Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Есть много статей, объясняющих, для чего нужен Python GIL (The Global Interpreter Lock) (я подразумеваю CPython). Если вкратце, то GIL не даёт многопоточному чистому коду на Python использовать несколько ядер процессора. Однако мы в Vaex исполняем большинство задач с интенсивными вычислениями на С++ с отключением GIL. Это нормальная практика для высокопроизводительных Python—библиотек, в которых Python всего лишь выступает в роли высокоуровневого связующего звена.
Взлёт искусственного интеллекта привёл к популярности платформ машинного обучения MLaaS. Если ваша компания не собирается строить фреймворк и развёртывать свои собственные модели, есть шанс, что она использует некоторые платформы MLaaS, например H2O или KNIME. Многие исследователи данных, которые хотят сэкономить время, пользуются этими инструментами, чтобы быстро прототипировать и тестировать модели, а позже решают, будут ли их модели работать дальше.
В предыдущей статье я рассказал, как подготовить датасет, содержащий тексты блога habr.com с информацией об их принадлежности к определенной категории. Теперь на базе этого датасета я расскажу о подходах, позволяющих создать классификатор, автоматически относящий текст к той или иной категории.
Сегодня нам предстоит описать решение задачи по созданию классификатора текстовых документов. Шаг за шагом мы будем пытаться улучшить нашу модель. Давайте посмотрим, что же из этого получится.
Одно из ключевых направлений развития платформы данных InterSystems IRIS — открытость. Открытость во взаимодействии с языками программирования, технологиями и протоколами. Поддержка языков программирования двусторонняя — возможен как вызов кода из InterSystems IRIS, так и предоставляется API для работы с InterSystems IRIS извне.
Datalore — это мощная онлайн-среда для Jupyter-ноутбуков, разработанная в JetBrains. Здесь мы собрали описание самых важных обновлений Datalore за прошедший год.
Этот пост будет полезен двум категориям людей: IT-рекрутерам и начинающим разработчикам, которые хотят научиться писать простенькие программы для решения практических задач.
Задача: известен профиль пользователя на GitHub, необходимо найти email этого пользователя
Итак, все фотографии разложены по папкам и находить фотографии Новых годов или дней рождения стало быстро и удобно. Фотографии из отпусков тоже можно найти относительно быстро, но хотелось большего. А именно, искать по людям и не просто по людям, а по набору людей, например, найти все совместные фотографии детей или фотографии с бабушкой и т.д.
Поэтому я решил немного углубиться в так называемый Face Recognition.
Хочу в этой статье развеять мистику. Давайте чего-нибудь обучим, и найдём закономерности в большом наборе данных. Может и предскажем что-нибудь, даже. На простом, добром питоне – без всякой библиотеки в два гигабайта, и с минимальным входным порогом знаний.
В гостях у Moscow Python Podcast психолог Виталий Афанасьев разработчик в компании Leroy Merlin. Поговорили с Виталием о преимуществах микросервисной архитектуры и о том, как Leroy Merlin на нее переходит.
На новом рабочем месте меня посадили за ПК, оборудованный процессором Ryzen 2600 и видеокартой Radeon RX 580. Попробовав обучать нейронные сети на процессоре, я понял, что это не дело: уж слишком медленным был процесс. После недолгих поисков я узнал, что существует как минимум 2 способа запуска современных библиотек машинного обучения на видеокартах Radeon: PlaidML и ROCm. Я попробовал оба и хочу поделиться результатами.
Одним из проектов над которыми мне пришлось недавно поработать, стало создание складской системы для распознавания складируемых деталей. Проблема достаточно простая для понимания: на промышленном складе кладовщики, особенно новые, при поступлении новой партии, зачастую не могут с ходу понять что за детали поступили, и куда их нужно отнести.
Данная статья является сборкой-компиляцией нескольких (основано на первой) статей, как результат моих изучений по теме jwt аутентификации в джанге со всем вытекающим. Так и не удалось (по крайней мере в рунете) найти нормальную статью, в которой рассказывается от этапа создания проекта, startproject, прикручивание jwt аутентификации.
После покупки цифрового фотоаппарата и рождения детей стало появляться большое количество фотографий, а учитывая, что жена с фотоаппаратом почти не расставалась и старалась запечатлеть все «важные» детские моменты, фотографий стало появляться ОЧЕНЬ много. Пришло время навести порядок.
Однажды передо мной встала задача копирования большого количества файлов с ftp-сервера. Нужно было делать бэкап. Казалось бы, что может быть проще! Но увы, ничего готового работающего так же быстро для моих условий найти не удалось.
Скрипт для раскрутки назовём для краткости "робопёс". Представим, что этот скрипт от лица собачьего аккаунта периодически собирает посты по хэштегам на собачьи темы и ставит лайки таким постам. Какая-то часть авторов этих постов заинтресуется, кто им поставил лайк, и зайдёт на страницу собачьего аккаунта. Ну а дальше, как пойдёт. Кто-то пролистает пару экранов вниз и пойдёт дальше. Кто-то поставит робопсу пару ответных лайков (что тоже неплохо, лайки увеличивают охват постов). А если аккаунт понравится (что не исключено, ибо пёс весьма харизматичен), может и подписаться.
Нередко при работе с Bitrix24 REST API возникает необходимость быстро получить содержимое определенных полей всех элементов какого-то списка (например, лидов). Традиционный способ для этого - обращение к серверу через метод *.list (например, crm.lead.list для лидов) с параметром select, перечисляющим список требуемых полей. При этом чем больше размер списка и чем больше полей вы выгружаете, тем дольше сервер формирует ответ.
Плюс, в силу того, что информация сервером выдается постранично, существует несколько стратегий для того, чтобы получить весь список, и некоторые из них позволяют ускорять процесс на порядки по сравнению с последовательными запросами.
О том, как быстро создать скелет веб-проекта на Django, uWSGI и PostgreSQL, доставить его в облако и запустить там.