Collab что это за программа

Современный русский язык пестрит жаргонными словами и заимствованными выражениями. Это не всегда плохо, ведь жизнь быстро меняется ввиду технического прогресса. Именно поэтому появляются различные технические новинки, которые сильно меняют повседневность человека. С развитием технологий появляются новые слова, которые не всегда имеют аналог в русском языке. Самый простой способ ввести слово в обиход – просто транскрибировать его. Сегодня мы расскажем, что такое "коллаб" и где его используют.

Происхождение слова

Collaboration — перевод "сотрудничество". Именно это емкое понятие и обозначает столь востребованное кооперирование двух или более человек с целью достижения общей или разных целей общим методом. Что такое "коллаб" было известно еще в древние времена, когда только зарождалась торговля. Все поставщики взаимодействовали с купцами, которые перевозили продукты производства не только в пределах страны, где они были произведены, но и на другие материки.

Сейчас уже редко можно встретить полное слово "коллаборация". Коллаб – это краткое понятие, которое намного актуальней, так как любовь к сокращению испытывают во всех странах мира. Сейчас сотрудничество людей, которые работают в одной и той же области, можно встретить все чаще. Благодаря этому рождаются новые идеи, интересные мысли и замечательные проекты, которые потом будут воплощены в жизнь.

Коллаб в художественном творчестве

Картины художников – это один из самых показательных результатов коллаба. Что такое сотрудничество или кооперация творческих людей, понять несложно. Самый известный пример – это картина «Утро в сосновом бору».

По праву это картина принадлежи кисти И. Шишкина, но ведь главных «действующих лиц» писал не Иван Иванович, а Константин Савицкий. Использовать коллаб очень удобно, когда один художник профессионально пишет природу, а другой, например, животных или людей. Из такого сотрудничества как раньше, так и сейчас, выходят идеальные полотна, которые одному художнику было бы написать просто непосильно.

Перевод collaboration означает не только сотрудничество, но и кооперацию. Не всегда художники «дописывают» картины за своих коллег. Довольно популярный подход у творческих людей, когда один человек придумывает идею и рисует эскиз, а другой – полностью ее исполняет в масле или такой популярной сейчас компьютерной графике. Таким способом сегодня исполняются многие иллюстрации к детским книжкам.

Коллаб в музыке

Понятно, что картины художников – это пример кооперации, а вот используется ли коллаб в музыке? Конечно, и очень часто. Любой дуэт – это пример сотрудничества двух музыкантов. Но двух – это только с виду. Ведь над песней трудятся не только певцы, но еще и композиторы, и авторы слов. Так что такое коллаб в музыке? Это сотрудничество целой группы музыкантов, которые работают над выпуском одного сингла или альбома.

Все чаще можно встретить и другой тип сотрудничества. Известные исполнители часто берут себе в помощь небольшую команду, отвечающую за бэкграунд песни и нанимают одного диджея. Этот человек может работать за целый оркестр, придумывая различные интересные музыкальные вставки и переходы. Конечно, такой подход не очень уместен в концертном зале, но вот в рамках ночного клуба такое выступление будет вполне приемлемо.

Коллаб в мире моды

Сотрудничество двух известных брендов часто рождает самые востребованные коллекции. Все это происходит потому, что фирма, производящая одежду для масс-маркета, координируется с премиум брендами или звездами первой величины. В этом году одной из таких популярных коллекций стал коллаб H&M и KENZO. Поклонники брендовой одежды с радостью готовы покупать ее по более доступным ценам. Adidas и Raf Simons также порадовали в этом году своих поклонников. Бывший креативный директор известного модного дома Dior выпустил линейку ярких спортивных кроссовок под брендом Adidas. Коллекция вышла экстравагантная и очень востребованная.

Благодаря таким знаковым коллабам потребители, которые не могут позволить себе одеваться в брендовую одежду, имеют возможность носить вещи, к созданию которых приложил руку любимый дизайнер или кутюрье.

Коллаб в интеллектуальной деятельности

Создавать видеоигры или работать над сложным исследовательским проектом единолично могут единицы. А вот работа в команде всегда более плодотворная и креативная. Это связано с тем, что в коллективе всегда тянется нить соперничества, которая стимулирует человека работать быстрее и качественнее. Ведь, как известно, все хотят опередить соперника. Понимая эту человеческую особенность, многие директора крупных научных центов разбивают лучших сотрудников на несколько команд и дают им одинаковые задачи. Делается это с целью не только спортивного интереса, но и для того, чтобы посмотреть на один проект с разных точек зрения.

Коллаб в мире блогеров

Работа нескольких художников, музыкантов, ученых приносит плоды. Вот и блогеры тоже решили попробовать коллаб в своей сфере деятельности. Для того чтобы привлечь больше подписчиков, молодые люди объединяются и записывают совместные видео и делают общие блоги.

