Задачи курса «Computer Vision Engineer: от детекции и Doc-AI до продакшна»

Выберите задачу и проверьте решение прямо на странице. Регистрация не нужна.

• TensorRT: выбор профиля под форму входа — задача

  Напишите выбор профиля по min, opt и max shape. Проверка границ, числа осей и правил выбора на Python.

• Размер батча для инференса: p50, p95 и бюджет задержки

  Выберите batch size по таблице замеров, выигрышу на кадр и ограничению профиля. Практическая задача на Python с проверкой.

• Стоимость инференса: цена тысячи кадров на Python

  Стоимость инференса: цена тысячи кадров на Python. Практическая задача с проверкой кода и описанием входных данных.

• RTSP URL на Python: разбор адреса и скрытие пароля

  Разберите адрес камеры: IPv6, порт, параметры и percent encoding. Соберите безопасную строку журнала. Задача с проверкой кода.

• Доступность видеопотока: uptime и обрывы на Python

  Посчитайте uptime камеры, число обрывов и время восстановления по журналу кадров. Практическая задача с проверкой функции.

• Событие по серии кадров: задача на Python

  Подтвердите событие по k срабатываниям из n наблюдений и соберите интервалы. Задача для видеоаналитики с проверкой кода.

• Сколько камер выдержит сервер: расчёт на Python

  Рассчитайте число видеопотоков по затратам CPU, FPS и частоте запуска модели. Задача на производительность видеоаналитики.