Литература, видео и курсы

@golosalex · Регистрация: 02.07.2013

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Добрый день, последние пару месяцев пробую всякое разное делать по части OCR. как досуг пробую слепить простенького бота, основанного на распознавании образов и текста в UI интерфейсе окна игры, очевидно что возникает великое множество интересных задач по части UI. сроки меня не поджимают, образование у меня математическое имеется. какие-то задачи я смог решить сам, какие-то задачи примерно придумал как делать, но еще не брался, ну а что-то подсмотрел тут и там и теперь думаю что готов взяться за дело обстоятельно и последовательно и начать как-то систематизировать полученный опыт. опишите пожалуйста как бы вы себе представили рациональный путь последовательного самообучения в данной области.

приведу примеры:
материал для понимания как работают компиляторы: книга дракона + исходный код любительских компиляторов, можно даже обработчиков регулярных выражений (будет много общих идей)
материал по CSS и HTML книга макфарланда + более-мение любые упражнения(хоть бери любой сайт, программу пиксель перфект и подгоняй верстку).
по сетям есть классическая книга тоненбаума и более мение любой видео как пользоваться wiresharc
для работы с opengl мацуда коити и сайты с примерами шейдеров...

в общем надеюсь, что вы поняли какой формат я бы хотел получить: последовательная теория с ясными формулировками, без лишней води или замудренностей, чтобы идеи я мог сам повторить в своем коде (не оглядываясь на эффективность) и чтобы потратив на изучение время и силы смог чему-то научиться.

@andrey_f · 30.09.2025, 11:51

Математика и основы:
Linear Algebra and Its Applications — Gilbert Strang (или онлайн-курсы MIT).
Introduction to Probability — Blitzstein & Hwang (или онлайн-курсы по prob/stat).
Convex Optimization — Boyd & Vandenberghe (есть онлайн-версия).
Обработка изображений и CV:
Digital Image Processing — Rafael C. Gonzalez, Richard Woods.
OpenCV tutorials (официальный сайт) и практические примеры.
Распознавание образов и классика ML:
Pattern Recognition and Machine Learning — Christopher Bishop.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow — Aurélien Géron (для практики в Python).
OCR и CV-настройки:
Tesseract OCR: официальная документация, обзор методов.
OpenCV Computer Vision with Python — Майкл Риверс (практические примеры, в т.ч. OCR-часть).
Глубокое обучение (для этапа):
Deep Learning — Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
И решил я переделать этот ноут в машину для распределенных вычислений Programma_Boinc 09.11.2025 И решил я переделать этот ноут в машину для распределенных вычислений Всем привет. А вот мой компьютер, переделанный из ноутбука. Был у меня ноут асус 2011 года. Со временем корпус превратился. . .	Мысли в слух kumehtar 07.11.2025 Заметил среди людей, что по-настоящему верная дружба бывает между теми, с кем нечего делить.	Новая зверюга volvo 07.11.2025 Подарок на Хеллоуин, и теперь у нас кроме Tuxedo Cat есть еще и щенок далматинца: Хочу еще Симбу взять, очень нравится. . .	Инференс ML моделей в Java: TensorFlow, DL4J и DJL Javaican 05.11.2025 Python захватил мир машинного обучения - это факт. Но когда дело доходит до продакшена, ситуация не так однозначна. Помню проект в крупном банке три года назад: команда data science натренировала. . .	Mapped types (отображённые типы) в TypeScript Reangularity 03.11.2025 Mapped types работают как конвейер - берут существующую структуру и производят новую по заданным правилам. Меняют модификаторы свойств, трансформируют значения, фильтруют ключи. Один раз описал. . .
Адаптивная случайность в Unity: динамические вероятности для улучшения игрового дизайна GameUnited 02.11.2025 Мой знакомый геймдизайнер потерял двадцать процентов активной аудитории за неделю. А виновником оказался обычный генератор псевдослучайных чисел. Казалось бы - добавил в карточную игру случайное. . .	Протоколы в Python py-thonny 31.10.2025 Традиционная утиная типизация работает просто: попробовал вызвать метод, получилось - отлично, не получилось - упал с ошибкой в рантайме. Протоколы добавляют сюда проверку на этапе статического. . .	C++26: Read-copy-update (RCU) bytestream 30.10.2025 Прошло почти двадцать лет с тех пор, как производители процессоров отказались от гонки мегагерц и перешли на многоядерность. И знаете что? Мы до сих пор спотыкаемся о те же грабли. Каждый раз, когда. . .	Изображения webp на старых x32 ОС Windows XP и Windows 7 Argus19 30.10.2025 Изображения webp на старых x32 ОС Windows XP и Windows 7 Чтобы решить задачу, использовал интернет: поисковики Google и Yandex, а также подсказки Deep Seek. Как оказалось, чтобы создать. . .	Passkey в ASP.NET Core identity stackOverflow 29.10.2025 Пароли мертвы. Нет, серьезно - я повторяю это уже лет пять, но теперь впервые за это время чувствую, что это не просто красивые слова. В . NET 10 команда Microsoft внедрила поддержку Passkey прямо в. . .