Таким образом подписчики одного медийного лица могут узнать о его друге (или подруге) и оформить на них подписку. Также этим приемом часто пользуются рекламодатели. Заметив, что количество просмотров на канале растет, менеджеры считают своим долгом подарить блогеру подарок в виде своей продукции и таким образом наладить с ним сотрудничество. Коллаб с рекламодателями является полезным для всех групп лиц в нем участвующих. Блогеры получают продукцию бесплатно, рекламодатель имеет возможность практически бесплатно пиарить свой товар, а зритель может первым узнать о новинках косметики, одежды или промышленности.

Доброго времени суток уважаемые!

В этом году Google преподнёс всем отличный подарок — открыл бесплатный сервис Google Colab.
Google Colab — это сервис где каждый (нужен акк Google, например от Gmail) может попробовать силы в машинном обучении (искусственный интеллект и другие умные слова).

Нам он интересен чем — можно заниматься стратегиями, расчётами и строить сложные графики. А ещё Google Colab не закрыт для внешнего интернета — скачиваем котировки и данные с других ресурсов.
Даже если вы очень далеки от этого — попробуйте, это просто.
Я расскажу о первых шагах.

Сам Google Colab — это интерфейс Jupyter Notebook (бывший IPython).

Задача простая — скачать котировки SPY, нарисовать график, посчитать число падений close-to-close больше 3х процентов за 7 лет.
1. Имеем акк gmail (короче google account)
2. Идём сюда: https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb (открывается страница приветствия)
3. File -> New Python 3 notebook
4. Само рабочее пространство (notebook) представляет из себя набор строк («ячеек» — cells) куда вводится код на языке Python, который можно выполнять (треугольник знак «воспроизведения» слева от каждой строки). Наш код будет вот такой:

from pandas_datareader import data as pdr

import fix_yahoo_finance as yf
yf.pdr_override() # магия

data = pdr.get_data_yahoo(«SPY», start=«2010-01-01», end=«2017-04-30») # скачиваем
data.head(10) # смотрим первые 10 строк

data[‘Adj Close’].plot() # рисуем по колонке Adj Close

(data[‘Adj Close’].pct_change()*100 Code Cells

Я разбил нашу мини-программу на части и исполнил её по ячейкам (последовательно, в ячейку нужно зайти что бы появился треугольник воспроизведения):

В Jupyter Notebook (который в Google Colab бесплатен) можно делать вещи (чаще всего участвует библиотека pandas — с её изучения, помимо базового языка python рекомендую начать самообучение), которые в программах ТА сделать или сложно или долго или вовсе невозможно.

ЗЫ: оффтопик в комментариях удаляется!

Google Colaboratory — это не так давно появившийся облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения. Используя Colaboratory, можно получить удаленный доступ к машине с подключенной видеокартой, причем совершенно бесплатно, что сильно упрощает жизнь, когда приходится обучать глубокие нейросети. Можно сказать, что она является некоторым аналогом гугл-документов для Jupyter Notebook.

В Colaboratory предустановлены Tensorflow и практически все необходимые для работы Python-библиотеки. Если какой-то пакет отсутствует, он с легкостью устанавливается на ходу через pip или apt-get . Но что если необходимо собрать проект из исходников и подключиться к GPU? Оказывается, это может быть не настолько просто, что я выяснил в ходе сборки SSD-Caffe. В этой публикации я дам краткое описание Colaboratory, опишу встреченные трудности и способы их решения, а также приведу несколько полезных приемов.

Весь код доступен в моем Colaboratory Notebook.

Коротко о Colaboratory

Грубо говоря, Colaboratory позволяет запускать Jupyter Notebook на удалённой машине. Файлы Colaboratory представляют собой обычные .ipynb «ноутбуки» и хранятся в Гугл-диске. Также есть набор функций, позволяющий загружать файлы с удаленной машины на Гугл-диск и обратно. Этими файлами можно так же делиться с другими, можно писать к ним комментарии, как в Гугл-документах.

В Colaboratory можно использовать GPU, а именно Tesla K80. Для этого нужно подключить ее в настройках: Runtime Change runtime type Hardware accelerator. Стоит заметить, что GPU не всегда доступны, и тогда Colaboratory предложит запустить машину без нее.

