Лепим тулбар на PyQt, экспортируем данные в Excel и HTML

В предыдущей части я рассказывал о создании модуля для запуска SQL-запросов и оболочки, в которой эти модули запускаются. После недолгой работы с запросами возникает очевидный вопрос — а как воспользоваться результатом выборки, кроме как посмотреть на экране?

Для этого стоит сделать дополнительные инструменты экспорта и копирования данных. Экспортировать будем в файл в формате Excel, а копировать в системный буфер в формате HTML.

Оптимизация процесса поиска нарушителей земельного законодательства

Суть идеи заключается в том, что есть земельные участки на которых можно строить только частные жилые дома (Индивидуальное жилое строительство), и при этом запрещается использовать эти помещения для коммерческой деятельности. Хотя в России это никого не останавливало, и получается, что сотрудники должны ходить и проверять, что дом построен как жилой, а используется как ларек. В итоге ходить нужно долго и много плюс постоянно нужен доступ к информации для уточнения что же это за дом. Ну или же в офисе выбирать адреса для проверки и потом запрячь верблюдов, пополнить запасы воды и отправляться в удивительное путешествие.

Простые модели экономической динамики на Python

В моих публикациях [1,2] экономические задачи рассматривались в статике без учёта времени. В задачах оптимизации экономической динамики анализируются изменение экономических параметров и их взаимосвязей во времени. В моделях экономической динамики время может рассматриваться как дискретное изменяющееся скачком, например, за год. Для описания таких процессов используются разностные уравнения. При непрерывном изменении во времени для описания параметров модели используются дифференциальные уравнения.

Спектроскоп-калейдоскоп

Это заметка о том, что на основании алгоритма генерации спектров (о котором было рассказано в статье «Спектроскоп Салтана...») создан тестовый сервис, обратиться к которому может любой желающий.

Прозрачность безопасности для среды исполнения Python

Коротко о свежем PEP 551, которое проходит обсуждение в данный момент

Быстрый тест производительности Python для вычислительных задач

Совсем недавно вышла новая версия 0.34 библиотеки оптимизирующего JIT компилятора Numba для Python. И там ура! появилась долгожданная семантика аннотаций и набор методов для организации параллельных вычислений. За основу была взята технология Intel Parallel Accelerator.

В данной статье я хочу поделиться результатами первого тестирования скорости вычислений на основе этой библиотеки для некоторой современной машины с четырехядерным процессором.

Настраиваем Django + virtualenv + nginx + gunicorn + PostgreSQL + memcached + letsencrypt на Ubuntu 16.04

Submit the cool project: библиотека-костяк utbone для юнит-тестирования

Хочу предоставить твоему вниманию свой проект для юнит-тестирования. Точнее — инструмента, чтобы задуматься о тестах получше, вместо траты лишнего внимания на создание файлов, объявления импортов, классов и тест-кейсов.

В статье можно найти описание проекта, как его установить и пользоваться, и примеры.

Django + Elm. Аутентификация через JSON Web Token

Решение прямой и двойственной задачи линейного программирования средствами Python

Следует отметить, что методы решения задач линейного программирования относятся не к экономике, а к математике и вычислительной технике. При этом экономисту нужно обеспечить максимально комфортные условия диалога с соответствующим программным обеспечением. В свою очередь такие условия могут обеспечивать только динамично развивающиеся и интерактивные среды разработки, имеющие в своём арсенале набор необходимых для решения таких задач библиотек. Одной из каких сред разработки программного обеспечения безусловно является Python.

Точим себе инструмент на PyQt

Мне нужен был инструмент. Острый, практичный, универсальный. Отвечающий всем моим требованиям и расширяемый по моему желанию. 

Но простой и удобный. Тут надо отметить, что на основной работе я не разработчик, поэтому постоянной среды программирования на рабочем компе не имею и, когда это требуется, пишу на чем придется — bat, JScript, VBA в MSOffice (да, это Windows, корпоративные системы, тут нет bash и perl «из коробки»), макросы в разном ПО и т.д. Все это помогает решить текущую задачу, но уровень и возможности маленько не те, что хотелось бы иметь.

