Шаблон фабричного метода и его реализация в Python

Перевод статьи: The Factory Method Pattern and Its Implementation in Python

Анализ Minor Violations Java кода на платформе Duerank.com (часть 1)

Создание и настройка портативной сборки Jupyter Notebook и Lab на Windows. Часть 1

Когда я начинал изучение Python, устанавливал впервые Jupyter Notebook, потом пытался передать с созданное в нём приложение на предприятие, я часто сталкивался с различными проблемами. То кириллица в имени пользователя мешает, то настройки не перенеслись, то ещё чего-то. Все эти проблемы я преодолел в основном самостоятельно, используя Google и затратив немало времени на их решение.

По мере роста опыта я научился создавать папку, в которой лежит переносимое с одного компьютера на другой виртуальное окружение Python, настройки Jupyter и Matplotlib, портативные программы (ffmpeg и др.) и шрифты. Я мог написать дома программу, скопировать всю эту папку на компьютер предприятия, и быть уверенным, что ничего не потеряется и не сломается на ровном месте. Потом я подумал, что такую папку можно дать и новичку в Python, и он получит полностью настроенную и переносимую среду.

VBA и Python для автоматизации Excel и MS Office

Эта заметка более подробно раскрывает всем известный тезис: Под конкретную задачу надо выбирать наиболее подходящий инструмент применимо к офисной автоматизации.

VBA (Visual Basic for Applications), де-факто, самый популярный язык для автоматизации Microsoft Office. Доступен из коробки, помимо Excel, работает в PowerPoint, Outlook, Access, Project и других приложениях.

Если задать вопрос: «Какой язык программирования выбрать первым», то где-то в 90% всех случаев будет предложен Python. На практике здесь может быть и любой другой язык, но, исходя из популярности языка и своего опыта, буду сравнивать с ним.

Buildbot: сказ с примерами еще об одной системе непрерывной интеграции

Buildbot, как несложно догадаться из названия, является инструментом для непрерывной интеграции (continuous integration system, ci). Про него уже было несколько статей на хабре, но, с моей точки зрения, из них не очень понятны преимущества сего инструмента. Кроме того, в них почти нет примеров, из-за чего трудно увидеть всю мощь программы. В своей статье я постараюсь восполнить эти недостатки, расскажу про внутренне устройство Buildbot'a и приведу примеры нескольких нестандартных сценариев.

Начинаем FPGA на Python

Технология FPGA (ПЛИС) в настоящее время обретает большую популярность. Растёт количество сфер применения: помимо обработки цифровых сигналов, FPGA используются для ускорения машинного обучения, в blockchain технологиях, обработке видео и в IoT.

Как устроен штрихкод?

Со штрихкодами современный человек сталкивается каждый день, даже не задумываясь об этом. Когда мы покупаем в супермаркете продукты, их коды считываются именно с помощью штрихкода. Также посылки, товары на складах, и прочее и прочее. Однако, мало кто знает, как же реально это работает.

Как устроен баркод, и что закодировано на этой картинке?

Как программист датасаентистам кернелы писал

Мало кто верит, что современный data science-стек может быть построен не на Python, но такие прецеденты есть :). Стек Одноклассников формировался долгие годы, в первую очередь программистами, перешедшими в data science, но всё ещё остались близкими к проду, поэтому в его основе лежат открытые технологии JVM-стека: Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra и т.д. Это помогает нам сокращать время и затраты на ввод моделей в эксплуатацию, но иногда создаёт и сложности. Например, при подготовке базовых решений для участников SNA Hackathon 2019 пришлось сжать волю в кулак и погрузиться в мир динамической типизации. Подробности (и лёгкий троллинг) под катом :)

Обширный обзор собеседований по Python. Советы и подсказки

После 3-х недель собеседований, поисков, учёбы, бессонных ночей (часто прокручивал в голове возможные повороты событий, варианты ответов и т.д.) я получил достаточно много предложений. Первые два пришлось отклонить, поскольку закончился deadline по принятию решения, а я ждал предложений от других контор. В результате я принял для себя конкретный день, чтобы определиться и ждал результатов текущих и пройденных собеседований. Честно говоря, выбор у меня был достаточно сложный, поскольку варианты, между которыми я выбирал, в целом были очень привлекательными. В общем я решил поставить для себя приоритетом направление развития, а не условия и проект. Даже после принятия решения (и предложения) другие продолжали приходить (но для меня это уже было неважно).

Делаем прототип бота для боев в Clash Royale

У вас бывало, что вы залипаете в какую-то простенькую игру, думая, что с ней вполне бы мог справиться искусственный интеллект? У меня бывало, и я решил попробовать создать такого бота-игрока. Тем более, сейчас много инструментов для компьютерного зрения и машинного обучения, которые позволяют строить модели без глубокого понимания подробностей реализации. «Простые смертные» могут сделать прототип, не строя нейронные сети месяцами с нуля.

