Защищено: Планирование и отслеживание сделок (Planning and tracking transactions)
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Рейтинги форекс-брокеров с платформой МетаТрейдер 5 Спреды Набор отзывов и прочее Рейтинги форекс-брокеров с платформой МетаТрейдер 5 Форекс-брокеры с платформой МетаТрейдер 5 FxPro 9.6 (94) 100$ 2006 FCA* Великобритания Спред (-) HYCM … Читать далее »
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Введение Шпаргалка к описанию программы Программный код Полезные ссылки Введение Машинное обучение — это алгоритм обучения, реализующий постепенное улучшение исполнения поставленной задачи. Важно знать типы и технологии машинного обучения, чтобы создать правильную среду обучения. Обучение с учителем (Supervised). Данные в виде примеров с метками подаются компьютерной программе, которая при выполнении учится приближаться к точному предсказанию отношений между примерами… Читать далее »
Введение Обзор методов кластеризации Пример секционной кластеризации (K-Means и K-Nearest Neighbors) Пример иерархической кластеризации (агломеративная и разделительная) Пример кластеризации на основе плотности (DBSCAN) Метод главных компонент Полезные ссылки Введение Неконтролируемое обучение (Unsupervised) — это класс методов машинного обучения (ML), используемых для поиска закономерностей в данных. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны… Читать далее »
Введение Пример DQN программы Алгоритм обучения нейросети в методе DQN Полезные ссылки Введение Прежде, чем переходить к освоению Deep Q-learning Network (DQN) ознакомьтесь с методом Q-Learning. Разницу между методами Q-Learning и DQN можно проиллюстрировать следующим образом: Заменив таблицу значений Q table на нейронную сеть (Neural network, NN), мы получаем метод DQN. В DQN на вход нейросети подается текущее состояние (state, s), а на… Читать далее »
Введение Пример простой программы, демонстрирующей Q-Learning Вербальная модель Q-Learning Марковский процесс принятия решений Формальная модель Q-Learning Алгоритм обновления Q-value Выбор гиперпараметров Введение в Deep Q-Learning Полезные ссылки Введение Среди алгоритмов машинного обучения особое место занимают такие, где алгоритм учится решать поставленную задачу самостоятельно без участия человека, напрямую взаимодействуя со средой в которой он обучается. Такие алгоритмы… Читать далее »
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Введение Простейшие примеры Keras API models Исходник для тестирования Keras API models Functional API model с двумя ветвями Полезные ссылки Введение При использовании Sequential API мы создаем модель слой за слоем. Это очень просто и удобно. Но Functional API более мощный, чем Sequential API, в том смысле, что здесь разрешено ветвление или совместное использование слоев. А также у него… Читать далее »
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Tags: Google Colab, Jupyter Notebook, iPython, ML, Cloud Введение Jupyter-ноутбук Google Colab Полезные ссылки Введение Облачные вычисления определяются как хранение и доступ к данным и вычислительным услугам через интернет. Для создания корпоративных систем машинного обучения используют одну из облачных платформ — Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Kubernetes, IBM Cloud и другие. Для обучения ML рекомендуется использовать бесплатный облачный… Читать далее »
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Tags: CMake CMakeLists.txt Visual Studio Введение Компиляция и запуск CMake проекта «Hello world» в командной строке Windows Запуск CMake проекта из Visual Studio Компиляция и запуск CMake проекта в Visual Studio Полезные ссылки Введение Проект CMake стартовал в 1999 году, когда компании-разработчику Kitware было поручено разработать набор новых инструментов для настройки, сборки, тестирования и развертывания проектов… Читать далее »
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Tags: Преобразования Хафа Line approximation Введение Аппроксимация прямой Обобщение преобразований Хафа Аппроксимация эллипса Полезные ссылки Введение При автоматизированном анализе цифровых изображений очень часто возникает проблема идентификации простых линий, таких как прямые, круги или эллипсы. Во многих случаях используется алгоритм поиска контуров в качестве предобработки для получения точек, находящихся на кривой в изображении. Контуры в Python — это… Читать далее »
Tags: Калибровка робот манипулятор TCP Введение Преобразования ЛСК относительно осей ГСК Вращение ЛСК относительно собственных осей Тестирование алгоритмов вращения относительно осей ГСК и ЛСК Задача совмещения 2-х ЛСК Тестирование алгоритма совмещения 2-х ЛСК Полезные ссылки Введение Цель калибровки — обеспечение точного перемещения элементов робота к заданному положению. Обычно программа робота управляет последовательностью позиций, в которые должен прийти манипулятор робота и… Читать далее »
Отрывка нет, потому что запись защищена.
Tags: GitHub СКВ VCS Git Bash репозиторий Введение Создание аккаунта GitHub Cоздание репозитория Полезные ссылки Введение Системы контроля версий (СКВ, VCS, Version Control Systems) позволяют разработчикам сохранять все изменения, внесённые в код. Поэтому они могут просто откатить код до рабочего состояния вместо того, чтобы тратить часы на поиски ошибок, ломающих весь код. Существует три типа СКВ: локальная, централизованная… Читать далее »
Введение Нейросети — один из видов машинного обучения (см. Машинное обучение для людей). Краткая вводная информация о том, что такое НС, для чего нужны и какие бывают см. в статье От регрессии к нейронным сетям. Прежде, чем переходить к профессиональному машинному обучению через нейросети, рекомендуется ознакомиться с основами построения нейронных сетей на Python (numpy) в Visual Studio. … Читать далее »
Tags: Data Fusion Depth estimation проекция панорама Equirectangular Projection Кубическая проекция Введение Проекции панорамных изображений Параллакс. Нодальная точка Карты глубины в дополнение к двумерному изображению BiFuse: оценка глубины для монокуляра на 360° с помощью Bi-Projection Fusion (перевод статьи) Аннотация 1. Введение 2. Ссылки на похожие работы (Related Work) 3. Наш подход 3.1. Введение 3.2 Предлагаемая процедура сферического наполнения (Proposed Spherical Padding… Читать далее »
Tags: Point cloud registration RANSAC ICP MaskNet TEASER++ Введение Алгоритм RANSAC для регистрации облаков точек Алгоритм итерации ближайшей точки (ICP) Выделение плоскостей в облаке точек Регистрация облаков точек через преобразование в 2D-изображения Нейронная сеть MaskNet для маскировки точек-выбросов 3D-регистрация облаков точек по алгоритму TEASER++ Классификация алгоритмов регистрации облаков точек Полезные ссылки Введение Регистрация облаков точек – процесс совмещения нескольких облаков… Читать далее »
Tags: Регистрация облаков точек SVD Евклидово расстояние Введение Евклидово расстояние Определение минимального расстояния между парами из множества точек Регистрация облаков точек. Постановка задачи Оценка соответствия особых точек Регистрация 3D облаков точек, используя SVD Полезные ссылки Введение Регистрация облаков точек – процесс совмещения нескольких облаков точек одного объекта в единую систему координат. Цель регистрации — найти преобразование, которое оптимально позиционирует… Читать далее »
Tags: 3D семантическая сегментация панорама AtlantaNet HorizonNet сканер Введение 2D и 3D сегментация Примеры семантической 3D сегментации сцены Панорамное фото Фотограмметрия 3D сканеры Полезные ссылки Введение В компьютерном зрении, сегментация — это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов (множество пикселей). Семантическая сегментация изображений — это разделение изображения на отдельные группы пикселей, области, соответствующие одному объекту с одновременным определением… Читать далее »