Короче, мне нужна интегрированная среда со встроенным языком программирования, в которой я мог разбирать и конвертировать файлы, лазить в базы данных, получать отчеты, вызывать веб-сервисы, плодить запросы в джире и т.д., и т.п.

Ежедневное скачивание англоязычных подкастов.

Написал таки заметку, о которой думал 3 месяца. Надеюсь она поможет человекам улучшить их английский в части восприятия речи.

Как сделать проект по распознаванию рукописных цифр с дообучением онлайн. Гайд для не совсем начинающих

Я хотел бы рассказать о том, как создал проект по распознаванию рукописного ввода цифр с моделями, которые дообучаются на нарисованных пользователями цифрах. Используется две модели: простая нейронная сеть (FNN) на чистом numpy и сверточная сеть (CNN) на Tensorflow. Вы сможете узнать, как сделать практически с нуля следующее..

Как создать расистский ИИ, даже не пытаясь

На днях, по мотивам очередной статьи, посвященной проблеме расизма в распознавании речи, я участвовала в большом споре о том, кто в этом виноват. Часть людей была уверена, что это заговор программистов. На самом деле, правда кроется в данных, которые ИИ использует для своего обучения. Я решила провести эксперимент, чтобы наглядно доказать это. Оказалось, что Роб Спир (Rob Speer) уже все сделал за меня. 

Trafaret как парсер. Реализация JSON Schema

Есть такой шаг в развитии языка, когда его компилятор написан на нем же.
Чтобы доказать крутость библиотеки trafaret я тоже решил сделать что-то такое же
рекурсивненькое, где надо идти глубже.

Напишем на трафарете парсер Json Schema, который на выходе вернет
готовый трафарет для проверки документов в соответствии с данным описанием.

То есть некий объект типа Trafaret, если ему скормить корректный документ json schema
на выходе вернет объект типа Trafaret, которому можно кормить документы
соответствующие описанию.

Машинное обучение: от Ирисов до Телекома

Мобильные операторы, предоставляя разнообразные сервисы, накапливают огромное количество статистических данных. Я представляю отдел, реализующий систему управления трафиком абонентов, которая в процессе эксплуатации у оператора генерирует сотни гигабайт статистической информации в сутки. Меня заинтересовал вопрос: как в этих Больших Данных (Big Data) выявить максимум полезной информации? Не зря ведь одна из V в определении Big Data — это дополнительный доход.

Библиотека python-selvpcclient

Для удобного взаимодействия с нашим сервисом Виртуальное приватное облако мы разработали библиотеку selvpcclient. Она написана на языке Python и покрывает весь API, благодаря чему вы можете управлять проектами, квотами, ресурсами из своего программного кода или консоли.

Kaggle Mercedes и кросс-валидация

Всем привет, в этом посте я расскажу о том, как мне удалось занять 11 место в конкурсе от компании Мерседес на kaggle, который можно охарактеризовать как лидера по количеству участников и по эпичности shake-up. Здесь можно ознакомиться с моим решением, там же ссылка на github, здесь можно посмотреть презентацию моего решения в Yandex

Тавтологические тесты

Все знают, что тесты крайне важны для быстрого создания качественного ПО. Но, как и всё остальное в нашей жизни, при неправильном использовании они могут принести больше вреда, чем пользы. Рассмотрим следующую несложную функцию и тест. В данном случае автор хочет защитить тесты от внешних зависимостей, поэтому используются заглушки.

Нейроаутентификация: введение в биометрическую аутентификацию

Решил написать о применении нейронных сетей в совсем не традиционной для них сфере: аутентификация. Это лежит вне задач машинного обучения, и то от чего в ML пытаются избавиться — тут поощряется.