В НАШЕ НЕПРОСТОЕ ВРЕМЯ НА АВИТО КРОМЕ РЕАЛЬНЫХ ПОКУПАТЕЛЕЙ/ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ЗАЧАСТУЮ ЗА ПРОФИЛЯМИ МОГУТ СКРЫВАТЬСЯ В ЛУЧШЕМ СЛУЧАЕ ТЕ, КОМУ ЗАНЯТЬСЯ НЕЧЕМ (#хулиганы ), В ХУДШЕМ СЛУЧАЕ #МОШЕННИКИ , ПРИКИДЫВАЮЩИЕСЯ ПОКУПАТЕЛЯМИ. По факту такие пользователи так как не является покупателями, могут нести опасность и угрозу не то…
Бузинов Игорь, специалист в области Data Science поделится опытом применения преобразования Хафа для поиска окружностей на страницах сканированных документов.
Многие аналитики данных сталкиваются с задачей распознавания адресов, напечатанных на документах.
В рамках профессиональной деятельности у меня часто возникает задача получения данных об исполнительном производстве (ИП) в отношении физических лиц с сайта ФССП.
В этой статье мы хотим познакомить читателей с опытом применения продукта от компании NICE Systems - системой NICE Interaction Management. Данная система обеспечивает тотальную запись разговоров, экранов и всех сопутствующих CTI-данных работы операторов контактных центров. По завершению разговора с оператором система позволяет клиенту дать обра…
В работе по анализу данных иногда требуется обработать большое количество файлов, настолько большое, что обработка может занять неделю, другую. В этой статье вы познакомитесь с многопоточностью в Python и как я решал проблему обработки большого количества файлов.
В данной статье мы расскажем, как можно выявить FRAUD сотрудников, проведя анализ полученных изображений документов, приложенных к авансовым отчетам, с помощью Computer Vision.
Как GeoPandas поможет определить принадлежность объектов к зоне вечной мерзлоты.
Недавно мы решали следующую задачу – необходимо найти и удалить содержащие номера карт файлы, размещенные на общем ресурсе. Если нужно было бы искали что-то, определенное и однозначное, мы могли бы воспользоваться поиском в самой операционной системе (используя стандартны поиск текста в содержимом файла). Но, как правило, поиск стандартными сре…
Сегодня мы покажем, как с помощью инструмента DeepPavlov обучить классификатор для определения наличия «эмоциональности» в обращениях клиентов.
Миллионы пользователей сами выкладывают огромное количество информации о себе. По статистике, люди предпочитают говорить о себе правду, так что в каком то процентном соотношении можно доверять информации изложенной на страницах пользователей. Получить доступ к этой информации можно через API.
Рассмотрим еще один практический кейс парсинга сайтов с помощью библиотеки BeautifulSoup: что делать, если на сайте нет готовой выгрузки с данными и нет API для удобной работы, а страниц для ручного копирования очень много?