Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Предлагается взглянуть на dataset постов с pikabu.ru c точки зрения датастатистики. Сам датасет в составе 450к штук собран лучшими круглосуточными парсерами, обработан отдушками, убирающими дубликаты статей, а также нашпигован дополнительными столбцами, смысл наличия которых доступен только посвященным. Здесь не столько интересен сам датасет, сколько подход к анализу подобных сайтов. В последующих постах попробуем применить элементы из maсhine learning для анализа.
Сегодня я хочу продолжить тему «веселых картинок» в мире RabbitMQ. В своей статье Алексей Казаков рассматривал такой мощный инструмент, как отложенные очереди, и разные реализации стратегии Retry. А сегодня мы поговорим, как использовать RabbitMQ для планирования периодических задач. Зачем нам понадобилось создавать свой велосипед и почему мы отказались от Сelery и других инструментов менеджмента задач? Дело в том, что они не подошли под наши задачи и требования к отказоустойчивости, которые у нас в компании достаточно жесткие.
После моей недавней статьи (части 1, 2, 3) о криминале и полицейской стрельбе в США и их связи с расовой принадлежностью я решил продолжить эту тему и в таком же ключе проанализировать другие открытые данные — благо, таких еще достаточно благодаря программе криминальной отчетности ФБР. Сегодня будем исследовать данные по преступлениям, совершенным на почве нетерпимости. Сначала посмотрим на всю статистику целиком, а затем подробно рассмотрим именно расовую нетерпимость и конкретно преступления, совершаемые белыми и черными на почве вражды к белым и черным.
Продолжаем тему музыкального программирования — ранее мы говорили о языках Csound, SuperCollider и Pure Data, а сегодня рассказываем Python и библиотеках FoxDot, Pippi и Music-Code.
Данная статья — вторая в серии. Первую вы можете найти здесь.
Одна из наших задач — создавать и улучшать алгоритмы ранжирования для ленты новостей. В этой статье расскажу о том, как можно применять для этого причинно-следственный анализ — чтобы в результате сделать сервис интереснее для пользователей. Поговорим про преимущества такого подхода по сравнению с корреляционным анализом, и я предложу модификации существующих алгоритмов.
Перевод: Python’s @classmethod and @staticmethod Explained
Для новичков, изучающих объектно-ориентированное программирование на Python, очень важно хорошо разбираться в таких понятиях как classmethod и staticmethod для написания более оптимизированного и повторно используемого кода.
Кроме того, даже опытные программисты, работающие на разных языках, часто путают эти два понятия.
Ни для кого не секрет, что Python прочно занял первенство в ML и Data Science. А что если посмотреть на другие языки и платформы? Насколько в них удобно делать аналогичные решения?
Я представляю команду разработчиков некоммерческой организации CyberDuckNinja. Мы создаём и поддерживаем целое семейство продуктов, которые позволяют облегчить разработку backend-приложений и сервисов машинного обучения. Сегодня хотелось бы затронуть тему интеграции Python в C++.
Продолжаем наше исследование, посвященное ситуации в США со стрельбой полицейских и уровнем преступности среди представителей белой и черной (афроамериканской) рас. Напомню, что в первой части я рассказал о предпосылках исследования, его целях и принятых оговорках / допущениях; а во второй части была демонстрация анализа взаимосвязи между расовой принадлежностью, преступностью и гибелью от рук служб правопорядка.
Для того что бы понять как работает prometheus_flask_exporter достаточно минимального примера:
Продолжаем собирать для вас материалы из области ML. Как и всегда предпочтение отдаем проектам, которые содержат ссылки на непустые репозитории, или предоставляют высокоуровневые API.
Перевод: Jan Giacomelli — Python Dependency Injection Написание чистого, поддерживаемого кода — сложная задача
В компьютерном зрении существует метод измерения расстояния до объекта без использования датчиков глубинны и стереокамер. В данной работе метод используется для определения положения и скорости тележки мостового крана. Благодаря тому, что тележка оснащена энкодерами, я смогу показать, насколько точно работает данный метод, основанный на подобие треугольников. В статье показано как измерить дистанцию с помощью одной камеры, и как это можно использовать в практических задачах. Тема посвящена моей дипломной работе в магистратуре, которую я писал два года назад.
Мы снова в эфире и продолжаем цикл заметок Дата Сайентиста и сегодня представляю мой абсолютно субъективный чек-лист по выбору модели машинного обучения. Это топ-10 свойств задачи и просто пунктов (без порядка в них), с точки зрения которых я начинаю выбор модели и вообще моделирование задачи по анализу данных. Совсем не обязательно, что у вас он будет таким же — здесь все субъективно, но делюсь опытом из жизни.
Одно из главных достоинств Python — его выразительность. Функциональные средства языка позволяют лаконично описывать преобразования над данными. На мой взгляд в Python не хватает некоторых инструментов, которые помогли бы удобнее описывать преобразования данных и дополнить функциональную составляющую языка, в частности "пайплайны функций" и их частичное применение. Поэтому в этом посте я лью воду о возможности и необходимости данных средств с экспериментами по их реализации. Пришёл во многом за критикой. Приятного чтения!
Дошли руки до Cythona, спасибо самоизоляции. Проблема прозаична — как ускориться на python с минимальными потерями в синтаксисе. Один из подходов — использование Сython (сместь С и python). Не давала покоя публикация с громким названием отсюда — habr.com/ru/company/ruvds/blog/462487 Но из содержания публикации мало что можно вынести, так как формулы и результирующая таблица неверны. Попробуем дополнить картину, начатую авторами поста и расставим точки над и.
В данной статье ломаем шифры перестановки и Виженера, расшифруем сохраненный в браузере Mozilla Firefox пароль, расправляемся с блокировкой Android и разбираемся с атакой Bit-Flipping.
С тех пор, как первая модель завершения кода IntelliCode была представлена в Visual Studio и Visual Studio Code в 2018 году, она стала важным помощником по кодингу для миллионов разработчиков по всему миру. В последние два года мы постоянно работали над тем, чтобы адаптировать IntelliCode для большего количества языков программирования, а в то же время изучали способы повышения точности и покрытия модели, чтобы обеспечить еще большее удовлетворение пользователей. Одним из наших основных исследовательских усилий было привнести последние достижения в области глубокого обучения для моделирования естественного языка в моделирование языков программирования. После использования таких технологий, как машинное обучение Azure и среда выполнения ONNX, мы успешно реализовали первую модель глубокого обучения для всех пользователей IntelliCode Python в Visual Studio Code.
Данная статья посвящена разбору плюсов и минусов очередного Python фреймворка, который увидел свет около недели назад.