@golosalex 149 / 134 / 28 Регистрация: 02.07.2013 Сообщений: 958

	Литература, видео и курсы 24.09.2025, 08:17. Показов 625. Ответов 1 Метки нет (Все метки) Добрый день, последние пару месяцев пробую всякое разное делать по части OCR. как досуг пробую слепить простенького бота, основанного на распознавании образов и текста в UI интерфейсе окна игры, очевидно что возникает великое множество интересных задач по части UI. сроки меня не поджимают, образование у меня математическое имеется. какие-то задачи я смог решить сам, какие-то задачи примерно придумал как делать, но еще не брался, ну а что-то подсмотрел тут и там и теперь думаю что готов взяться за дело обстоятельно и последовательно и начать как-то систематизировать полученный опыт. опишите пожалуйста как бы вы себе представили рациональный путь последовательного самообучения в данной области. приведу примеры: материал для понимания как работают компиляторы: книга дракона + исходный код любительских компиляторов, можно даже обработчиков регулярных выражений (будет много общих идей) материал по CSS и HTML книга макфарланда + более-мение любые упражнения(хоть бери любой сайт, программу пиксель перфект и подгоняй верстку). по сетям есть классическая книга тоненбаума и более мение любой видео как пользоваться wiresharc для работы с opengl мацуда коити и сайты с примерами шейдеров... в общем надеюсь, что вы поняли какой формат я бы хотел получить: последовательная теория с ясными формулировками, без лишней води или замудренностей, чтобы идеи я мог сам повторить в своем коде (не оглядываясь на эффективность) и чтобы потратив на изучение время и силы смог чему-то научиться. 0

@andrey_f 880 / 534 / 227 Регистрация: 21.02.2011 Сообщений: 5,706
	30.09.2025, 11:51
	Математика и основы: Linear Algebra and Its Applications — Gilbert Strang (или онлайн-курсы MIT). Introduction to Probability — Blitzstein & Hwang (или онлайн-курсы по prob/stat). Convex Optimization — Boyd & Vandenberghe (есть онлайн-версия). Обработка изображений и CV: Digital Image Processing — Rafael C. Gonzalez, Richard Woods. OpenCV tutorials (официальный сайт) и практические примеры. Распознавание образов и классика ML: Pattern Recognition and Machine Learning — Christopher Bishop. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow — Aurélien Géron (для практики в Python). OCR и CV-настройки: Tesseract OCR: официальная документация, обзор методов. OpenCV Computer Vision with Python — Майкл Риверс (практические примеры, в т.ч. OCR-часть). Глубокое обучение (для этапа): Deep Learning — Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. 0

Опции темы