Разбираемся с тестированием в Python

Применяем Deep Watershed Transform в соревновании Kaggle Data Science Bowl 2018

Представляем вам перевод статьи по ссылке и оригинальный докеризированный код. Данное решение позволяет попасть примерно в топ-100 на приватном лидерборде на втором этапе конкурса среди общего числа участников в районе нескольких тысяч, используя только одну модель на одном фолде без ансамблей и без дополнительного пост-процессинга. С учетом нестабильности целевой метрики на соревновании, я полагаю, что добавление нескольких описанных ниже фишек в принципе может также сильно улучшить и этот результат, если вы захотите использовать подобное решение для своих задач.

Мобильное приложение на Python c kivy/buildozer. Лекция в Яндексе

Не факт, что вам потребуется написать серьёзное приложение на Python. А вот быстро собрать работающий сервис, чтобы «продать» его заказчику, — почему нет? Python универсален, и опыт создания мобильного софта на этом языке может оказаться полезным. Владислав Шашков из Сбербанка рассказал о том, как строится разработка с помощью фреймворка kivy.

Авторизация с помощью JWT с Django, Axios и Vue

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cxxii)

Talk Python to Me: #158 Quantum Computing and Python Talk Python to Me

RTA - Red team Arsenal - сканер уязвимостей

django-lifecycle - пишем хуки на сигналы

Пишем простой SOCKS сервер на Python

Ссылаемся на модель User

Прощай manage.py

Ассоциативные правила, или пиво с подгузниками

Обучение на ассоциативных правилах (далее Associations rules learning — ARL) представляет из себя, с одной стороны, простой, с другой — довольно часто применимый в реальной жизни метод поиска взаимосвязей (ассоциаций) в датасетах, или, если точнее, айтемсетах (itemsests). Впервые подробно об этом заговорил Piatesky-Shapiro G [1] в работе “Discovery, Analysis, and Presentation of Strong Rules.” (1991) Более подробно тему развивали Agrawal R, Imielinski T, Swami A в работах “Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases” (1993) [2] и “Fast Algorithms for Mining Association Rules.” (1994) [3].

Мега-Учебник Flask, Часть XX: Магия JavaScript

Это двадцатый выпуск серии Мега-учебника Flask, в котором я собираюсь добавить всплывающее окно, появляющееся при наведении указателя мыши на имя пользователя.

Python 3.7: введение в Data Classes

Автоматизация криптоторговли с Django и Celery

В свете бурного развития криптоиндустрии и криптоторговли в частности, наша команда, в рамках эксперимента, решила создать торгового робота, основной целью которого является торговля на криптоплощадке poloniex. В этой статье я постараюсь рассказать о всех трудностях, возникших во время написания робота, а так же о результатах, которых нам удалось достичь.

Разбираемся с Qt на Python

rebound - Command-line debugger

Hallucinogenic Deep Reinforcement Learning Using Python and Keras

Python модули и пакеты

Реализация SVM и Kernel SVM на Scikit-Learn