Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Audio
Документация, тестирование, форматирование кода
Хабр, привет. Написал пост, который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он со списком блокнотов и библиотек ML и Data Science для разных отраслей промышленности. Все коды на Python, и размещены на GitHub. Они будут полезны как для расширения кругозора, так и для запуска своего интересного стартапа.
Пишете на Python и не знаете, с какого паттерна проектирования начать? В статье разбор популярных шаблонов с примерами кода на Python.
Каждый день пользователи по всему миру получают большое количество различных рассылок — только через сервис MailChimp ежедневно рассылают миллиард писем. Из них открывают 20.81%.
Ежемесячно пользователи наших сайтов получают рассылки с отобранными редактором материалами. Эти письма открывают около 21% читателей.
Для того, чтобы повысить это число можно сделать их персонализированными. Один из способов — добавить рекомендательную систему, которая будет подсказывать материалы, интересные конкретному читателю.
В статье «Реляционно-сетевая модель данных» была предложена новая концепция моделирования данных HTMS, являющаяся развитием канонической реляционной модели. В настоящем материале будет показано на примерах, как ее можно практически использовать с применением API логического уровня. Примеры привязаны к широко известному учебно-методическому решению по созданию сайтов — шаблону веб-проекта опросов на фреймворке Django в MS Visual Studio.
Одна из основных задач диалоговых систем состоит не только в предоставлении нужной пользователю информации, но и в генерации как можно более человеческих ответов. А распознание эмоций собеседника — уже не просто крутая фича, это жизненная необходимость. В этой статье мы рассмотрим архитектуру рекуррентной нейросети для определения эмоций в текстовых беседах, которая принимала участие в SemEval-2019 Task 3 “EmoContext”, ежегодном соревновании по компьютерной лингвистике. Задача состояла в классификации эмоций (“happy”, “sad”, “angry” и “others”) в беседе из трех реплик, в которой участвовали чат-бот и человек.
Как выдерживать целостность бизнес-логики в разработке? Чем инструментарий domain-driven design может быть полезен программистам разных уровней? Какие проблемы решает DryPython и чем он отличается от аналогов?