Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Ссылки на предыдущие части:
Это двадцать третья часть Мега-Учебника, в которой я расскажу вам, как расширить микроблог с помощью интерфейса прикладного программирования (или API), который клиенты могут использовать для работы с приложением более прямым способом, чем традиционный рабочий процесс веб-браузера.
Скоро будет выпущена технология предоставляющая Qt для Python о чём рассказали в блоге Qt Company. Речь идёт о PySide2, которая явяется официальным аналогом PyQt .
Рассмотрим создание не сложного приложения показывающего простоту Qt для Python с использованием виджетов QWidgets
Медленные тесты не только тратят время разработчиков на ожидание, но и усложняют следование лучших практик TDD (red-green testing). Когда тестовый набор выполняется несколько минут или дольше - это приводит к тому, что весь набор тестов запускают редко и баги, которые можно было бы исправить раньше и быстрее, откладываются.
В этом посте я расскажу как ускорить тесты вашего Django приложения и рассмотрю, что убивает скорость ваших тестов. В качестве примера буду использовать простой набор тестов, который вы можете найти на GitHub.
В этот раз снова о Data Science. Думаю, многим знакома методология CRISP-DM, о которой говорят на большинстве курсов, но вот про первый пункт (business understanding) информации достаточно мало, в зря, ведь он очень важный. Поэтому в этой статье мы поговорим о взаимодействии с бизнесом и о том, какие обычно бывают проблемы и сложности в этом вопросе. Давайте разберем все на примере.
В течение последних нескольких лет интерес к технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта быстро рос. Решение H2O.ai становится все более популярным в этой сфере: оно поддерживает быстрые алгоритмы машинного обучения в оперативной памяти и недавно получило поддержку глубокого обучения. Сегодня поговорим о разработке с использованием H2O.
Мы поговорим об использовании модных «Word embedding» не совсем по назначению — а именно для исправления опечаток (строго говоря, и ошибок тоже, но мы предполагаем, что люди грамотные и опечатываются). На хабре была довольно близкая статья, но здесь будет немного о другом. Визуализация Word2Vec модели, полученная студентом. Обучалась на «Властелине колец». Явно что-то на черном наречии.
Этой статьей я начинаю серию рассказов о состязательных сетях. Как и в предыдущей статье я подготовил соответствующий докер-образ в котором уже все готово для того чтобы воспроизвести то что написано здесь ниже. Я не буду копировать весь код из примера сюда, только основные его части, поэтому, для удобства советую иметь его рядом для более простого понимания. Докер контейнер доступен здесь, а ноутбук, utils.py и докерфайл здесь.
Все же знают, что такое Рамблер/топ-100? На всякий случай — это сервис веб-аналитики. Наши пользователи ставят себе на сайты счетчик, ну а мы в свою очередь готовим всю необходимую статистику посещений в виде набора стандартных отчетов. Под катом рассказ Виталия Самигуллина, руководителя группы разработки технологий Рамблер/топ-100, о том, как мы разрабатывали API ClickHouse на Python и зачем вообще всё это затевали.
Ранее я представил пару небольших постов о потенциальной роли Spring Boot 2 в реактивном программировании. После этого я получил ряд вопросов о том, как работают асинхронные операции в программировании в целом. Сегодня я хочу разобрать, что такое Non-blocking I/O и как применить это знание для создания небольшого tcp–сервера на python, который сможет обрабатывать множество открытых и тяжелых (долгих) соединений в один поток. Знание python не требуется: все будет предельно просто со множеством комментариев. Приглашаю всех желающих!
Провели на прошлой неделе открытый вебинар про вторую и третью версию. На нём создатель курса Стас Ступников разбирал нюансы миграции между версиями, отличия в производительности, новые особенности, да и вообще общался и отвечал на вопросы слушателей.
Я играю в Heroes of Might and Magic со времен царя Гороха королевы Ламанды, и за это время накопилось такое количество карт для 3-х Героев, что я решил их как-то упорядочить и структурировать.
В этой статье я хочу рассмотреть некоторые решения одной из очень простых задач, которые, на мой взгляд, являются самыми интересными. Миссия требует от Вас написать функцию, которая будет определять, имеют ли все элементы массива одинаковое значение.
Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.
Машинное обучение на исходном коде (MLoSC) - новая и интересная область исследований, которая расположена на пересечении глубокого обучения, майнинга, работы с естественными языками, социальных наук и программирования. Мы накопили петабайты исходников и историей разработки в открытом доступе, и в то же время было предпринято очень мало попыток использовать весь невероятный человеческий опыт, который в них заключен. Доклад делает обзор текущего состояния дел в MLoSC и рассказывает о доступных инструментах на Python и некоторых примерах их использования, таких как "глубокое" предсказание кода и структурные эмбеддинги для масштабируемой дедупликации
Мы расскажем о том, как построили продакшн процесс статистических расчетов над большими данными на языке python. Как мы смогли добиться хорошей производительности, читабельности и повысить скорость разработки новых метрик. Покажем, как происходила эволюция наших инструментов и как написание кода на С++ уступало лаконичным Python скриптам
Как создать универсальную валидацию для Backend и Frontend и как валидировать сложные текстовые поля