Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В процессе работы нашей команде пришлось споткнуться о проблему динамической фильтрации. Сначала мы получали данные, потом их фильтровали, но не знали, сколько отдадим в итоге. Для Звука и отдачи мета-информации эта проблема оказалась очень актуальной.
Сегодня я хочу поделиться, пожалуй, самым простым и быстрым способом оценки эффекта рекламы/события на ключевые показатели. Способ заключается в использовании библиотеки pycausalimpact для Python.
Так случилось, что работал я инженером-проектировщиком в небольшой компании, занимающейся архитектурным освещением. Работа включала в том числе разработку узлов крепления светильников, что требовало, заодно, посчитать все элементы для этого требующиеся. Подсчет в редакторе таблиц без применения макросов меня решительно не устраивал. Найденные альтернативы были слишком громоздкими и/или платными. Так я и пришел к идее взяться за программирование и изобрести свой велосипед.
Они должны собирать необходимую информацию на всех стадиях пайплайна, то есть в каждой из задач DAG'a, а в зависимости от успешного выполнения или при отклонении алгоритма, формировать тело email-сообщения. Например: в задаче происходит ошибка валидации данных и в этом случае должна сообщаться конкретная причина падения DAG. Информация должна быть полезной и понятной для бизнеса.
В данной статье планирую поделиться с вами своей наработкой, которая позволяет создавать меню и кнопки вашего Telegram бота на основе данных хранящихся в БД. Реализовывать все это будем на Python и нам потребуются библиотеки.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
О взаимоотношениях фреймворка Flask, языка программирования Python и попытках футбольного прогнозирования.
В этой статье кратко расскажу запутанную историю серии, придумаю себе проблему в игре и героически решу самописным модом. Материал будет также интересен мододелам других игр — инструментарий здесь прекрасен.
Это вторая часть статьи, посвященную вопросу применения алгоритма Тарьяна для решения систем уравнений. В первой части рассматривалась проблема поиска минимального набора уравнений, из неё нам понадобится только несколько определений.
В этой статье рассмотрим, как использовать Flet для создания панели входа в личный кабинет, где пользователь сможет просматривать данные о своих тратах по счёту.
История pet-проекта, который призван упростить жизнь мобильным музыкантам. Либо заставить технических специалистов сказать *meh* («До» малой октавы). Осторожно — внутри нейронки, музыкальное «железо» и плохой код на Python.
а данный момент мы уже умеем создавать достаточно функциональное API с приличным набором возможностей, но что дальше? Кто и в каких ситуациях ним будет пользоваться, ведь API пишется именно для этого.
В этой статье я поведаю вам о своём намерении написать ремейк старой DOS игрушки Donkey.bas с использованием стандартных библиотек Python: Tkinter, Time, Random и Winsound..
Однажды мне взбрело в голову написать собственную имплементацию алгоритма сжатия RLE. В этой статье рассказываю подробнее про RLE: что это за зверь такой, где используется, чем плох, чем хорош, и какие неожиданные сложности могут возникнуть при попытке имплементации.
На этапе запуска TestY в качестве фреймворка для разработки мы выбрали Django, так как он позволяет в максимально короткие сроки реализовать MVP. Однако развивать такой продукт — добавлять фичи, наращивать число пользователей и объем хранимых данных в системе — бывает сложно.
Уверен, читатели знают правильный ответ на вопрос - какова вероятность встретить динозавра на улице? И уж точно не растеряются когда эта встреча произойдет. Но что делать, если нужно найти конкретного динозавра на конкретном изображении?
Сейчас нейросети стали настолько большими, что обучение большой сети на 1 видеокарте технически невозможно или займёт десятки и сотни лет. Кроме того, на большой обучающей выборке всплывают проблемы забывания сетью того, чему её учили вначале. Одним из способов решения этих проблем является разбивка датасета на куски, и обучение одной и той же нейросети параллельно на разных устройствах. Потом, очевидно, нужно каким-то образом слить обученные нейросети в одну. Обсудим в этой статье детальнее, зачем это вообще может быть нужно, и как это сделать более-менее правильно.
В выгрузке из нашей системы имеется рабочая среда, естественно, таких сред может быть несколько. Перечисление сред изначально было через «;», через какое-то время кто-то подумал, что неплохо будет всё-таки использовать «,». Это исправить можно и в Excel, но наименование рабочей среды должно начинаться с существительного + прилагательного
Некоторые публикации отвергают модель Пуассона для оценки результатов футбольных матчей в пользу отрицательного бинома. Разбираем модель Пуассона, исследуем двумерную пуассоновскую модель. Сравниваем наблюдаемые и ожидаемые частоты забитых мячей, разбираем тесты на соответствие показателям.
Однажды я наткнулся на вот эту потрясающую статью (здесь я о ней порассуждал), которая навела меня на одну мысль. Как я подошёл бы к задаче разработки тайника для передачи сообщений? И, если уж мы об этом заговорили — подумаем о том, что нам нужно от подобной системы.Полагаю, что следующие требования вполне разумны. Они сформулированы по мотивам размышлений о том, зачем вообще нужен защищённый тайник.