Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
В предыдущей серии постов для начинающих (первый пост тут) из ремикса книги Генри Гарнера «Clojure для исследования данных» (Clojure for Data Science) на языке Python было представлено несколько численных и визуальных подходов, чтобы понять, что из себя представляет нормальное распределение. Мы обсудили несколько описательных статистик, таких как среднее значение и стандартное отклонение, и то, как они могут использоваться для краткого резюмирования больших объемов данных.
Недавно я переехал в Москву в квартиру без письменного стола.
Это было неловким, отягчающим непростую ситуацию обстоятельством: спального места тоже не было. В общем, я позвонил в IKEA и попросил привезти мне и то и другое.
Через пару дней мебель доставили. Я распаковал первую коробку, из нее вывалилась инструкция и у меня опустились руки: в ней наверняка должно быть пятьдесят разных языков, все мелким шрифтом, как книга заклинаний из Гарри Поттера. Но приглянувшись я увидел, что в ней были только рисунки, а именно: два смешных чувачочка показывали, как обращаться с деталями, как их вертеть, собирать и так далее. Уф, счастье! Я подумал о JSON и XML. IKEA молодцы они использовали универсальный язык жестов и картинов, понятный всем на свете.
Автор статьи, перевод которой мы публикуем сегодня, хочет рассказать о том, как, пользуясь Streamlit, создать веб-приложение, которое позволяет пользователям транскрибировать аудиозаписи, выгружая их на специальный сервер. В проекте будет использован API AssemblyAI, позволяющий преобразовывать звукозапись речи в текст. Интерфейс проекта, достаточно строгий, будет украшен анимациями.
Это пилотная статья. Будем благодарны за обратную связь. Если тема вызовет интерес, мы возможно примем решение выложить на GitHub наши исходники (python) и входные data-set’ы.
В этом посте представлен язык Coconut, функциональное надмножество языка Python, целью которого является создание элегантного функционального кода, оставаясь при этом в знакомой среде Python и библиотеках, и приведено несколько показательных примеров.
На сегодняшний день Python является одним из самых популярных языков программирования, но даже это не помогает ему покрыть все потребности программистов. Самый очевидный минус чистого CPython - это его скорость, поэтому некоторые программисты выбирают для своих задач другие языки программирования, а кто-то просто реализует узкие места на C/C++ и подключает их к Python.
Однако бывают случаи, когда есть некая база кода, написанного на C#, а возможности быстро переписать всё на Python/C/C++ нет. Тогда встает вопрос “как подключить C# к Python?”. Для этого была разработана библиотека pythonnet. В этой статье разберем: как запустить C# код из Python и что из этого может получиться.
Этот пост — о том, как я решил сделать систему коллаборативной фильтрации постов из пабликов Телеграма на основе машинного обучения.
Когда говорят про отчеты к данным (неважно, какая тема) все хотят гибкие дашборды, МНОГО дашбордов, играют конкурсы про BI, выдумывают разные сложные требования и кейсы, отсматривают массу вендоров и решений, разбиваются на непримиримые лагеря и на 100% уверены, что это то, без чего жизнь на работе тяжела, уныла и печальна.
Так ли это? По описанию очень сомнительно (похоже на серебряную пулю), а практика дает подтверждение «отнюдь не так».
Название Py4J можно встретить разве что в списке библиотек, используемых PySpark, но не стоит недооценивать данный инструмент, который обеспечивает совместную работу Python и Java. В этой статье будет кратко описана работа Py4J, рассмотрен пример использования и перечислены сильные и слабые стороны библиотеки. В конце будут описаны альтернативные способы связи Java и Python.
Чтобы состарить лицо на фотографии, сменить прическу или заставить его улыбаться, нужно изучить семантику, содержащуюся в отдельных слоях обученной GAN-модели. Недавние исследования генеративно-состязательных сетей показали, что разные слои содержат разную семантику синтезированных изображений: одни отвечают за цвет, а другие за текстуры и т.д. Очень мало моделей позволяют управлять семантическими атрибутами конкретного слоя. Поэтому в этом месяце продолжают быть актуальными решения и подходы, которые позволяют управлять скрытым пространством для контролируемого создания высококачественных изображений.
Моржовый (walrus) оператор, появившийся в Python 3.8, дает возможность решить сразу две задачи: присвоить значение переменной и вернуть это значение, поэтому порой можно написать код короче и сделать его более читаемым, и он может быть даже более эффективным с точки зрения вычислений.
Давайте посмотрим на моржовый оператор и приведем примеры того, где он может быть полезен.
Тинькофф Инвестиции - популярный российский брокер с передовым клиентским приложением для мобильных устройств и браузеров. Приложение призвано упростить процесс торговли и снизить порог входа в инвестиции до такого минимума, чтобы захватить максимально широкую аудиторию.
Однако, когда инвестиции приобретают серьёзный характер, инвестору нужны точные и подробные данные по его портфелю, в частности, для оценки эффективности инвестирования. И вот здесь с приложением возникают неоднозначности.
Цель этой статьи — показать как мы можем сконфигурировать два и более контейнера, чтобы они могли взаимодействовать друг с другом. В этой статье мы сделаем следующее:
Создадим образ Docker используя простой веб-сервис с использованием Python и Flask.
Запустим два отдельных контейнера
Создадим сеть в Docker
Объединим контейнеры используя созданную сеть
Версия Python 3.10, работа над которой началась 25 мая 2020 года, запланирована к выпуску 4 октября 2021 года и будет содержать ряд интересных нововведений. Одним из многообещающих нововведений будет структурированное сопоставление с шаблонами (structured pattern matching). Для этого будет введена специальная инструкция сопоставления с шаблонами match. Функциональность сопоставления с шаблонами несомненно вызовет интерес, в особенности у программистов ФП, где она играет важную роль. Остальные новинки новой версии языка описаны здесь.
Сегодня, в 2021 году, мы видим, что инструменты, платформы и сервисы для интеллектуальной обработки данных и машинного обучения всё чаще внедряются почти во всех отраслях: здравоохранение, финансы, производство, розничная торговля, развлечения, транспорт…
Сегодня, 4 мая, в день Звездных войн мы подготовили для Вас подробный гайд по основным функциям библиотеки dplyr. Почему именно в день Звездных войн? А потому что разбирать мы все будем на примере датасета starwars.
Я работаю в обычном велосипедном магазине в центре Варшавы. Торгуем как стационарно, так и в интернете. Среднее количество купленных велосипедов за день ~2 на весь год. При этом пик продаж приходится на лето и тогда в день можем иметь по ~17 интернет-заказов и столько же в магазине, а зимой не продавать вообще ничего.
В 2020г. в связи с пандемией COVID, спрос на велосипеды вырос до невероятных показателей, а мы, как порядочная контора, начали расширение.
Этот бот был разработан для просмотра информации, находящейся на mqtt сервере внутри локальной сети. Он может работать на одном компьютере с mqtt сервером (в том числе на Raspberry PI или подобном) или отдельно. Задача удалённого управления не ставилась, только предоставление доступа к данным.
Я неоднократно разрабатывал проекты на MicroPython для различных embedded-решений, включая парочку ESP32 WiFi модулей. Для таких проектов есть несколько инструментов: