Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Сейчас в программе 25 докладов и 3 воркшопа. Кроме этого, впервые в России мы проведем Core Development Panel. Три Python Core Developer-а: Юрий Селиванов (EdgeDB, Канада), Андрей Светлов (aiohttp, Украина) и Christian Heimes (Red Hat, Германия) ответят на любые вопросы из зала: про будущее python, про проблемы, сообщество и все, что вас интересует. В общем, готовьте вопросы, будет интересно!
Разбил много кружек в поисках решения для быстрого получения длинных историй цен для большого количества активов в Python. Ещё имел смелость желать работать с ценами в numpy-массивах, а лучше сразу в pandas. Стандартные подходы в лоб работали разочаровывающе, что приводило к выполнению запроса к БД в течение 30 секунд и более. Не желая мириться, я нашёл несколько решений, которые полностью меня удовлетворили.
Несмотря на то что Python и Javascript довольно сильно отличаются, существует много схожего, о чем должен знать любой фулстек разработчик. В этой серии из 4-х статей мы увидим что есть общего в обоих языках, и рассмотрим ряд известных проблем а также способы их решения.
В процессе разработки сайта возникает необходимость сделать поисковую выдачу, при этом если сайт со временем становится большим, то и в поисковой выдаче могут появиться различные виды контента, а не только статьи, например. Для того, чтобы каждый вид контента имел собственно отображение, можно сделать в шаблоне обычный выбор через if else и какой-нибудь параметр Type или же сделать через переменную, содержащую путь к шаблону отображения объекта без всяких if else.
Всем здравствуйте, вот мы и подошли к конечной части. Приятного чтения!
К написанию статьи меня подтолкнула вот эта новость (+исследование) про изобретение генератора мемов учеными из Стэнфордского университета. В своей статье я попытаюсь показать, что вам не нужно быть ученым из Стэнфорда, чтобы делать с нейросетями интересные вещи. В статье я описываю, как в 2017 году мы обучили нейронную сеть на корпусе из примерно 30 000 текстов и заставили ее генерировать новые интернет-мемы и мемы (коммуникационные знаки) в социологическом смысле слова. Описан использованный нами алгоритм машинного обучения, технические и административные трудности, с которыми мы столкнулись.
Предположу, что для управления Python окружением в вашем проекте до сих пор используется pip и virtualenv.
Если это так, то позвольте рассказать о таком инструменте, как Pipenv.
Pipenv — это современный инструмент для управления рабочим окружением в Python.
Основные возможности pipenv:
HDF5 позволяет эффективно хранить большие объемы данных При работе с большими объемами данных, будь то экспериментальные или имитируемые, их хранение в нескольких текстовых файлах не очень эффективно. Иногда вам нужно получить доступ к конкретному подмножеству данных, и вы хотите сделать это быстро. В этих ситуациях формат HDF5 решает обе проблемы благодаря очень оптимизированной надстроенной библиотеке. HDF5 широко используется в научных средах и имеет отличную реализацию в Python, предназначенную для работы с NumPy прямо из коробки.
В конце зимы этого года прошло соревнование IEEE's Signal Processing Society — Camera Model Identification. Я участвовал в этом командном соревновании в качестве ментора. Об альтернативном способе формирования команды, решении и втором этапе под катом
Не так давно на просторах интернета узнал о такой замечательной и удивительной копии Вавилонской библиотеки как о формуле Таппера. Вернее, это больше неравенство Таппера, чем формула. Особенность данного неравенства — оно создает собственное же изображение на графике. Просто посмотрите на это чудо!
Статья о том, как сделать поисковую страницу на сайте, которая будет искать контент сразу в нескольких моделях данных, без использования сторонних библиотек.
Опубликованная в 2014-м исследовательская работаGenerative Adversarial Nets (GAN) стала прорывом в сфере генеративных моделей. Ведущий исследователь Янн Лекун назвал состязательные сети (adversarial nets) «лучшей идеей в машинном обучении за последние двадцать лет». Сегодня благодаря этой архитектуре мы можем создать ИИ, который генерирует реалистичные изображения кошек. Круто же!
Поводом для публикации послужила запись в блоге Rstudio: «Shiny 1.1.0: Scaling Shiny with async», которая может очень легко пройти мимо, но которая добавляет очень весомый кирпичик в задаче применения R для задач бизнеса. На самом деле, в dev версии shiny асинхронность появилась примерно год назад, но это было как бы несерьезно и «понарошку» — это же dev версия. Перенос в основную ветку и публикация на CRAN является важным подтверждением, что многие принципиальные вопросы продуманы, решены и протестированы, можно спокойно переносить в продуктив и пользоваться.
А что еще есть в R, кроме «бриллианта», что позволяет превратить его в универсальный аналитический инструмент для практических задач?
Общая суть сортировок вставками такова: Перебираются элементы в неотсортированной части массива. Каждый элемент вставляется в отсортированную часть массива на то место, где он должен находиться. Траффик
3 июля, в 20:00 по мск, Илья Лебедев, преподаватель курса «Web-разработчик на Python» и старший разработчик в Itcanfy и Ngenix, для всех ценителей Python проведет бесплатное практическое занятие «Пишем свою библиотеку для работы с xlsx файлами».
Вы посмотрите, как устроен формат xlsx, как с ним работать без специализированных библиотек, вроде openpyxl и напишете свою аналогичную библиотеку с набором нужных на практике функций. Вебинар можно просто смотреть, но лучше - писать код всем вместе. Для этого потребуется третий Python, пустое виртуальное окружение и ваша любимая IDE.
Подключайтесь - будет интересно и профессионально.
Одна из новых возможностей, появившихся в Python 3.7 — классы данных (Data classes). Они призваны автоматизировать генерацию кода классов, которые используются для хранения данных. Не смотря на то, что они используют другие механизмы работы, их можно сравнить с "изменяемыми именованными кортежами со значениями по-умолчанию".