Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Статья об росте использования языка
У начинающего специалиста по данным (data scientist) есть возможность выбрать один из множества языков программирования, который поможет ему быстрее освоить данную науку. Тем не менее, никто точно не скажет вам, какой язык программирования лучше всего подходит для этой цели. Ваш успех как специалиста в данной области будет зависить от множества факторов и сегодня мы постараемся их рассмотреть, а в конце статьи вы сможете проголосовать за тот язык программирования, который вы считаете наиболее подходящим для работы с данными.
PyTest — отличный пакет для тестирования на Python, и с давних пор один из моих любимых пакетов в целом. Он значительно облегчает написание тестов и обладает широкими возможностями по составлению отчетов о непройденных тестах. Тем не менее, на момент версии 2.7, он менее эффективен в тестировании (asyncio) подпрограмм. Поэтому не стоит пытаться их тестировать таким способом:
PyTorch — современная библиотека глубокого обучения, развивающаяся под крылом Facebook. Она не похожа на другие популярные библиотеки, такие как Caffe, Theano и TensorFlow. Она позволяет исследователям воплощать в жизнь свои самые смелые фантазии, а инженерам с лёгкостью эти фантазии имплементировать.
Итак, на протяжении уже нескольких лет я в свободное время копошусь в вопросах, связанных с освещением и больше всего мне интересны спектры разных источников света, как «пращуры» производных от них характеристик. Но не так давно у меня совершенно случайно появилось еще одно хобби — это машинное обучение и анализ данных, в этом вопросе я абсолютный новичок, и чтобы было веселей делюсь периодически с вами своим обретенным опытом и набитыми «шишками»