Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Машинное обучение становится доступнее, появляется больше возможностей применять эту технологию, используя «готовые компоненты». Например, Transfer Learning позволяет использовать накопленный при решении одной задачи опыт для решения другой, аналогичной проблемы. Нейросеть сначала обучается на большом объеме данных, затем — на целевом наборе.
В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM:
Сейчас боты стали обыденностью и находятся на каждом шагу, но если тебе нужен свой бот в социальной сети вконтакте, то это легко реализовать.
Пришла пора исполнить свой гражданский долг – заплатить налоги. Платить налоги мы будем через портал Госуслуги. В личный кабинет портала Госуслуг будем входить с помощью электронной подписи (терминология портала Госуслуг ), т.е. имея на руках сертификат, полученный в аккредитованном удостоверяющем центре (УЦ), и закрытый ключ. И то и другое я храню на токене PKCS#11 с поддержкой российской
Я работаю разработчиком в hh.ru, и мне хочется перейти в датасайнс, но пока не хватает навыков. Поэтому в свободное от работы время я изучаю машинное обучение и стараюсь решать практические задачи из этой области. Недавно мне подкинули задачу по кластеризации наших резюме. Пост будет о том, как я решал её при помощи агломеративной иерархической кластеризации. Если не хочется читать, но интересен результат, то можно посмотреть сразу демо.
Объем данных, доступных в Интернете, постоянно растет как по количеству, так и по форме. И эти данные очень часто бывают нужны для обучения ИИ. Большая часть этих данных доступна через API, но в то же время многие ценные данные по-прежнему доступны только через парсинг.
В данном руководстве будут рассмотрены несколько вариантов получения данных.
Машинное и глубокое обучение стали новой эффективной стратегией, которую для увеличения доходов используют многие инвестиционные фонды. В статье я объясню, как нейронные сети помогают спрогнозировать ситуацию на фондовом рынке — например, цену на акции (или индекс). В основе текста мой проект, написанный на языке Python. Полный код и гайд по программе можно найти на GitHub. Другие статьи по теме читайте в блоге на Medium.
На прошлой неделе был опубликован перевод статьи двухлетней давности Анализ производительности WSGI-серверов: Часть вторая, где незаслужено был обделен славой uWSGI.
Необходимо срочно перепроверить тесты!
Крохотный компьютер Raspberry — замечательная вещь. Я использовал Raspberry Zero W в паре проектов в течение последнего полугода. Подкупила простота протипирования и откатки различных идей. А теперь вот факультативно заинтересовал вопрос, потянет ли сей девайс полноценную сверточную сетку? [Спойлер — потянет, но есть забавые нюансы]. Кому интересна тема — добро пожаловать под кат. Осторожно, будет много котиков!
Так вот, сообщество, прошу предоставить мне шанс удивить вас с третьего раза, в предыдущем решении я задействовал питон, думал вот тут привлеку внимание знатоков и мне сразу скажут, да зачем это делать, вообще есть же регулярные выражения — сделал и все там точно будет работать, этот наш питон может выдать и поболее скорости.
Привет, сообщество разработчиков, надо довести дело до конца. В предыдущем моем опусе был вызов показать как можно использовать язык Пролог, да и показать что бы это было забавно. Превратить это в упражнение. Попробую продолжить выпендриваться демонстрировать.
Мой сын заинтересовался программированием на Python, и у меня появился вопрос – есть ли сегодня возможность купить книгу для ребёнка в качестве самоучителя? Самоучители для взрослых детям не подходят – мотивации продираться самостоятельно через учебники программирования и у взрослых не всегда хватает, а у ребёнка скучное «академическое» изложение вообще может убить весь интерес к предмету на пятой странице. К счастью, на момент написания статьи (конец 2018 года) выбор оказался весьма широк – есть как переводные, так и отечественные книги, нацеленные на детскую и подростковую аудиторию. В ходе поиска, отсеяв книги по Python 2, я смог найти 10 свежих книг по Python 3 для детей, изучил каждую их них вживую в офлайн-магазинах, и результатами своих изысканий хочу поделиться с вами в статье под катом.
Python — замечательный язык. Несколько языков я и до него пробовал: Pascal в школе; Си, Си с классами, Си++ — в университете. Последние два (три) привили стойкое отвращение к программированию: вместо решения задачи возишься с аллокациями и деструкторами (страшные слова из прошлого), мыслишь в терминах низкоуровневых примитивов. Мое мнение — Си не подходит для решения учебных и научных задач (во всяком случае, в области математики). Уверен, что мне возразят, но я никому не пытаюсь ничего навязать, просто высказываю своё мнение.
Недавно нам с коллегами понадобилось реализовать прозрачную (SSO) авторизацию в нашем проекте. Сейчас довольно мало информации по теме особенно на русском языке. По этой причине решено было поделиться с потомками реализацией подобного функционала. Итак задача заключалась в следующем: необходимо было настроить прозрачную авторизацию через GSSAPI от пользователя на сервер, а так же иметь потом возможность от имени этого пользователя ходить в БД.
Создание основы для работы бота будет состоять из следующих этапов:
Изучаю python kivy и для себя решил написал маленькое приложение, чтобы разнообразить свое питание. Решил поделиться. Статья рассчитана на новичков в kivy. Приложение занимает около 100 строк кода. Цель создания велосипеда приложения:
При развитии веб-сайта, на котором добавлена возможность писать комментарии или публиковать статьи, в которых разрешена html-вёрстка, важен механизм для очистки нежелательных html-тегов, в частности тегов script и style , поскольку вредоносные скрипты на качественном ресурсе точно не должны присутствовать. А также хорошо будет иметь возможность очистки стиля текста, особенно, если ресурс подразумевает единообразный стиль.
Данная статья является переводом статьи Кевина Голдберга «A Performance Analysis of Python WSGI Servers: Part 2» dzone.com/articles/a-performance-analysis-of-python-wsgi-servers-part с небольшими дополнениями от переводчика.
Все мы знаем "Тест Тьюринга". В классическом его варианте человек и машина отвечают на вопросы судьи, причем судья не видит отвечающих и должен только по ответам догадаться, кто из них кто. Про этот тест даже снят короткометражный игровой фильм «Кто за стеной». Можно сказать, фантастический, потому что действие по сюжету происходит в конце 2000 года, а снят он, на минуточку, в 1977 году. Если не видели — посмотрите обязательно, и обязательно до конца — как и положено в короткометражном фильме, развязка будет неожиданна.