Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Пошаговая инструкция, как я сделал собственный асинхронный json-logger для FastApi и зачем. Цель данной статьи и моей личной разработки - написать о том, как я придумал свой собственный и удобный формат json-журналирования специально для компании, в которой я работаю, но не нашел готовых решений для реализации, который позволит мне воплощать очень гибко и удобно некоторые вещи с единым наименованием полей, чтобы логгирование протекало быстро и асинхронно, а также: не заставляло бы меня писать много кода и обойтись одной-двумя библиотеками максимум.
Google Sheet и Sheets API - классный (простой, бесплатный и универсальный) способ организовать хранение и анализ данных получаемых от своего сервиса. При условии что этих данных не то чтобы очень много и поступают они не то чтобы очень часто.
У меня таких задач хватает и решаю я их либо на Python, либо на PHP. Сегодня возьму в руки Python.
Теория игр - это не только об изучении стратегий в играх, таких как шахматы, го или других. Применять теорию игр уже сегодня пытаются в различных областях: в политике, в спорте, в кибернетике, в психологии и многих других местах. Данная наука выполняет математический анализ ситуаций (в которых сталкиваются интересы нескольких сторон, преследующих различные цели), пытаясь формализовать и описать данные ситуации в виде математической модели, определяющей некоторую игру.
Этот текст содержит предложения, как сделать джанго орм (а вместе с ним и сам джанго) асинхронным.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Классификация методом поиска ближайших соседей - относительно простой для понимания метод классификации, суть которого подробно рассматриваться в этой статье не будет.
Метод предполагает наличие алгоритма поиска ближайших соседей. Можно использовать разные алгоритмы. Самый простой, но при этом не эффективный по времени алгоритм - полный перебор всех соседей для поиска ближайших. Существуют так же методы поиска, называемые KDtree и BallTree.
Представьте себя на месте изучающего русский язык иностранца. Ударение станет одним из ваших самых страшных ночных кошмаров. Во-первых, оно не описывается каким-то простым набором правил, и чаще всего правильное произношение приходится просто запоминать. Во-вторых, оно обычно не обозначается в текстах, что практически сводит на нет относительную близость русской орфографии к произношению - без ударений правильно прочитать текст с незнакомыми словами иностранец все равно не сможет. В-третьих, неправильное ударение сильно меняет фонетический образ слова для русского человека, и из-за одной ошибки вас могут просто не понять.
Расскажу о проделанном пути, чтобы найти идеальный, для моих целей, инструмент конфигурирования проекта и о создании легковесной библиотеки bestconfig, впитавшей в себя преимущества изложенных подходов.
Использование микросервисной архитектуры для построения корпоративных приложений взамен традиционной монолитной — популярный тренд в веб-разработке.
Я не ставил целью настоящей статьи познакомить читателей с концепцией микросервисов. Желающим получить общее введение в тему могу порекомендовать заглянуть сюда.
В этой статье речь пойдёт об архитектуре данных, где необходимо хранить статусы записей, получая информацию об их актуальности.
Одна из первых задач, которую мне поручили здесь — проверить качество географических данных. Формально эта задача больше относится к анализу данных, чем к системному анализу. Но меня она очень заинтересовала, ведь требовался не только анализ, но и исследование и, по возможности, реализация решения, а для меня это самое интересное в работе.
Нейронные сети очень мощны для выполнения предиктивного анализа и решения аналитических задач. Они широко используются для классификации данных, чтобы обнаруживать закономерности и делать прогнозы. Бизнес-кейсы варьируются от классификации и защиты данных клиентов до классификации текста, поведения потребителей и многих других задач.
This article looks at how to use the low-level cache API in Django.
Именованные сущности – это слово или сочетание, обозначающее объект либо явление определенной категории. Говоря о таких объектах в контексте анализа данных, чаще всего имеют в виду ограниченный набор видов: имя (псевдоним), дата, должность (роль), адрес, денежная сумма, название организации и др.
Расположение данных объектов в строгой структуре документа формирует отдельное признаковое пространство визуальной стороны страницы и может повысить качество классификации (или кластеризации). Предлагаем разобраться, как можно получить и использовать координаты именованных сущностей в документе.
Каждый день мы пишем и актуализируем большое количество тестов для API. Поэтому сегодня я хочу обсудить тему автоматической генерации таких тестов и поделиться с сообществом нашими решениями и опытом.
Для начала давайте подумаем, что приходит вам в голову, когда вы слышите слово «автотесты».