Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Обработка естественного языка (NLP) — активно развивающаяся научная дисциплина, занимающаяся поиском смысла и обучением на основании текстовых данных. Неважно, кто вы — опытный Data Scientist, или начинающий Python разработчик — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы усовершенствовать продукт над которым работаете и расширить его функциональность. В докладе, на примере сайта кулинарных рецептов, будут описаны шаги преобразования и очистки данных. Исследованы методы классификации и определения сходства текстов на основе: Mean word2vec, Tf-idf weighted word2vec, Doc2vec, fastText, Word Mover’s Distance. Сравнение качества итоговых моделей. Также поговорим про внедрения в проект моделей классификации и рекомендаций
В докладе мы рассмотрим основные этапы жизненного цикла объекта, поговорим о том, что происходит, когда он создается, когда кто-то запрашивает доступ к его атрибутам и когда он разрушается. Доклад направлен на junior/middle-разработчиков, желающих лучше разобраться во внутренней организации Python
Как часто, получая новый ticket, вы задумываетесь: "Ну и где тебя искать?" Как часто, вглядываясь в обработчик запроса, вы гадали: "Что тут вообще творится?" Качественный код всегда тяжело проектировать в начале, а ценить вложенные усилия начинаешь спустя время. В своём докладе я раскрою нехитрые подходы, которые позволят упростить дальнейшую жизнь проектов. А так же покажу проект dry-python, воплотивший эти подходы в виде нескольких библиотек
В своем докладе Руслан рассказал всем интересующимся с чего начать в огромном новом мире науки о данных. Постарался ответить на вопрос „Что этот мир вообще из себя представляет?“ и показать, какими инструментами на Python можно воспользоваться для анализа данных, их визуализации и для машинного обучения.
Python самостоятельно управляет памятью. Это удобно, ведь разработчику не нужно задумываться о сборке мусора или выделении памяти. Но иногда обычное добавление элемента в конец списка занимает неожиданно много времени. Чтобы не было сюрпризов, полезно знать как язык управляет памятью.
Первый релиз Python 3 версии состоялся еще в далеком 2000 году, но в продакшне до сих пор многие используют устаревающий Python 2.7. Почему же он все еще используется? Все просто - между версиями отсутствует полная обратная совместимость и миграция может оказаться очень болезненной. Александр Полищук отвечает - стоит ли вообще обновляться и с какими трудностями можно столкнуться в процессе обновления.
Доклад посвящен механизму работы корутин в ЯП Python: какое отношение к ним имеют генераторы, как генераторы превратить в корутины и как реализовать простейший event-loop для асинхронного выполнения корутин.
В гостях у подкаста Ксения Сухова, датасайентист из ДомКлик. Мы поговорили с Ксенией о карьере женщин в IT и связанных с этим проблемах.
В этой части мы сконцентрируем внимание на процессе интерпретации. Подробно разберем внутренние структуры интерпретатора. Рассмотрим, как в язык добавили слово async, и какие изменения в виртуальной машине пришлось сделать для этого
В этом докладе я расскажу о том, как мы использовали концепцию диалогов с чат-ботами для предоставления сервисов госуслуг. Какие существуют основные нюансы при написании real-time приложений, как, например, мессенджера. Как обрабатывать многоступенчатые сценарии в чат-ботах со сложной бизнес-логикой. Как все вышеописанное реализуется на Python и какие инструменты для этого существуют