Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
В предыдущей статье я описал несколько алгоритмов эволюционных стратегий (evolution strategies, ES), помогающих оптимизировать параметры функции без необходимости явно вычислять градиенты. При решении задач обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL) эти алгоритмы можно применять для поиска подходящих наборов параметров модели для агента нейросети (neural network agent). В этой статье я расскажу об использовании ES в некоторых RL-задачах, а также опишу методы поиска более стабильных и устойчивых политик.
При изучении технологий Deep Learning я столкнулся с нехваткой относительно простых примеров, на которых можно относительно легко потренироваться и двигаться дальше. В данном примере мы построим рекуррентную нейронную сеть, которая получив на вход текст романа Толстого «Анна Каренина», будет генерировать свой текст, чем-то напоминающий оригинал, предсказывая, какой должен быть следующий символ. Структуру изложения я старался делать такой, чтобы можно было повторить все шаги новичку, даже не понимая в деталях, что именно происходит внутри этой сети. Профессионалы Deep Learning скорее всего не найдут тут ничего интересного, а тех, кто только изучает эти технологии, прошу под кат.
Доброго всем! Мы тут потихоньку начали исследовать новое совсем для нас направление для обучения — блокчейны и нашли то, что оказалось интересным в рамках нашего курса по Python, в том числе. Чем, собственно, и хотим поделиться с вами.
Мне часто приходится делать небольшие сервера на tornado. В каких-то проектах нужна поддержка работы с redis, в каких-то нет. В других надо рендерить ReactJS. И во всех нужно логирование. Для начала я поднял локальный pypi репозитарий, собрал свои наработки в питоний пакет и радовался жизни. Достаточно было установить пакет, импортировать из него классы, отнаследоваться и радостно пилить код дальше.
Я использовал шум Перлина для создания эффекта тумана и главного экрана в Under Construction. Я твитнул о моих усилиях по оптимизации алгоритма, и несколько людей ответили, что они не понимают, как работает шум Перлина и что это на самом деле такое.
Признаюсь, что я (немного) понимаю шум Перлина прежде всего потому, что я реализовывал его ранее, и несколько дней ушло на погружение в неуклюжие объяснения полдюжины разработчиков, более заинтересованных в показе собственных демок, нежели в реальном объяснении. Несколько полезных ресурсов, которые я нашел, часто содержали ошибки и не давали мне интуитивного чувства понимания, как и почему оно все-таки работает.
В октябре команда облачного сервиса Okdesk приняла участие в пензенском хакатоне, в рамках которого мы разработали "коробочного" Telegram-бота для Okdesk. Бот позволит клиентам сервисных компаний отправлять заявки на обслуживание, переписываться по заявками и ставить оценки выполнению заявок не выходя из любимого мессенджера.
Здравствуйте! В связи с вопросами читателей моей публикации [1] касательно условий возбуждения автоколебаний в механической системе, я решил описать явление возникновения и поддержания автоколебаний подробно, выделив основные области возникновения и применения автоколебаний. В википедии автоколебания объясняют так [2]: Незатухающие колебания в диссипативной динамической системе с нелинейной обратной связью, поддерживающиеся за счёт энергии постоянного, то есть непериодического внешнего воздействия. Автоколебания отличаются от вынужденных колебаний тем, что последние вызваны периодическим внешним воздействием и происходят с частотой этого воздействия, в то время как возникновение автоколебаний и их частота определяются внутренними свойствами самой автоколебательной системы. При этом частота становится почти равной резонансной.
Хочу поделиться своим опытом классификации пользователей социальной сети по их комментариям на два класса по складу ума: гуманитарный или технический. В данной статье не будут использоваться последние достижения глубокого обучения, но будет разобран завершенный проект по классификации текстов: от поиска подходящих данных до предсказаний. В конце будет представлено веб-приложение, в котором вы сможете проверить себя.
Это небольшое продолжение предыдущей статьи, где рассматривались основы синтаксического анализа с помощью пакета Natural Language Toolkit (сокращенно, NLTK). Как и в прошлой статье, в этой я буду сопровождать примеры кодом на языке Python (версии 2.7).
