PyCharm 2019.2.3

Играемся с комплексными числами

Очередной очерк. На этот раз поиграемся с комплексными числами, с формулами и их визуализацией.

The Python Software Foundation обновил Code of Conduct

Применяется для официальных Python конференций

Линейная алгебра на Numpy: часть 1

Как обработать большие xml на 8 Гб памяти. Работаем с базой ФИАС,pandas и python

Скачать ее можно перейдя по ссылке, данная база является открытой и содержит все адреса объектов по России (адресный реестр). Интерес к этой базе вызван тем, что файлы, которые в ней содержатся достаточно объемны. Так, например, самый маленький составляет 2,9 Гб. Предлагается остановиться на нем и посмотреть, справится ли с ним pandas, если работать на машине, располагая только 8 Гб оперативной памяти. А если не справится, какие есть опции, для того, чтобы скормить pandas данный файл.

jira - автоматизируем JIRA

Робот-танк на Raspberry Pi с Intel Neural Computer Stick 2

Вот и наступил новый этап в развии Raspberry-танка.

В предыдущей серии оказалось, что семантическая сегментация из коробки не по зубам Raspberry.

espresso - A Fast End-to-End Neural Speech Recognition Toolkit

Разбираемся с асинхронностью Python

Для новичков

Keras: отслеживаем пере/недообучение сети

Учимся вовремя останавливать обучение или дообучать

Podcast.__init__: Exploratory Data Analysis Made Easy At The Command Line

Audio

Генератор простых арифметических примеров для чайников и не только

В этой «статье», а вернее сказать очерке, покажу очень простой способ развлечься зная самые основы latex и python.

Осваиваем дополнительные навыки с Pandas за 20 минут

Как организовать работу с кодом если ты Data Scientist

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cxcv)

50 оттенков matplotlib — The Master Plots (с полным кодом на Python)

Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.

Test and Code: 88: Error Monitoring, Crash Reporting, Performance Monitoring - JD Trask

Audio

mem_usage_ui - отслеживаем потребление памяти

UI на aiohttp и vuejs для замеров потребления памяти процесса и построения графиков

Как создать Python wrapper и не сойти с ума

Недавно прочитал статью про очень полезный инструмент, и так как я уже давно искал какой-то проект, чтобы начать контрибьютить, решил посмотреть, что там есть на гитхабе и чем можно помочь. Одно из issue было на счет создания обертки (дальше буду использовать wrapper) для Cи-шной библиотеки. В тот момент я подумал "О, что-то интересное, уверен, это займет не больше часа". Как же сильно я ошибался.

В этой статье я решил показать не один путь для решения подобной задачи, а несколько разных вариантов. Я покажу варианты создания модулей на Pythonс компиляцией в С, использование маленькой самописной библиотеки С в Python и – последний вариант – использование большой C библиотеки в Python без боли и pxd файлов.

Задача: извлечь ключевые выражения из текста на русском языке. NLP на Python

Что было нужно в самом начале:

• программа, «выуживающая» из сырого текста на русском языке уникальные названия продукции по определенной отрасли. Сырой текст — текст, который писал человек, просто излагая свои мысли и не заботясь о формировании или выделении какого-либо списка слов;
• автоматически получаемый список слов;
• минимальная ручная или автоматизированная обработка для преобразования списка в набор хештегов или ключевых слов к тексту.