Пишем XGBoost с нуля — часть 2: градиентый бустинг

В прошлой статье мы разбирались, как устроены решающие деревья, и с нуля реализовали
алгоритм построения, попутно оптимизируя и улучшая его. В этой статье мы реализуем алгоритм градиентного бустинга и в конце создадим свой собственный XGBoost. Повествование будет идти по той же схеме: пишем алгоритм, описываем его, в заверешение подводим итоги, сравнивая результаты работы с аналогами из Sklearn'а.

В этой статье упор тоже будет сделан на реализацию в коде, поэтому всю теорию лучше почитать в другом вместе (например, в курсе ODS), и уже со знанием теории можно переходить к этой статье, так как тема достаточно сложная.

Ускорить сложные вычисления с минимальной загрузкой RAM

В процессе освоения ML, СNN, NN на Python новичок почти всегда сталкивается с проблемой скорости вычислений, а иногда и нехватки оперативной памяти.

Особенно это заметно с большими базами, которые по размеру больше 50% свободной RAM. Мысли о покупке более достойного железа всего лишь одно из возможных решений.

Иной вариант использовать одну из возможностей в Python — итерации по самой функции.

Простой и наглядный пример. Допустим Вам необходимо возвести в 200 000 степень ряд чисел от 1 до 10 и сложить их сумму. В итоге вы должны получить число длинной 200 тыс знаков. это в 2 раза больше чем google)

Пишем XGBoost с нуля — часть 1: деревья решений

После многочисленных поисков качественных руководств о решающих деревьях и ансамблевых алгоритмах (бустинг, решающий лес и пр.) с их непосредственной реализацией на языках программирования, и так ничего не найдя (кто найдёт — напишите в комментах, может, что-то новое почерпну), я решил сделать своё собственное руководство, каким бы я хотел его видеть. Задача на словах простая, но, как известно, дьявол кроется в мелочах, коих в алгоритмах с деревьями очень много.

Так как тема достаточно обширная, то очень сложно будет уместить всё в одну статью, поэтому будет две публикации: первая посвящена деревьям, а вторая часть будет посвящена реализации алгоритма градиентного бустинга. Весь изложенный здесь материал собран и оформлен на основе открытых источников, моего кода, кода коллег и друзей. Сразу предупреждаю, кода будет много.

Делаем нейронную сеть: как не сломать мозг

В этой небольшой заметке расскажу о двух подводных камнях, с которыми как легко столкнуться, так и легко о них разбиться.

Речь пойдет о создании тривиальной нейронной сети на Keras, с помощью которой будем предсказывать среднее арифметическое двух чисел.

Казалось бы, что может быть проще. И действительно, ничего сложного, но есть нюансы.

Кому тема интересна, добро пожаловать под кат, здесь не будет долгих занудных описаний, просто короткий код и комментарии к нему.

Мозг изнутри (Визуализация прохождения паттерна через модель искусственной нейронной сети)

Статья предназначена для тех, кто когда-либо интересовался вопросом о том что же происходит внутри искусственной нейронной сети (artificial neural network) — ИНС. Сейчас разработать собственную ИНС может практически каждый используя уже готовые библиотеки, в большинстве языков программирования. В рассматриваемой статье я постараюсь показать как именно выглядит объект (Паттерн) проходящий через слои ИНС, разработанной и скомпилированной при помощи библиотеки глубокого обучения Tensorflow с надстройкой Keras.

Безопасность алгоритмов машинного обучения. Защита и тестирование моделей с использованием Python

В рамках предыдущей статьи мы рассказали про такую проблему машинного обучения, как Adversarial примеры и некоторые виды атак, которые позволяют их генерировать. В данной статье речь пойдет об алгоритмах защиты от такого рода эффекта и рекомендациях по тестированию моделей.

«Удаление» объектов в Django

Рано или поздно перед разработчиками встаёт задача удаления ненужных данных. И чем сложнее сервис, тем больше нюансов необходимо учесть. В данной статье я расскажу, как мы реализовали «удаление» в базе данных с сотней связей. Читать дальше →

Python. DTO + аннотации типов

Ингода динамическая типизация Python позволяет писать код, который просто писать, но довольно сложно читать и, как следствие, поддерживать.

В этой статье я хочу рассмотреть паттерн Data Transfer Object (DTO) который зачастую помогает сделать код более читабельным.

Подборка @pythonetc, январь 2019

Это восьмая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.

Как мы делали мониторинг сети на 14 000 объектов

У нас было 14 000 объектов, zabbix, api, python и нежелание добавлять объекты руками. Под катом — о том, как сетевиками внедрялся мониторинг с автоматическим добавлением узлов сети, и немного про боль, через которую пришлось пройти.

Статья больше ориентирована на сетевых инженеров с небольшим опытом в python. В помощь при автоматизации мониторинга и улучшения качества жизни и работы, в отсутствии необходимости руками актуализировать весь парк объектов.