Хорошо спроектированная программа состоит из объектов, отвечающих принципу единственной обязанности. Такие объекты постоянно “общаются” друг с другом, и поэтому зависимость между ними неизбежна. Но эту зависимость можно свести к минимуму с помощью: внедрения зависимости (dependency injection), использования именованных параметров и изоляции внешних сообщений. Об этих методах пойдет речь в статье.
В этой статье я покажу, как написать рудиментарный, нативный x86-64 just-in-time компилятор (JIT) на CPython, используя только встроенные модули. Код предназначен для UNIX-систем, таких как macOS и Linux, но его должно быть легко транслировать на другие системы, типа Windows. Весь код опубликован на github.com/cslarsen/minijit. Цель — сгенерировать в рантайме новые версии нижеприведённого ассемблерного кода и выполнить их.
Разбираемся как браузер общается с веб сервером с помощью языка Python.
Слайды: https://speakerdeck.com/cykooz/zc-dot-buildout
Обзор инструмента для автоматизации сборки программ и подготовки окружения для их выполнения.
Обзор архитектуры, деплой, печеньки Слайды: https://docs.google.com/presentation/d/1kOus5QRNZ-mm24U3RrOtNBSQjV2DqDLP2Kd3uhCkY0k/present#slide=id.p
В этом докладе мы разберемся с архитектурой Kubernetes, рассмотрим процесс деплоя, управление ресурсами, масштабирование и мониторинг сервисов. Поговорим о проблемах и достоинствах использования Kubernetes.
Слайды: https://speakerdeck.com/9seconds/probablistic-data-structures
Почему порой следует знать о ваших данных несколько больше, чем-то, как их обрабатывать в лоб. Как можно, воспользовавшись пониманием их характера и природы, сделать обработку намного эффективнее, чем она могла бы быть в случае честных алгоритмах. Метаданные не просто как ярлычки для записи в таблице, но как неявное знание о том, что хранится в базе.
В докладе будут упомянуты такие слова, как Кафка, Майсиквел и ВКонтакте. Блумфильтры, гиперлоглог и тидайджест.
Слайды: http://mi.0-0.im/rannts.pdf
В докладе я расскажу про наиболее опасные уязвимости в веб-приложениях по версии OWASP 2017 года. Объясню, на какие уязвимости стоит обратить внимание разработчикам, а за какие должны бы отвечать разработчики фреймворков и библиотек. Покажу, какие уязвимости были обнаружены в известных сервисах и попробую выснить причины их возникновения.
Слайды: https://1drv.ms/p/s!AubE8uMJoD1ygYEM_fNwAAi7pkg4rw
Новый уровень стоительства. Белая магия в ваших руках. Сopy-paste живописных гор к себе в деревню. Мгновенное строительство цитаделей вокруг персонажа. Захватывающие приключения продолжаются.
Tangent — новая открытая Python-библиотека для автоматического дифференцирования. Она принимает на вход Python-функцию f и создает новую Python-функцию, вычисляющую градиент f. Это упрощает и увеличивает наглядность градиентных вычислений.
Однажды передо мной встала задача реализации программного управления одним из распространенных домашних Wi-Fi маршрутизаторов TP-Link TL-WR841N, у которого, к сожалению, нет интерфейса управления через командную строку (telnet, SSH). Я хотел, чтобы мой Telegram бот, реализованный на Python на базе SBC в локальной домашней сети, на основе моих команд выполнял следующие функции управления маршрутизатором
Когортный анализ возвратности пользователей является мощным способом для понимания разных групп клиентов — их поведения и значимости для бизнеса. Однако итоговые таблицы бывает трудно понять с первого раза, а с ходу придумать, как их построить, ещё сложнее.
В статье будет описан относительно простой, но полезный алгоритм построения когортой таблицы, а также приведены наброски кода с Python/Pandas и SQL. Если Вам необходимо программно реализовать построение когортного отчёта или просто интересно узнать этот алгоритм — прошу под кат.