Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
История началась, когда я переехал жить на остров Декабристов в Санкт-Петербурге. Ночью, когда мосты развели, этот остров вместе с Васильевским полностью изолирован от большой земли. Мосты при этом нередко сводят досрочно, иногда на час раньше опубликованного расписания, но оперативной информации об этом нигде нет. После второго "опоздания" на мосты, я задумался об источниках информации о досрочной сводке мостов. Одним из пришедших в голову вариантов была информация с публичных веб-камер. Вооружившись этими данными и остаточными знаниями со специализации по ML от МФТИ и Яндекса, я решил попробовать решить задачу "в лоб". Картинки и кишочки под катом
Приветствую, уважаемое сообщество! Забегая вперед прошу прощения у тех, кто ожидает новизны или революционных идей. Их тут нет. Но есть вполне хорошая прикладная система. Системы поддержки принятия решений сейчас набирают обороты. Причем я не буду особо останавливаться на перечислении способов реализации. Оговорюсь только об основных свойствах. Я бы очень упрощенно и обобщенно назвал эти системы вероятностными. То есть они выдают рекомендации с известной долей вероятности используя накопленную и проанализированную статистику. Не скажу что это плохо. Тема BigData и Machine learning нынче в тренде. Так же эти системы работают по принципу черного ящика. Поэтому проверить достоверность работы заложенной модели не всегда можно выявить. Читать дальше →
Хочу поделиться с вами горячими клавишами, которыми пользуюсь или к которым пытаюсь привыкнуть в своей повседневной работе. В современных средах их количество может просто зашкаливать, но постепенное добавление новых сочетаний в копилку, способно значительно повысить вашу продуктивноть. Приведенные сочетания относятся к редактированию, навигации, рефакторингу и справедливы только для раскладки Default for XWin (Linux). Читать дальше →
Я расскажу о библиотеке для Питона с лаконичным названием f. Это небольшой пакет с функциями и классами для решения задач в функциональном стиле.
— Что, еще одна функциональная либа для Питона? Автор, ты в курсе, что есть fn.py и вообще этих функциональных поделок миллион?
— Да, в курсе.
Краткое описание нововведений очередной версии приложения для работы со Steam из Python.
Не так давно ко мне обратились с просьбой о создании сайта. Интересный крупный проект с множеством "хочу вот это". Среди пожеланий были два главных, определивших web framework для написания, это интернационализация и панель администратора. Как уже понятно из заголовка статьи, таким framework'ом стала Django.
На старте, и почти всё время разработки, у нас не было одной вещи — сервера. Было доменное имя, бодрым темпом разрабатывался сайт, к проекту присоединился дизайнер, но сервер нам так выделить не могли. Все показы сайта проходили на моём ноутбуке, не давая возможности заказчику сесть вечером с кружкой кофе, расслабиться и насладиться тем, что мы уже для него сделали. А также, отсутствие возможности показать нашу работу людям лишало нас получения обратной связи.
Совсем недавно на Хабре было 2 статьи о том, как автоматизировать процесс скачивания новых серий с торрентов. Авторы обеих статей поделились своими приложениями. Вот уже год мы тоже разрабатываем подобное приложение и мне кажется, пришло время рассказать хабрасообществу о нашем маленьком, но прекрасном проекте Monitorrent, который, возможно, сделает вашу жизнь настолько проще и удобнее, насколько сделал нашу.
Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим графдвижения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!
Хочу поделиться своей небольшой разработкой: типографом, который можно использовать локально.
В конце предыдущей своей статьи я начал рассказывать о том как у меня организован просмотр сериалов, но решил что это — тема для отдельной заметки.
Когда обнаруживается время расслабиться и включить сериальчик, я запускаю Alfred, ввожу "сериалы" и получаю в ответ список загруженных.
