Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Функциональное программирование — не самый популярный подход к написанию кода на Python. Но у ФП в Python есть активные сторонники. Они широко применяют и продвигают модули вроде functools, itertools из стандартной библиотеки и пакеты вроде toolz, funcy, returns и др. Мы рассмотрим, как идеи элегантного ФП кода и красивых математических абстракций сталкиваются с реальностью интерпретатора CPython и культуры pythonic кода. Доклад будет полезен программистам на Python, интересующимся функциональным программированием (уже применяющим его или заинтересованным в применении) и желающим обсудить, насколько ФП нужно и полезно им в Python. Предполагается знание основных концепций ФП (чистые функции, побочные эффекты, функции высшего порядка).
В мае разработчики движка Modular опубликовали публичную версию языка Mojo. Код на Mojo выглядит один-в-один, как код на питоне, и это не случайно. Mojo — это одновременно под- и надмножество питона, позволяющее выжимать адскую производительность в требовательных к CPU задачах — например, в задачах ML и AI. Подробностей пока мало: запустить Mojo локально нельзя, можно лишь воспользоваться специальной версией Jupyter Notebook, доступ к которой выдаётся через лист ожидания. Из материалов про Mojo пока доступны в основном только красивые презентации его авторов (показывающие, например, ускорение относительно CPython в тысячи раз на задаче умножения двух матриц). Я получил доступ к превью Mojo и немного в нём поковырялся. Так что теперь давайте вместе во время доклада попробуем разобраться, есть ли у этой разработки шансы на революцию, или это просто попытка выехать на хайпе вокруг AI?
В рамках доклада я расскажу про возможные пути развития нового сервиса, а также поделюсь опытом, куда может завести недопроектирование и перепроектирование на разных этапах развития проекта. Затронем: - Общение с бизнесом - Проектирование - Тестирование и многое другое Доклад будет полезен тем, кто хочет запустить сервис, который будет поддерживаться и развиваться в условиях меняющихся требований.
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
В этой статье я расскажу про своё видение работы с цветом при визуализации графиков. Буду показывать все на примерах — уверен, они вам понравятся. Я покажу не только картинки было-стало, но и приведу примеры кода, а также объясню логику принятия решений: как использовать ту или иную палитру в конкретной задаче.
Гиперпараметры — это параметры, которые не учатся в процессе обучения модели. Они задаются заранее. От выбора гиперпараметров напрямую зависит качество и эффективность модели, а их оптимизация может улучшить результаты предсказаний.
Это вторая и заключительная часть статьи, в которой мы рассматриваем задачу классификации экзопланет. Если предыдущая статья была больше про предобработку данных, то здесь мы будем строить модели, отбирать лучшие и экспериментировать.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Интеграция редактора TinyMCE в админ панель Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-tinymce/
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Django-приложение для гибкой фильтрации объектов модели (querysets). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-filter/
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
Сценарии использования ИИ для учебы на поверхности. Поговорим же здесь про то, как можно использовать ChatGPT для обучения программированию.
Линейный дискриминантный анализ (Linear Discriminant Analysis или LDA) — алгоритм классификации и понижения размерности, позволяющий производить разделение классов наилучшим образом.
Оптимизация System check framework
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.