Похоже, что ничего, кроме самого Jupyter Notebook, запустить нельзя, но есть косвенный доступ к терминалу: для этого нужно добавить восклицательный знак перед командой терминала, например !mkdir images . Вообще можно считать, что мы имеем дело с совершенной обычной машиной, на которой установлена Ubuntu 17.10 (на момент написания публикации), но подключенной удаленно. Отсюда следует, что на ней можно делать вообще все, что можно делать через терминал (не в интерактивном режиме), в том числе:

  • клонировать репозитории с помощью git clone ,
  • загружать данные с помощью wget (кстати, с Гугл-диска даже большие файлы грузятся почти мгновенно),
  • использовать make (и скорее всего cmake ),
  • устанавливать инструменты и библиотеки с помощью apt-get и pip

Еще несколько замечаний по поводу Colaboratory:

  • Похоже, у пользователя есть неограниченный доступ ко всем файлам системы (любые команды нужно писать без sudo );
  • Состояние терминала не переносится между командами, даже если они в одной ячейке (например cd dir при необходимости придется писать в начале каждой команды);
  • Если надолго отключится от Colaboratory, все изменения на виртуальной машине будут стёрты, включая все установленные пакеты и скачанные файлы, поэтому рекомендуют установку пакетов включать в Jupyter Notebook;
  • Через 12 часов непрерывного использования машина автоматически отключается, но потом ее можно перезапустить (в теории, на практике GPU может быть недоступна).

Сборка SSD-Caffe

Я хотел попробовать Single Shot Detector (SSD), а именно его Caffe реализацию в Google Colaboratory, но для этого проект нужно было собрать из исходников.

Кстати, если вам подойдёт любая версия Caffe, есть способ намного проще (это даже работает, хотя запускать что-либо я не пробовал):

Сборка SSD-Caffe из исходников — это довольно длинный квест из нескольких шагов, пройти который можно только при помощи костылей.

Шаг 1: установка зависимостей

Здесь мы должны загрузить все зависимости для Caffe с помощью apt . Однако, прежде чем делать это, надо разрешить apt загружать исходный код зависимостей. В руководстве по установке Caffe сказано, что для этого необходима «deb-src строка в файле sources.list». К сожалению, подробностей там нет, поэтому я просто раскомментировал все deb-src строки в файле /etc/apt/sources.list :

И это сработало. Осталось только загрузить зависимости:

Шаг 2: нужен другой компилятор

Здесь проблема заключается в следующем: g++-7 , который по умолчанию является основным, почему-то несовместим с CUDA-компилятором nvcc , поэтому придется использовать что-то другое. Я скачал g++-5 и сделал его компилятором по умолчанию:

Шаг 3: придётся собрать boost

Если попытаться собрать Caffe на этом этапе, проблемы возникнут при попытке подключить boost, поскольку он собран другим компилятором, так что его исходники придётся скачать и тоже собрать с помощью g++-5 (подробнее на сайте boost):

Шаг 4: настройка Makefile

Клонируем Caffe с GitHub:

И меняем необходимые поля в Makefile.config — я изменил путь к CUDA, поменял опцию BLAS, поменял версию OpenCV на третью, добавил Python layer, а также добавил все пути к библиотекам, которые установлены, но почему-то не нашлись (всё это удобно сделать с помощью Python):

Также в самом Makefile пришлось заменить все теги -isystem на -I : оба отвечают за поиск заголовков, но обрабатываются немного по-разному, и без этой замены проблемы возникали уже при подключении stdlib (здесь подробнее):

Остался последний костыль — подправить файл c++config.h , иначе возникают проблемы с nan-типами (подробнее):

Теперь, собственно, можно собрать Caffe:

Последние две строки добавляют пути библиотек, а именно boost и Caffe.

Теперь Caffe можно использовать (нужно только указать к ней путь в PYTHONPATH):

Чтобы проверить работоспособность, я протестировал проект Mobilenet-SSD: код также есть в моем Colaboratory Notebook.

В частности, я замерял время предсказания для одной картинки, и ускорение на GPU составило примерно 3.8.

Бонус: несколько полезных приёмов

По Google Colaboratory есть отличный туториал на Medium. Также в самой Colaboratory есть файлы с примерами почти всего, что может понадобиться.

Монтировать Гугл-диск в файловую систему виртуальной машины:

Этот код вернёт ссылку и выдаст окно ввода. Нужно перейти по ссылке, скопировать код и ввести его в окно. Мне почему-то приходится делать это два раза. Дальше:

После этого можно использовать свой Гугл-диск как обычный каталог. Кроме того, все изменения в этом каталоге автоматически синхронизируются с Гугл-диском.

Сменить рабочий каталог:

Стереть все изменения и перезапустить машину:

Загрузить файл на локальную машину:

Получить словарь из файлов, загруженных на Гугл-диск:

Приглушить вывод команды терминала (перенаправить в переменную):

В целом, Google Colaboratory предоставляет неплохую возможность производить обучение нейросетей в облаке. Правда, этого может быть недостаточно для совсем больших сеток. Другой плюс — это возможность запускать код независимо от локальной операционной системы (что хорошо для воспроизводимости), а также совместно работать над одним проектом. В качестве подвоха — GPU может быть недоступна, в том числе надолго.


[an error occurred while processing the directive]
Карта сайта