вопрос, почему после того, как делаю head(500)
shape меняется с (1, N) на (0, N) ?

как пофиксить?

unsqueeze(0)

Хм...спасибо...просто я не очень понимаю почему иногда четыре размерности

Привет всем, ребята простите пожалуйста за такой вопрос я новичок в питоне и в мл. Мне в универе задали такую задачу исползования Машинного обучения в электронной библиотеке. Я подумал сделать анализатор текста и определения категории текста тоест книг. Я прочиталь несколько статей про классификация текста все они понятные но не очень так как я новичок не смог сделать такое. И одно болшое проблема в том что нужно анализировать русско-язычный текст и определит к какой дициплине относится это книга или текст. Катагории данны в файле csv.     Может кто нибуд знаеть или имееть такую программу или знает статей  про такое,посоветуйте ребята.  Простите пожалуйста за такое вопрос еще раз.



Hello everyone, guys, please forgive me for such a question, I'm new to python and ml.  At the university I was asked this task of using Machine Learning in an electronic library.  I thought to make a text analyzer and determine the category of the text of the same books.  I read several articles about the classification of text, all of them are understandable, but not very much since I am a beginner could not do this.  And one big problem is that you need to analyze the Russian-language text and determine which discipline this book or text belongs to.  The categories are given in the csv file.  Can anyone know or have such a program or knows articles about this, advise the guys.  Please forgive me for asking this again.

Не подойдет? https://www.pyimagesearch.com/2018/09/17/opencv-ocr-and-text-recognition-with-tesseract/

Как бы да но нет у меня ест текст мне просто надо анализировать его и узнат к какой из сушествуеших дициплины относится

tesseract в помощь

но tesseract же только в оцифровке? тут наверное что то типо pymorphy или pymystem надо
то как я бы сейчас решал, это:
1. разобраться текст с помощью pymorphy или pymystem ну униграммы
2. использовать nltk для построения tf-idf или векторное отношения что бы определить отношения документа к нужной теме (дисциплине)
в интернете хорошо гуглится "python классификация текста"

Ребят, почему на одних картинках нейронка хорошо работает, а на других ошибки выдает с тензорами ? И как избежать этих ошибок ?

у меня уже даже на сарказм сил нет

Это происходит из-за того, что где-то баг. Чтобы избежать такого поведения, нужно отдебажить код и исправить ошибки.

нууу вообще если задача ocr уже решена и надо уже работать с текстом, то можно взять предобученнную модель doc2vec и работать с ней.

Спасибо

Обращайся)

спасибо понятно

Всем привет. У меня такой вопрос может быть не совсем по теме. Можно ли сделать аналитику которая бы в момент разгрузки товара с фуры, вагона определяла брак, к примеру что то сломано или нарушена упаковка. Или к примеру имеется ржавчина.

Можно по изображению  определять, вроде бы кто-то аля boxberry/сдек такое делали.

Йоп, ждём-с

Create SQL function that accepts array of numbers as parameter and returns the second biggest number in the array. Ребят разве есть массивы в sql ?