Admin

Author's details

Date registered: September 2, 2011
URL: http://www.my-it-notes.com

Latest posts

  1. [docker][cassandra] Reaching mixed load – 750,000 op\sec — February 17, 2017
  2. How to stop being a junior – 7 hints of programmer productivity — May 30, 2016
  3. db mix – postgres, sqlite, cassandra, aerospike & redis — May 12, 2016
  4. 7 sins of blatant ignorance and how to avoid them — January 15, 2016
  5. Information retrieval, Search and recommendation engine: — September 5, 2015

Most commented posts

  1. Your Kindle Needs Repair – как восстановить читалку — 283 comments
  2. Анализ и восстановление данных с винчестера — 19 comments
  3. Бесплатные online ресурсы для самообразования — 18 comments
  4. Как получить список контактов с номерами телефонов на android в java — 13 comments
  5. how to build fovis library under windows — 11 comments

Author's posts listings

Oct 11

Что почитать начинающему программисту

В связи с тем, что периодически меня спрашивают – что почитать зеленому новичку, для становления на скользкий путь программирования – я решил вот прям тут назвать те книжки, по которым когда-то начинал сам.И которые до сих пор поминаю добрым словом. Будет актуально для linux/windows системных и прикладных разработчиков. Если вы прочитаете и сможете пользоваться этим …

Continue reading »

Jun 28

GPU-оптимизация – прописные истины

[pullquote align=”left|center|right” textalign=”left|center|right” width=”30%”]Ядер много не бывает…[/pullquote] Современные GPU – это монструозные шустрые бестии, способные пережевывать гигабайты данных. Однако человек хитер и, как бы не росли вычислительные мощности, придумывает задачи все сложнее и сложнее, так что приходит момент когда с грустью приходиться констатировать – нужна оптимизацию 🙁 В данной статье описаны основные понятия, для того чтобы было …

Continue reading »

Jun 16

Введение в GPU-вычисления – CUDA/OpenCL

Введение в GPU-вычисления Видеокарты – это не только показатель фпс в новейших играх, это еще и первобытная мощь параллельных вычислений, оставляющая позади самые могучие процессоры. В видеокартах таится множество простых процессоров, умеющих лихо перемалывать большие объемы данных. GPU-программирование – это та отрасль параллельных вычислений где все еще никак не устаканятся единые стандарты – что затрудняет  …

Continue reading »

May 03

Практическое введение в компьютерное зрение

компьютерное зрение - сплошь математика

Компьютерное зрение?! Итак, вы поддались веянию времени и задумали освоить компьютерное зрение. Спешу вас разочаровать – до вечера не управитесь. Однако, примерно представить себе что это вообще такое и с какой стороны подходить к изучению, пожалуй, сможете. Компьютерное зрение (иногда его величают машинным) – это набор технологий и алгоритмов из уймы связанных и не очень …

Continue reading »

May 03

01 – изображение в компьютерном зрении

пример ортографической проекции

Что такое изображение? Изображение – результат преобразования трехмерного пространства в двумерное. Каждый пиксель изображения – величина отраженного сценой светом в направлении камеры (есть и другие типы – MRI, рентгеновское излучение, изображения получаемые со всяких хитрых штуковин). На практике рассматривают два основных вида преобразований: Перспективная проекция (perspective projection) – вы сами создавали такие проекции с помощью …

Continue reading »

May 03

02 – (пред)обработка изображений

Мона Лиза - все как в тумане - когда не хватает резкости

Обработка изображений Основная причина обработки изображения – сделать его “лучше” с точки зрения человека. Или компьютера. Этот вот обтекаемый термин – “лучше” – может означать что угодно – контрастнее, четче, скрыть неугодные родинки на лице неудачной фотографии или выделить все границы на изображении. Все методы предобработки изображений объединяет одна особенность – на вход они получают …

Continue reading »

May 03

03 – features – локальные особенности – за что зацепиться взгляду

преобразование - сдвиг

[pullquote align=”left|top” textalign=”center” width=”30%”]Лучше один раз увидеть…[/pullquote] Local features – локальные особенности Изображение, бесспорно, представляет собой самое емкое и лаконичное представление большего объема “нефильтрованной” информации. Нефильтрованной, потому как в большинстве случаев, в рамках определенной задачи, нам вполне достаточно некоей “выжимки” данных: есть на изображении объект интереса или нет, где он расположен, каковы его характеристики. Эпическое …

Continue reading »

May 03

05 – машинное обучение для классификации изображений

Машинное обучение – для компьютерного зрения А я предупреждал. В самой еще вводной статье. В компьютерном зрении от компьютера на самом деле очень мало. Пожалуй, только то, что вся эта около-математическая начинка крутится на них, охотно пожирая гигабайты и гигагерцы. Данная статья очередное тому подтверждение. Здесь мы затронем такую щекотливую тему как методы обучения классификаторов …

Continue reading »

May 03

04 – поиск преобразования между особыми точками и немного моделирования

Сопоставление изображений В интернетах гуляет немало фотографий эйфелевой башни. Одни из них сделаны спозаранку, другие – когда уже вечерело, одни сделаны чуть ли не у ее подножия, на других она высится над Парижем. Однако наш острый ум ни на секунду не сомневается, что во всех случаях это именно она – Эйфелева башня. Что же позволяет …

Continue reading »

Apr 17

Machine Learning – links

Machine learning intro: http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/208034/ – comprehensive lection from Yandex (in russian) http://ciml.info/ – A Course in Machine Learning by Hal Daumé III http://alex.smola.org/teaching/cmu2013-10-701/index.html – Intro to Machine Learning ’13, by Carnegie Mellon University http://alex.smola.org/teaching/berkeley2012/ – Scalable Machine Learning ’12, Berkley http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning – Machine Learning from Andrew Ng http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial – brief overview of advanced concepts solution …

Continue reading »

Older posts «

» Newer posts