{"id":325433,"date":"2021-06-24T15:00:53","date_gmt":"2021-06-24T15:00:53","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=325433"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=325433","title":{"rendered":"DataScience Digest \u2014 24.06.21"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/10f\/d61\/e50\/10fd61e50e285bc4c3e496a284024ce7.png\" width=\"1024\" height=\"512\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445!<\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a&nbsp;<a href=\"https:\/\/datasciencedigest.net\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430<\/a>&nbsp;\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u0440\u0430 Data Science &amp; Machine Learning \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448&nbsp;<a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/u><\/a>.<\/p>\n<hr>\n<h3>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/deep-reinforcement-learning-for-agv-routing-a9b9fe055304\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Deep Reinforcement Learning for AGV Routing<\/strong><\/a> &#8212; \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0442\u0435\u043b\u0435\u0436\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u0430\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/medium.com\/airbnb-engineering\/airbnb-metric-computation-with-minerva-part-2-9afe6695b486\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>How Airbnb Standardized Metric Computation at Scale<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0430\u0445 \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u0430 Airbnb \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b Minerva, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/how-to-generate-automated-pdf-documents-with-python-4f3bcb6033e6\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>How to Generate Automated PDF Documents with Python<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 PDF \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Python.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/ai.facebook.com\/blog\/ai-can-now-emulate-text-style-in-images-in-one-shot-using-just-a-single-word\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>AI Can Now Emulate Text Style in Images in One Shot \u2014 Using Just a Single Word<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 TextStyleBrush, \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e AI \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043e\u0442 Facebook AI, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u201c\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u201d \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/3x-times-faster-pandas-with-pypolars-7550e605805e\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>3x Times Faster Pandas with PyPolars<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 PyPolars, \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Pandas.<\/p>\n<h3>\u041d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2106.02299\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>MASA-SR: Matching Acceleration and Spatial Adaptation for Reference-Based Image Super-Resolution<\/strong><\/a><strong> <\/strong>&#8212; \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c, \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Match &amp; Extraction Module) \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2104.00298\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e\u0431 EfficientNetV2, \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0442\u0438\u043f\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2104.00673\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Cross-Validation: What Does It Estimate and How Well Does It Do It?<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2106.00840\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Comparing Test Sets with Item Response Theory<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 29 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/guoxiansong.github.io\/homepage\/agilegan.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>AgileGAN: Stylizing Portraits by Inversion-Consistent Transfer Learning<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043e\u0431 AgileGAN, \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0440\u0435\u0442\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u043e\u043c.<\/p>\n<h3>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/mml-book.github.io\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Mathematics for Machine Learning<\/strong><\/a> &#8212; \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h3>\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/dataflowr.github.io\/website\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Deep Learning Do It Yourself!<\/strong><\/a> &#8212; \u0441\u0430\u0439\u0442, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 20 \u0443\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0434\u043a\u0430\u0441\u0442\u044b<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/banana-data.buzzsprout.com\/300035\/8657176-methodology-functionality-in-differing-data-science-roles\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>The Banana Data Podcast<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a Banana Data Podcast \u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 Data Science.<\/p>\n<h3>\u0412\u0438\u0434\u0435\u043e<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=Jrigg7n-bt8\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Conversational AI<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0418\u0418.<\/p>\n<hr>\n<p>\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435. \u0411\u0443\u0434\u0443 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u0435\u043d \u0437\u0430 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043a&nbsp;<a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443<\/u><\/a>&nbsp;\u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445: <a href=\"https:\/\/medium.com\/datasciencedigest\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Medium<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScienceDigest\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Facebook<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/data_digest\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Twitter<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/data-science-digest\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>LinkedIn<\/u><\/a>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u0432&nbsp;<a href=\"https:\/\/datasciencedigest.substack.com\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">substack<\/a>.<\/p>\n<p>\u2190 \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a:&nbsp;<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/563256\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Data Science Digest<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/564484\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/564484\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445!<\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a&nbsp;<a href=\"https:\/\/datasciencedigest.net\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430<\/a>&nbsp;\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u0440\u0430 Data Science &amp; Machine Learning \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448&nbsp;<a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/u><\/a>.<\/p>\n<hr>\n<h3>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/deep-reinforcement-learning-for-agv-routing-a9b9fe055304\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Deep Reinforcement Learning for AGV Routing<\/strong><\/a> &#8212; \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0442\u0435\u043b\u0435\u0436\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u0430\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/medium.com\/airbnb-engineering\/airbnb-metric-computation-with-minerva-part-2-9afe6695b486\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>How Airbnb Standardized Metric Computation at Scale<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0430\u0445 \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u0430 Airbnb \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b Minerva, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/how-to-generate-automated-pdf-documents-with-python-4f3bcb6033e6\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>How to Generate Automated PDF Documents with Python<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 PDF \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Python.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/ai.facebook.com\/blog\/ai-can-now-emulate-text-style-in-images-in-one-shot-using-just-a-single-word\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>AI Can Now Emulate Text Style in Images in One Shot \u2014 Using Just a Single Word<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 TextStyleBrush, \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e AI \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043e\u0442 Facebook AI, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u201c\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u201d \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/3x-times-faster-pandas-with-pypolars-7550e605805e\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>3x Times Faster Pandas with PyPolars<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 PyPolars, \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Pandas.<\/p>\n<h3>\u041d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2106.02299\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>MASA-SR: Matching Acceleration and Spatial Adaptation for Reference-Based Image Super-Resolution<\/strong><\/a><strong> <\/strong>&#8212; \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c, \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Match &amp; Extraction Module) \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2104.00298\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e\u0431 EfficientNetV2, \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0442\u0438\u043f\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2104.00673\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Cross-Validation: What Does It Estimate and How Well Does It Do It?<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2106.00840\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Comparing Test Sets with Item Response Theory<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 29 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/guoxiansong.github.io\/homepage\/agilegan.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>AgileGAN: Stylizing Portraits by Inversion-Consistent Transfer Learning<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043e\u0431 AgileGAN, \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0440\u0435\u0442\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u043e\u043c.<\/p>\n<h3>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/mml-book.github.io\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Mathematics for Machine Learning<\/strong><\/a> &#8212; \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h3>\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/dataflowr.github.io\/website\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Deep Learning Do It Yourself!<\/strong><\/a> &#8212; \u0441\u0430\u0439\u0442, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 20 \u0443\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0434\u043a\u0430\u0441\u0442\u044b<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/banana-data.buzzsprout.com\/300035\/8657176-methodology-functionality-in-differing-data-science-roles\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>The Banana Data Podcast<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a Banana Data Podcast \u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 Data Science.<\/p>\n<h3>\u0412\u0438\u0434\u0435\u043e<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=Jrigg7n-bt8\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Conversational AI<\/strong><\/a><strong> &#8212; <\/strong>\u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0418\u0418.<\/p>\n<hr>\n<p>\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435. \u0411\u0443\u0434\u0443 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u0435\u043d \u0437\u0430 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043a&nbsp;<a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443<\/u><\/a>&nbsp;\u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445: <a href=\"https:\/\/medium.com\/datasciencedigest\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Medium<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScienceDigest\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Facebook<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/data_digest\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Twitter<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/data-science-digest\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>LinkedIn<\/u><\/a>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u0432&nbsp;<a href=\"https:\/\/datasciencedigest.substack.com\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">substack<\/a>.<\/p>\n<p>\u2190 \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a:&nbsp;<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/563256\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Data Science Digest<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/564484\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/564484\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/hr>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-325433","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/325433","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=325433"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/325433\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=325433"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=325433"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=325433"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}