#сравнительный_анализ — Public Fediverse posts

Парсинг тарифов интернета и ТВ: Анализируем тарифы провайдеров с инструментами Pandas, Seaborn, Matplotlib

Даже на относительно небольшой выборке данных анализ получился весьма интересным. Я провел исследование тарифных сеток двух крупных провайдеров России - Ростелекому и Дом.ру, в шести городах-миллионниках: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Красноярск. И вот какой результат получил, расскажу и покажу всё на графиках:

https://habr.com/ru/articles/1025008/

#аналитика #pandas #seaborn #провайдеры_интернет #провайдеры_связи #цены_на_тарифы #сравни #сравнительный_обзор #сравнительный_анализ

Парсинг тарифов интернета и ТВ: Анализируем тарифы провайдеров с инструментами Pandas, Seaborn, Matplotlib

Даже на относительно небольшой выборке данных анализ получился весьма интересным. Я провел исследование тарифных сеток двух крупных провайдеров России - Ростелекому и Дом.ру, в шести городах-миллионниках: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Красноярск. И вот какой результат получил, расскажу и покажу всё на графиках:

https://habr.com/ru/articles/1025008/

#аналитика #pandas #seaborn #провайдеры_интернет #провайдеры_связи #цены_на_тарифы #сравни #сравнительный_обзор #сравнительный_анализ

Парсинг тарифов интернета и ТВ: Анализируем тарифы провайдеров с инструментами Pandas, Seaborn, Matplotlib

Даже на относительно небольшой выборке данных анализ получился весьма интересным. Я провел исследование тарифных сеток двух крупных провайдеров России - Ростелекому и Дом.ру, в шести городах-миллионниках: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Красноярск. И вот какой результат получил, расскажу и покажу всё на графиках:

https://habr.com/ru/articles/1025008/

#аналитика #pandas #seaborn #провайдеры_интернет #провайдеры_связи #цены_на_тарифы #сравни #сравнительный_обзор #сравнительный_анализ

Парсинг тарифов интернета и ТВ: Анализируем тарифы провайдеров с инструментами Pandas, Seaborn, Matplotlib

Даже на относительно небольшой выборке данных анализ получился весьма интересным. Я провел исследование тарифных сеток двух крупных провайдеров России - Ростелекому и Дом.ру, в шести городах-миллионниках: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Красноярск. И вот какой результат получил, расскажу и покажу всё на графиках:

https://habr.com/ru/articles/1025008/

#аналитика #pandas #seaborn #провайдеры_интернет #провайдеры_связи #цены_на_тарифы #сравни #сравнительный_обзор #сравнительный_анализ

Основы оптического потока в ML: от первых принципов к уравнениям Лукаса-Канаде и Хорна-Шанка

Аннотация Настоящая статья представляет собой развернутое исследование, посвященное систематическому изучению классических алгоритмов оценки оптического потока — фундаментальной задачи компьютерного зрения. Основной целью работы является последовательный и строгий вывод ключевых методов, начиная от базовых физических постулатов и заканчивая завершенными, готовыми к реализации математическими моделями. В центре внимания находится уравнение ограничения оптического потока, выводимое из краеугольного предположения о постоянстве яркости, и два основополагающих, принципиально различных подхода к решению этой недоопределенной задачи: локальный метод Лукаса-Канаде, основанный на предположении о пространственной согласованности потока в малой окрестности, и глобальный метод Хорна-Шанка, вводящий условие плавности (гладкости) потока в виде регуляризирующего функционала. Подробно анализируются теоретические основания каждого подхода, их математический аппарат, включая вывод и решение соответствующих систем уравнений, а также проводится сравнительный анализ их сильных сторон и присущих им фундаментальных ограничений, таких как проблема апертуры и чувствительность к нарушениям исходных предположений. Практическая значимость и верификация теоретических положений исследования обеспечиваются детальной численной реализацией обоих алгоритмов в среде MATLAB. Экспериментальная часть включает генерацию и обработку синтетических последовательностей с заведомо известным вектором движения для объективной количественной оценки точности, а также тестирование на реальных видеоданных для анализа устойчивости в условиях шумов, изменений освещенности и текстуры. Проведенное сравнение визуализирует ключевые различия в характере получаемых полей потока (разреженное против плотного), оценивает вычислительную эффективность и робастность методов в различных сценариях.

https://habr.com/ru/articles/980208/

#Optical_flow #Метод_ЛукасаКанаде #Метод_ХорнаШанка #Уравнение_оптического_потока #Предположение_о_постоянстве_яркости #Проблема_апертуры #Компьютерное_зрение #Сравнительный_анализ #MATLAB_реализация #Машинное_обучение