Natasha - библиотека для выделения именованных сущностей для русского языка

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cl)

statuscheck - проверяем доступность сервисов через их status pages

Асинхронный Python для web разработки

Python Junior подкаст. Говорим о собеседованиях разработчиков вчера, сегодня и завтра

Отправляем email'ы с помощью Masonite Framework

Transfer Learning: как быстро обучить нейросеть на своих данных

Машинное обучение становится доступнее, появляется больше возможностей применять эту технологию, используя «готовые компоненты». Например, Transfer Learning позволяет использовать накопленный при решении одной задачи опыт для решения другой, аналогичной проблемы. Нейросеть сначала обучается на большом объеме данных, затем — на целевом наборе.

Python Qt5 - QtWebEngine пример

Django bugfix release: 2.1.3

Horizon - Applied Reinforcement Learning (Applied RL)

Python vs R

Перегружаем функции и операторы в Python

Краткий обзор алгоритма машинного обучения Метод Опорных Векторов (SVM)

В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM:

• теоретическую составляющую SVM;
• как алгоритм работает на выборках, которые невозможно разбить на классылинейно;
• пример использования на Python и имплементация алгоритма в библиотеке SciKit Learn.

Пишем чат бота для ВКонтакте на python с помощью longpoll

Сейчас боты стали обыденностью и находятся на каждом шагу, но если тебе нужен свой бот в социальной сети вконтакте, то это легко реализовать.

Электронная подпись ГОСТ Р 34.10 документов формата PDF в офисном пакете LibreOffice

Пришла пора исполнить свой гражданский долг – заплатить налоги. Платить налоги мы будем через портал Госуслуги. В личный кабинет портала Госуслуг будем входить с помощью электронной подписи (терминология портала Госуслуг ), т.е. имея на руках сертификат, полученный в аккредитованном удостоверяющем центре (УЦ), и закрытый ключ. И то и другое я храню на токене PKCS#11 с поддержкой российской

Python 101: Episode #31 – lxml

Готовим иерархическую кластеризацию или как я выявлял специализации у резюме

Я работаю разработчиком в hh.ru, и мне хочется перейти в датасайнс, но пока не хватает навыков. Поэтому в свободное от работы время я изучаю машинное обучение и стараюсь решать практические задачи из этой области. Недавно мне подкинули задачу по кластеризации наших резюме. Пост будет о том, как я решал её при помощи агломеративной иерархической кластеризации. Если не хочется читать, но интересен результат, то можно посмотреть сразу демо.

Test and Code: 51: функциональное тестирование

Аудио-подкаст

fuxploider - сканируем уязвимости при загрузке файла

Парсинг сайтов при помощи Python

Объем данных, доступных в Интернете, постоянно растет как по количеству, так и по форме. И эти данные очень часто бывают нужны для обучения ИИ. Большая часть этих данных доступна через API, но в то же время многие ценные данные по-прежнему доступны только через парсинг.

В данном руководстве будут рассмотрены несколько вариантов получения данных.