Выпуск 183

Осталось чуть меньше месяца до пятого российского PyConRu. Конференция пройдет 16-17 июля в отеле «Cronwell Яхонты Таруса» в 95 км от Москвы (до места проведения и обратно будет трансфер).

В программе сейчас 25 докладов. Вот некоторые из спикеров: Paul Hildebrandt (Walt Disney Animation Studios, США), Łukasz Langa (Facebook, США), Nina Zakharenko (Venmo, США), Lynn Root (Spotify, США), Maciej Fijałkowski (PyPy, ЮАР), Андрей Степанов (Тинькофф Банк), Александр Кошкин (Positive Technologies), Кирилл Борисов (Яндекс), Елизавета Шашкова (JetBrains), Михаил Юматов (ЦИАН), Игорь Новиков (Scalr), Олег Чуркин (Rambler&Co). 

Пока все обсуждают ИИ в мире Pacman, мы начнем делать свой ИИ в Minecraft с фреймворком Malmo от Microsoft Research. Pacman у нас тоже появится. Если вы любите кубический мир, или вам хотелось бы начать изучать искусственный интеллект, или у вас есть дети, с которыми вы не можете найти общие увлечения, или же вас просто заинтересовала тема – прошу под кат.

О чём могут «рассказать» законы распределения случайных величин, если научиться их «слушать» Законы распределения случайных величин наиболее «красноречивы» при статистической обработке результатов измерений. Адекватная оценка результатов измерений возможна лишь в том случае, когда известны правила, определяющие поведение погрешностей измерения. Основу этих правил и составляют законы распределения погрешностей, которые могут быть представлены представлены в дифференциальной (pdf) или интегральной (cdf) формах. К основным характеристикам законов распределения относятся: наиболее вероятное значение измеряемой величины под названием математическое ожидание (mean); мера рассеивания случайной величины вокруг математического ожидания под названием среднеквадратическое отклонение (std). Дополнительными характеристиками являются – мера скученности дифференциальной формы закона распределения относительно оси симметрии под названием асимметрия (skew) и мера крутости, огибающей дифференциальной формы под названием эксцесс (kurt). Читатель уже догадался, что приведенные сокращения взяты из библиотек scipy. stats, numpy, которые мы и будем использовать.

Предлагаю продолжить добрую традицию, которая началась в пятницу чуть больше месяца назад. Тогда я поделилась с вами вводной статьёй о том, для чего нужно машинное обучение в страховой компании и как проверялась реалистичность самой идеи. Сегодня будет её продолжение, в котором начинается самое интересное — тестирование алгоритмов.

API для управления виртуальной машиной сервиса

. Здесь я хочу рассказать о том, почему меня не устраивает мышка, и как я пытаюсь ее заменить. Я разрабатываю CAE-программы для инженеров (расчет статики и динамики механических систем), треть рабочего времени я работаю как project manager, а в остальное время я — системный архитектор, разработчик и тестер в своем и в чужих проектах. У меня всегда открыты десять-двадцать окон, между которыми мне приходится постоянно прыгать:

Мне захотелось узнать, реально ли выиграть в конкурсах репостов ВКонтакте. 
Как это сделать? Ответ очевиден — надо участвовать во всех конкурсах и по теории вероятности, чем больше конкурсов, тем больше шанс выиграть хоть что-то.

Статья про использование BDD в PyCharm

Django это мощный фреймворк используемый в множестве отличных проектов. Из коробки в нем включено много полезных батареек, которые значительно ускоряют разработку и соответственно уменьшают ее стоимость. Однако, когда проект растет и набирает аудиторию, вы неизбежно столкнетесь с проблемами производительности. В этом посте я попробую рассказать о том с какими проблемами вы можете столкнуться и как их решить.

Это первая статья из серии, здесь будут рассмотрено профилирование и настройки Django.

Как пробросить сигнал в Docker и обработать

Технологии стали активом — финансовые организации теперь не только занимаются своим основным бизнесом, но уделяют много внимания новым разработкам. Мы уже рассказывали о том, что в мире высокочастотной торговли лучших результатов добиваются обладатели не только самого эффективного, но и быстрого софта и железа. Среди наиболее популярных в сфере финансов языков программирования можно отметить R и Python, также часто используются C++, C# и Java. В опубликованном на сайте DataCamp руководстве речь идет о том, как начать использовать Python для создания финансовых приложений — мы представляем вам серию статей-адаптаций глав этого материала.

Прежде всего следует знать, что не всякий маршрутизатор позволит вам это сделать. Скорее всего, потребуется предварительно установить одну из альтернативных прошивок (firmware). 

Автоматизация в Django - мечта разработчика. С помощью Celery можно автоматизировать много рутинной работы - бэкапы, генерация отчетов и тд.

Сравнение двух фреймворков

Аудио-подкаст

Мы все используем вещи, которые производят на фабрика, но вы задумывались, какой код управляет этим производством? На этой неделе Jonas Neubert расскажет нам, как устроена вся система и софт на современных фабрика, и как используется Python

В 30 раз быстрее чем html5lib

Соединяемся с JavaScript