Вот что видит пользователь, когда мы рисуем график давления в скважине за два года — 50 миллионов точек:
Рубрика «filtering»
Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
2026-04-13 в 12:45, admin, рубрики: algorithms, benchmark, Downsampling, filtering, scatterplot, Telemetry, time series
Нелокальный алгоритм для сглаживания изображений
2015-12-15 в 10:16, admin, рубрики: denoising, filtering, non-local image denoising, opencv, Алгоритмы, обработка изображений, сглаживание, фильтры, метки: denoising, сглаживаниеИзбавление изображения от шума – одна из фундаментальных операций компьютерного зрения. Алгоритмы сглаживания применяются почти везде: они могут быть как самостоятельной процедурой для улучшения фотографии, так и первым шагом для более сложной процедуры, например, для распознавания объектов на изображении. Поэтому существует огромное множество способов сглаживания, и я бы хотел рассказать об одном из них, отличающемся от остальных хорошей применимостью на текстурах и изображениях с большим количеством одинаковых деталей.
Под катом много картинок, аккуратнее с траффиком.
Читать полностью »
Пишем простую систему рекомендаций на примере Хабра
2014-07-18 в 5:16, admin, рубрики: data mining, data science, filtering, machine learning, рекомендательная система, Статистика в IT, Хабрахабр API 
Сегодня мы поговорим о рекомендательных системах, а точнее о самой простой форме коллаборативной фильтрации. В программе передач: что такое рекомендательная система, на чем основана, каков математический аппарат и как её можно воплотить в код. В качестве бонуса предоставим результаты в виде простого сервиса.
Делаем простейший фильтр по свойствам товаров с помощью ElasticSearch на Symfony2
2014-07-15 в 9:13, admin, рубрики: elasticsearch, filtering, online-store, php, symfony, symfony 2, Веб-разработкаНаписать эту статью меня сподвигло отсутствие в интернете готового пошагового руководства «как реализовать фильтр товаров на ElasticSearch», а задача сделать это у меня стояла чётко и непоколебимо. Удавалось находить отрывочную справочную информацию, но никак не cookbook по решению самых тривиальных задач.
Акцентирую ваше внимание именно на symfony2, поскольку буду использовать FOSElasticaBundle, который позволяет описывать mapping индексов elasticsearch в удобных yaml конфигах и привязывать к ним сущности Doctrine ORM или документы Doctrine ODM. Промаппленные индексы заполняются из связанных доктриновских сущностей с помощью одной единственной консольной команды. Кроме того, он включает в себя вендорную библиотеку для конструирования поисковых и фильтрационных запросов. Результаты поиска возвращаются в виде массива объектов сущности или документа Doctrine ORM/ODM, привязанной к поисковому индексу. Подробнее о FOSElasticaBundle, традиционно, на гитхабе: github.com/FriendsOfSymfony/FOSElasticaBundle
Использование бандла позволяет полностью абстрагироваться от манипуляций с чистым JSON, что-то кодировать и декодировать функциями json_encode и json_decode, лезть куда-то с помощью сurl. Здесь только ООП подход!
Немного о схеме данных в SQL
Поскольку мои товары хранятся в реляционной СУБД, мне понадобилось реализовать EAV модель для их свойств и значений (подробнее: en.wikipedia.org/wiki/Entity%E2%80%93attribute%E2%80%93value_model )
В результате, у меня вышла вот такая схема данных:
Читать полностью »