пользование полным функционалом, что недоступно используя российские карты. Учитывая, что количество людей, которые хотят полезно питаться достаточно велико (около 3 млн. запросов по слову «диета» в поисковике за последний месяц), то было бы полезно создать соответствующее приложение.
Текущие результаты
В начале разработки я выделил следующий функционал, который надо реализовать:
Учетная запись. Чтобы пользователь мог сохранять свои данные.
База продуктов. Пользователь может просматривать информацию о продуктах: калории и полезность.
Дневник питания. Пользователь может заносить употреблённую пищу в завтрак, обед, ужин и перекус. Ему должна выводиться статистика за каждый прием пищи и за день.
Расписание питания. Пользователь может составлять еженедельное расписание питания. Причем при открытии соответствующего не заполненного приема пищи в дневники питания у пользователя должны быть сразу заполнены соответствующие продукты из расписания. Например, если в расписании на завтрак среды стоит 300 грамм гречки. То при заполнении завтрака в среду в дневнике питания пользователю сразу предложено редактировать прием пищи, содержащий 300 грамм гречки. Это нужно для того, чтобы пользователь не вводил то, что он итак съел, если соблюдал диету.
Диеты. Пользователь может соблюдать диеты и активировать предложенное в них расписание, чтобы не составлять его самому. Пользователь может создавать диеты. Но другие пользователи их не увидят, пока диета не пройдет модерацию.
Скриншоты текущего интерфейса для ПК версии
Планируемая доработка
В планах есть реализовать следующие улучшение, напишите, что вы думаете о них. Это поможет улучшить приложение.
Дизайн. Особенно это касается навигации и расположении элементов. Есть понимание, что лучше разделить проверку продуктов и диету. Но куда её запихать непонятно. И хотелось бы добавить «живости» в интерфейс главной страницы, да и других тоже.
Расширение характеристики у продуктов и приемов пищи. Чтобы они помимо калорийности и полезности содержали: %белков, %жиров, %углеводов, %холестерина, %сахара. В идеале добавить еще аллергены и допустимость в употреблении для различных групп населения (веганы, христиане в пост и т. д.).
Быстродействие. Иногда мне кажется, что приложение слишком медленно работает, хотя тесты PageSpeed Insights от Google показывают хорошие результаты. Либо проблема в используемой технологии, либо в серверах.
Контроль выпитой воды. Человек должен выпивать определенное количество воды в день. Думаю, что этот функционал также полезен.
Страница со статистикой. Чтобы пользователь увидел красивые графики, где отображено какой он умница и как хорошо питается.
Заключение
Пока удалось реализовать минимально работающее приложение. Потрогать проект можно по ссылке: https://zdorovopit.ru. Сейчас активно ведется разработка, поэтому могут быть перебои в работе приложения во время обновлений. Напишите, что вы думаете и что хотели бы увидеть нового в приложении. Спасибо за уделенное время и за вашу обратную связь!
Кодирование информации по частотному анализу символов
Честно говоря, даже не знаю, куда обратиться с таким вопросом. Придумал задачку, хочу програмно реализовать сжатие текстовой информации. Грубо говоря, 7 символов текста составляют 45% объема, 30 - 95%, текст русский. Всего символов под сотню. Кодирование в двоичной системе. Я могу руками забить, например, пятибитовый символ и семибитовый, либо на 3 бита и на 7, но вот как посчитать, какой случай выгоднее, я просто не знаю. Может кто подсказать алгоритм, книгу или какой-нибудь чат, куда можно задать этот вопрос?
Stable Diffusion видео-гайд по запуску в облаке
Сегодня мы погрузимся в захватывающий процесс генерации артов с помощью Stable Diffusion в облаке.
Узнаем, где находить лучшие модели, как использовать промпты и создавать поистине впечатляющие произведения искусства.
Я сделал по шагам описал процесс запуска SD, начиная с выбора сервера и заканчивая запуском модели.
Надеюсь, видео будет полезно новичкам. Пристегните ремни – начинаем!”