Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В этой статье я опишу один из подходов для создания json api сервиса с валидацией данных.
Сервис будет реализован на aiohttp. Это современный, постоянно развивающийся фреймворк на языке python, использующий asyncio.
В этой статье я расскажу как написать свою очень простую машину опорных векторов без scikit-learn или других библиотек с готовой реализацией всего в 30 строчек на Python. Если вам хотелось разобраться в алгоритме SMO, но он показался слишком сложным, то эта статья может быть вам полезна.
Удивительное дело, но в русскоязычном сегменте интернета почти нет материала, разъясняющего понятным языком соглашение Эйнштейна о суммировании. Не менее удивительно то, что материалов, позволяющих понять принцип работы функции einsum в русскоязычном интернете ещё меньше. На английском есть довольно развёрнутый ответ о работе einsum на stack overflow, а на русском только некоторое число сайтов, предоставляющих кривой перевод этого самого ответа. Хочу исправить эту проблему с недостатком материалов.
Широкое распространение в последние годы получили программы, которые пытаются предсказать, какие объекты будут интересны пользователю, имея определенную информацию о его профиле. До 2006 года такие алгоритмы не пользовались популярностью. Но все изменилось осенью 2006 года, когда компания Netflix предложила разработчикам 1 000 000$ за лучший алгоритм предсказания. Конкурс продлился 3 года.
Мы рады сообщить, что стал доступен релиз расширения Python для Visual Studio Code от февраля 2021 года. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Вы можете узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.
Этот выпуск включает интеграцию с TensorBoard и улучшения работы с кодом с использованием Pylance. Если вам интересно, вы можете изучить полный список улучшений в нашем журнале изменений.
При проведении проверок с использованием моделей машинного обучения одной из часто решаемых задач является задача кластеризации. Например, необходимо разбить на несколько кластеров отзывы клиентов на мобильное приложение (задача тематического моделирования). Для задач кластеризации часто используют модель k-means. Это обусловлено её простотой и понятностью. Однако, у этого алгоритма есть один большой недостаток - необходимость изначально задать число кластеров. Эта проблема прекрасно решается с помощью расширяющегося нейронного газа. Расширяющийся нейронный газ строит граф, пытаясь приблизить распределение данных.
Сегодня расскажу еще одну историю из своей жизни - в этот раз не про свой “чудо-сервер” в двух частях, а про что-то более приземленное, но так или иначе связанное с технологиями. По моему субъективному мнению подсчет личных финансов крайне полезное занятие и я очень надеюсь, что данная статья замотивирует вас или поможет вам начать “считать деньги” и не влезать в кредиты и т.п.
Собственно речь пойдет о том, как мы с супругой ведем семейный бюджет, как к этому пришли и о планах на будущее.
В этой статье расскажем о возможностях мониторинга производительности приложений одного из лидеров квадранта Gartner c APM-решениями — Broadcom. Appdynamics, Dynatrace и New Relic достаточно известны на российском рынке. Broadcom чуть менее знаком, этакая серая лошадка, однако, имеет не уступающий всем троим функционал мониторинга приложений. А использование APM-решения от Broadcom в комплексе с другим их продуктом, зонтичной AIOps-системой DX Operations Intelligence, позволит создать единое окно мониторинга для разнокалиберного ПО и инфраструктуры. Под катом текст и скриншоты.
Я при работе с микроконтроллерами часто сталкивался с бинарными протоколами. Особенно, когда есть несколько контроллеров. Или же используется bluetooth low energy и необходимо написать код для обработки бинарных данных в характеристике. Помимо кода всегда требуется понятная документация.
Всегда возникает вопрос - а можно ли описать как-то протокол и сгенерировать на все платформы код и документацию? В этом может помочь IDL.
Есть три стадии знаний: ты используешь инструмент, ты понимаешь как он работает, ты можешь учить других работать этим инструментом. Потихонечку начал перетекать в третью и стал задавать себе вопросы, которые раньше не задавал. Например, что лучше: import module или from module import function? Я решил разобраться в этом чуть поглубже, ответы на StackOverflow меня не удовлетворили. Для тех, кому лень читать: все варианты хороши.
Время идет быстро, и Python, одному из самых популярных языков программирования современности, исполнилось 30 лет. Впервые о нем стало известно в конце февраля 1991 года, когда Гвидо ван Россум опубликовал первый выпуск Python в группе alt.sources. Работа над языком велась два года, изначальной задачей было создание скриптового языка для работы с операционной системой Amoeba. Язык этот должен был быть более высокого уровня, чем Си, плюс представлял бы удобный доступ к системным вызовам операционной системы.
В новой курсеровской специализации «NLP» от deeplearning.ai в качестве библиотеки глубокого обучения используется Trax. В последнем курсе подробно разбирается механизм внимания и его использование в архитектуре Transformer, в том числе в таких «новеллах» как BERT и T5. Имея некоторое количество свободного времени специализацию можно пройти за несколько недель, что я собственно и сделал, соблазнившись возможностью построить собственный трансформер. Очень хотелось сделать модель, которая может работать с текстами на русском языке.
Vladislav ? Shishkov, [17.02.21 20:59] Господа, есть два вопроса, касаются кастомной долгой операции, например, бекапа: 1. Можно ли через ансибл прикрутить прогрессбар выполнения кастомного баша? (если через плагин, то пните в какой-нибудь пример или документацию плиз) 2. Вроде хочется для этого баша написать плагин, но встает вопрос, как быть и как решать моменты выполнения, которые идемпотентны?
Поддержка криптографических токенов PKCS#11 с российской криптографией в скриптовых языках (Python, Tcl) давно находится в моём поле зрения. Это, прежде всего, пакет TclPKCS11 и реализованная на его базе кроссплатформенная утилита cryptoarmpkcs. Утилита cryptoarmpkcs написана на tcl/tk и функционирует на различных платформах, включая Android. Пакет TclPKCS11 версии 1.0.0 заточен на работу именно с токенами, поддерживающими ГОСТ Р 34.11-2012 и ГОСТ Р 34.10-2012. Он позволяет генерировать ключевые пары по ГОСТ Р 34.10-2012 с длиной закрытого ключа 256 и 512 бит, формировать и проверять электронную подпись. Все это можно наглядно видеть в утилите cryptoarmpkcs, в которой в качестве криптодвижка используется именно этот пакет
Nim – статически типизированный, компилируемый, объектно-ориентированный язык программирования. Nim создавался, чтобы быть таким же быстрым как С и таким же выразительным как Python, и к тому же, расширяемым как Lisp. Благодаря синтаксическому сходству с Python, Nim станет отличным выбором языка для расширения, если с C вам не по пути.
Почти 4 года прошло с выпуска первой статьи об учебном квадрокоптере Геоскан Пионер. За это время формат конструктора для сборки учебного квадрокоптера успел набрать популярность - он хорошо подходит как для организации учебного процесса со школьниками или студентами, так и для использования на различных хакатонах, соревнованиях, или при выполнении на его базе исследовательских проектов.
В машинном обучении гиперпараметрами называют параметры модели, значения которых устанавливаются перед запуском процесса её обучения. Ими могут быть, как параметры самого алгоритма, например, глубина дерева в random forest, число соседей в knn, веса нейронов в нейронный сетях, так и способы обработки признаков, пропусков и т.д. Они используются для управления процессом обучения, поэтому подбор оптимальных гиперпараметров – очень важный этап в построении ML-моделей, позволяющий повысить точность, а также бороться с переобучением. На сегодняшний день существуют несколько популярных подходов к решению задачи подбора