Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
"Python имеет всеми нами любимый пакетный менеджер pip, но прогресс не стоит на месте и сообщество сделало новый удобный иструмент pipenv. Давайте посмотрим на него и ответим пора ли на него переходить?" Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/50/pip-what/
Сегодня мы расскажем о том, как нашей команде из Smart Engines удалось победить на международном конкурсе по бинаризации документов DIBCO17, проводимом в рамках конференции ICDAR. Данный конкурс проводится регулярно и уже имеет солидную историю (он проводится 9 лет), за время которой было предложено множество невероятно интересных и безумных (в хорошем смысле) алгоритмов бинаризации. Несмотря на то, что в своих проектах по распознаванию документов при помощи мобильных устройств мы по возможности не используем подобные алгоритмы, команде показалось, что нам есть что предложить мировому сообществу, и в этом году мы впервые приняли решение участвовать в конкурсе.
После долгого перерыва, блудная питоновка снова в деле! 14 ноября состаялась очередная встреча минского сообщества Python-разработичков Python Meetup. В этот раз доклады представили: — Как я нечаянно стал главным по питону в Порту / Роман Иманкулов, Doist — The test which will save your day / Иван Стяжкин, DataRobot — Django и Aiohttp / Юлия Темушева, Wargaming — Блицдоклад: распространенные ошибки программирования на Python / Юрий Красовский
Уже несколько лет Docker был на слуху у меня, но никак не доводилось с ним поработать. А тут как раз менеджменту захотелось поменять свой стек. Начали говорить такие слова как Docker, контейнеры и облака. Чем не повод изучить что-то новое? Я работаю DevOps инженером на радио. Мой список технологий очень прост: Octopus Deploy + TeamCity + и тележка самописных приложений. Работает безотказно.
Порой у каждого из нас возникает вопрос, который не даёт нам покоя. И как правило ответ на такой вопрос можно получить лишь проанализировав опыт большого количества людей. У меня возник такой вопрос: «Какие факторы влияют на IQ и является ли он хоть чуточку преимуществом?». Конечно, читатель может воскликнуть, что всем давно уже все известно и можно прочитать статьи на эту тему. В какой-то степени вы окажитесь правы, но увы, статьи на тему IQ оказались крайне противоречивыми и навязали мне еще большее количество вопросов. Поэтому я и решил провести своё скромное исследование на эту тему.
Airflow — это opensource-библиотека для разработки ETL/ELT-процессов. Отдельные задачи объединяются в периодически выполняемые цепочки задач — даги (DAG — Directed Acyclic Graph).
Как правило, 80 % проекта на Airflow — это стандартные DAG’и. В моей статье речь пойдёт об оставшихся 20 %, которые требуют сложных ветвлений, коммуникации между задачами — словом, о DAG’ах, нуждающихся в нетривиальных алгоритмах.
Методы нелинейной оптимизации широко применяются при проектировании машин и механизмов. Указанные методы применяются и в ракетостроении, например, для оптимизации многоступенчатых ракет [1]. Многоступенчатая ракета — это аппарат, в котором части конструкции отделяются во время полета, придавая оставшейся части ракеты дополнительную скорость. Трёхступенчатая ракета схематически показана на рисунке.
Всегда приятно осознавать, что применение технологий сводится не только к финансовой выгоде, бывают ещё и идеи, делающие мир лучше. Об одном из проектов с такой идеей мы и расскажем в этот морозный пятничный день. Вы узнаете о решении, которое позволило увеличить точность экспресс-анализа крови, с помощью применения алгоритмов машинного обучения для выявления связей между микро-РНК и генами. Также, стоит отметить, что методы, описанные ниже можно использовать не только в биологии.
Просматривая свои заметки по проектированию GUI с использованием виджетов Tk, я почувствовал какую-то неудовлетворенность. А дело оказалось в том, что я фактически упустил работу с тематическими виджетами ttk (themed tk). Они в скользь были задействованы при рассмотрении пакета Tkinter для Python и использовании дизайнера Page . Там речь шла о виджете TNotebook (блокнот, записная книжка) из пакета ttk.
Не так давно столкнулся с проблемой поиска набора слов в большом тексте. Разумеется главной проблемой стала производительность. Поиск готовых решений порождал больше вопросов, чем давал ответов. Часто я натыкался на примеры использования каких-то сторонних коробок или онлайн-сервисов. А мне в первую очередь нужно было простое и легкое решение, которое в дальнейшем дало бы мысли для реализации собственной утилиты. Несколько недель назад вышла замечательная англоязычная статься об open-source python-библиотеки FlashText. Эта библиотека предоставляла быстрое работающее решение задачи поиска и замены ключевых слов в тексте. Т.к. на русском материалов подобной тематики не так много, то я решил перевести эту статью на русский. Под катом вас ждет описание проблемы, разбор принципа работы библиотеки а так же примеры тестов производительности.