В качестве вступления стоит сказать что я пользуюсь macOS и потому некоторые части: Автозапуск (launchd) Формат конфигурационных файлов (plist) Программа, используемая для уведомлений (terminal-notifier) будут специфичны для этой ОС. Однако, если Вас заинтересует проект, думаю, поменять пару путей и слегка поправить несколько функций, чтобы заставить этот код работать с Вашей системой уведомлений, yaml'ом и, допустим, кроном, не составит труда. Итак, к делу. Проверять трекеры на обновления любимых телевизионных шоу, вспоминать в момент когда вышел новый эпизод, смотрел ли ты предыдущий, — надоедает. К тому же, как известно, все что нужно делать больше двух раз, стоит автоматизировать. Проект был начат на скорую руку и, вероятно, будет совершенствоваться. Что же он из себя представляет...
Когда речь идет о повседневных арифметических операциях, проблемы с конечной точностью вычислений не выглядят столь пугающими. И наилучшей проверкой того, что результат получен правильно, является сравнение значений полученных на различных точностях.
Если, например, вычисления, полученные на одинарной и удвоенной точностях совпадают, то создается чувство уверенности в результате, по крайней мере с точностью сопоставимой с одинарной. Здесь, я бы хотел привести один интересный пример, демонстрирующий, что даже в сравнительно несложной арифметической задаче подобная устойчивость при переменной точности представления чисел не может служить основанием для такой уверенности.
В данной статье я хочу предложить альтернативный способ решения одной из главных задач DPI – определения протокола прикладного уровня – на основе очень маленького количества информации, при этом не сверяясь со списком широко известных портов (well-known ports) и не глядя в полезную нагрузку пакетов. Вообще.
Очень часто бывает необходимо собрать код, написанный на Python, в приложение для Windows, Linux или OS X. Да, для этого действительно существует множество пакетов, таких как кросс-платформенные cx_Freeze и PyInstaller, а также обособленных py2exe и py2app. Но для macOS существует возможность избежать возни с созданием установочного файла.
После нескольких лет поддержки фреймворка Django в PyCharm JetBrains и Django Software Foundation договорились о партнерстве и проведении 2-х недельной распродажи лицензий PyCharm c последующей передачей всех заработанных на распродаже денег в фонд Django на развитие различных проектов и активностей. В дополнение к распродаже, частью партнерства является внедрение нового стандарта аннотаций типов в Python (PEP 484 Type Hints) в будущие версии Django.
Краткое содержание предыдущих двадцати пяти тысяч серий: мы пишем текстовую игру про плавание по морю и ввязывание в истории. Пишем мы её на движке Ren'Py, который изначально предназначен для визуальных новелл, но после минимальной настройки способен делать всё, что нам надо. В прошлой статье я рассказал, как сделать простенькую интерактивную читалку, а в этой мы добавим ещё пару экранов с более сложными функциями и наконец поработаем на питоне.
В этом топике я расскажу о своей идее генерации музыкальных композиций. Создадим язык описания ритма музыки на базе python, напишем компилятор этого языка в wave файлы и получим довольно нехилую электронную композицию.
На основании результата голосования в статье Теория Графов в Игре Престолов, я перевожу обучающий материал Эрика Германи (Erik Germani), который получил социальный граф связей из 5 первых книг серии «Песнь льда и пламени», лёгший в основу вышеупомянутой статьи. Статья не содержит подробного описания методов машинного обучения, а скорее рассказывает как на практике можно использовать существующие инструменты для поиска авторов диалогов в тексте. Осторожно, много букв! Поехали.
В этой статье я бы хотел рассказать о том, как именно работает метод анализа главных компонент (PCA – principal component analysis) с точки зрения интуиции, стоящей за ее математическим аппаратом. Максимально просто, но подробно.
Математика вообще очень красивая и изящная наука, но порой ее красота скрывается за кучей слоев абстракции. Показать эту красоту лучше всего на простых примерах, которые, так сказать, можно покрутить, поиграть и пощупать, потому что в конце концов все оказывается гораздо проще, чем кажется на первый взгляд – самое главное понять и представить.
Вдохновлено недавним Hola Javascript Challenge. Упаковывать алгоритм в 64кб не будем, но зато точность получим пристойную.