The Keras custom layer explained

https://jbencook.com/keras-custom-layer/

👉 @bigdata_1

How to Perform Voice Gender Recognition using TensorFlow in Python

https://www.thepythoncode.com/article/gender-recognition-by-voice-using-tensorflow-in-python

Code: https://github.com/x4nth055/gender-recognition-by-voice

👉 @bigdata_1

Saving and loading models in TensorFlow — why it is important and how to do it

https://www.kdnuggets.com/2021/02/saving-loading-models-tensorflow.html

👉 @bigdata_1

Open Source Experimental Design Software in the Age of AI

Github: https://github.com/yunshengtian/AutoOED

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05959

Project: https://www.autooed.org/

👉 @bigdata_1

Spectral Leakage and Rethinking the Kernel Size in CNNs

Github: https://github.com/EvgenyKashin/non-leaking-conv

Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10143

Notebook: https://github.com/EvgenyKashin/non-leaking-conv/blob/master/LearnedKernelsEDA.ipynb

👉 @bigdata_1

TensorFlow input pipelines | TensorFlow Core

https://www.tensorflow.org/guide/data

Code: https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/data.ipynb

👉 @bigdata_1

Cleora: A Simple, Strong and Scalable Graph Embedding Scheme

Github: https://github.com/Synerise/cleora

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02302v1

👉 @bigdata_1

🔍 Zooming-Slow-Mo

Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473

👉 @bigdata_1

Есть пара новостей про развитие ИТ на государственном уровне.

Во-первых, запустился проект «Цифровая Россия». Его задача поддерживать отечественные разработки ПО и ИТ-сервисов, а также формировать ИТ-сообщество во всех регионах страны. Федеральным координатором проекта назначен Антон Немкин.

Уже есть телеграм-канал «Цифровой профсоюз», где будут публиковать все новости проекта, законодательные инициативы в сфере ИТ, информационные справки и сведения о мерах поддержки отрасли. Подписывайтесь сейчас!

Во-вторых, сейчас идет отбор региональных координаторов проекта. Все желающие могут предложить свою кандидатуру и поучаствовать в открытом конкурсе на должность координатора "Цифровой России" в своём регионе.

Это можно сделать через новый цифровой портал по мониторингу мер поддержки ИТ-отрасли. Сейчас здесь ведется отбор координаторов, а позже будет собрана вся информация обо всех мерах господдержки и условиях участия в программах.

#ЦифроваяРоссия #ЦифровойПрофсоюз #АнтонНемкин #ЕР

Learning Monocular Depth in Dynamic Scenes via Instance-Aware Projection Consistency

Github: https://github.com/SeokjuLee/Insta-DM

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02629v1

👉 @bigdata_1

Microsoft's ProphetNet-X: Large-Scale Pre-training Models for English, Multi-lingual, Dialog, and Code Generation

Code: https://github.com/microsoft/ProphetNet

Paper: https://arxiv.org/pdf/2001.04063.pdf

👉 @bigdata_1

GaitSet: Cross-view Gait Recognition through Utilizing Gait as a Deep Set

Github: https://github.com/AbnerHqC/GaitSet

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.03247v1

👉 @bigdata_1

TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation in PyTorch.

Github: https://github.com/IIGROUP/TediGAN

Dataset: https://github.com/IIGROUP/Multi-Modal-CelebA-HQ-Dataset

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.08910v1

👉 @bigdata_1

baller2vec: A Multi-Entity Transformer For Multi-Agent Spatiotemporal Modeling

Github: https://github.com/airalcorn2/baller2vec

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.03291v1

👉 @bigdata_1

VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers

Github: https://github.com/wilson1yan/VideoGPT

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10157

Demo: https://gradio.app/g/AK391/VideoGPT

Latent Video Transformer: https://arxiv.org/abs/2006.10704

👉 @bigdata_1

How to Speed up Scikit-Learn Model Training

https://www.kdnuggets.com/2021/02/speed-up-scikit-learn-model-training.html

👉 @bigdata_1

🌐 MMDetection3D is an open source object detection toolbox based on PyTorch, towards the next-generation platform for general 3D detection

Github: https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10956v1

👉 @bigdata_1

Слышали о том, что анализ данных — востребованная сфера? Давайте разберёмся в профессии аналитика данных вместе.

Собрали всю базовую информацию о специальности в бесплатном гайде. За 10 минут чтения вы поймёте:
— какие задачи решает аналитик;
— кто такие и чем отличаются друг от друга джун, мидл и синьор;
— какие навыки и знания нужны для старта в профессии;
— как можно освоить профессию;
— как и куда расти джуну.

А ещё мы собрали полезные ссылки для начинающих аналитиков: где читать новости и узнавать новое.

Чтобы получить гайд, переходите по ссылке.

Adversarial Segmentation Loss for Sketch Colorization

Github: https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss

Dataset: https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss/blob/master/docs/datasets.md

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.06192v1

👉 @bigdata_1

Token Labeling: Training a 85.4% Top-1 Accuracy Vision Transformer with 56M Parameters on ImageNet

Github: https://github.com/zihangJiang/TokenLabeling

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10858v2

👉 @bigdata_1