Обучение с подкреплением является одним из самых перспективных направлений машинного обучения. С его помощью искусственный интеллект сегодня способен решать широчайший спектр задач: от робототехники и видеоигр до моделирования поведения покупателей и здравоохранения. В этой вводной статье мы изучим главную идею reinforcement learning и с нуля построим собственного самообучающегося бота.
Недавно на хабре наткнулся на эту статью https://habrahabr.ru/post/342738/. И захотелось написать про word embeddings, python, gensim и word2vec. В этой части я постараюсь рассказать о обучении базовой модели w2v.
В современном мире нас окружают «умные» устройства, в том или ином виде представляющие собой маленький компьютер. С точки зрения интеграции с современным оборудованием, будь то бытовая электроника и умные дома, медицинское и банковское оборудование, развлекательные системы и промышленное оборудование — все это представляет собой встраиваемые системы (embedded-устройства).
«Умные» гаджеты очень плотно влились в нашу жизнь, и их число из года в год растёт благодаря их низкой стоимости, удобству и простоте в использовании, в том числе через Интернет. Однако за рядом плюсов скрываются минусы, невидимые на первый взгляд рядовому пользователю.
В интернетах не прекращается хайп вокруг чат-ботов — в частности Telegram — благодаря шуму в СМИ, неоспоримых достоинствах платформы, политике продвижения, средствам разработки и т.д. Смотришь новости: ну жизни нет без чат-ботов! Да если их не будет — поезда с рельс сойдут, упадут самолеты, погибнут люди от тоски, когда не смогут найти картинки с котиками. Но давайте положим руку на сердце: когда последний раз вы что-то заказывали в интернет магазине через чат-бот?
Много лет работая с Django, мне часто приходилось дорабатывать встроенные решения, либо заменять их на свои собственные реализации. На встрече речь пойдёт о механизме HTTP-кэширования Django, об эффективном его использовании и о том, как сделать этот инструмент ещё более эффективным, устранив в нем несколько проблем и добавив новых возможностей. Заодно, разберём лучшие практики HTTP-кэширования и попробуем решить главнейшую проблему в программировании - инвалидацию кэша Слайды: https://conf.python.ru/django-and-http-cash/
Уже примерно год, как я использую асинхронный python в боевых проектах. Мнолитные системы, микросервисы, утилиты. Думаю пора рассказать какие выводы я сделал за этот год, чего хотел бы увидеть в python в будущем, и почему продолжаю применять Erlang\Elixir Слайды: https://conf.python.ru/asinhronnost-v-python-oglyadyvayas-nazad/
Я работаю в компании Uploadcare и занимаюсь сервисом высокопроизводительной модификации изображений на лету. Некоторое время назад сделал ряд полезных изменений в популярной библиотеке для работы с изображениями Pillow. Параллельно развиваю свой форк Pillow-SIMD, нацеленный на максимальную производительность. В докладе я расскажу, как наиболее эффективно можно решать задачи обработки изображений в современном Питоне. Какие есть инструменты, какие могут быть подводные камни. Поделюсь собственным опытом и наработками Слайды: https://conf.python.ru/rabota-s-izobrazheniyami-na-python-v-2017-godu/
Протокол HTTP/2 поддерживается всеми современными браузерами. Google performance team пропагандирует его адаптацию. Всё больше известных сайтов начинают предоставлять его поддержку наравне с обычным HTTP. Доклад о том, зачем нам это всё надо, какие преимущества в целом даёт и как это готовить в питоне. Да, про Django тоже будет Слайды: https://conf.python.ru/http2-glazami-potrebitelya/
Занимаюсь разработкой почти 25 лет. Последние 4 года пишу backend и утилиты на Python. В докладе расскажу, из чего можно построить сеть однотипных веб-сайтов с централизованным управлением пользователями и публикуемыми материалами. Как обычно, пишем максимально абстрактный код, чтобы избежать постоянного переписывания кода и "допиливания" под каждый сайт. Я рассмотрю выбранный и отвергнутый инструментарий (Django, Redis, RabbitMQ, Celery, Docker), подход к синхронизации данных, вспомню про любимые аббревиатуры DRY и MVP и расскажу про некоторые ошибки и недоработки. Постараюсь успеть рассказать про deploy Слайды: https://conf.python.ru/distributed-django/