Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Рынок eye-tracking'а, как ожидается, будет расти и расти: с $560 млн в 2020 до $1,786 млрд в 2025. Так какая есть альтернатива относительно дорогим устройствам? Конечно, простая вебка! Как и другие, этот подход встречает много сложностей, будь то: большое разнообразие устройств (следовательно, сложно подобрать настройки, которые будут работать на всех камерах одинаково), сильная вариативность параметров (от освещения до наклона камеры и ее положения относительно лица), порядочные вычислительные мощности (несколько cuda-ядер и Xeon — самое то)...
Я решил наконец-то разобраться, как работает интерпретатор Python. Для этого стал изучать одну статью-книгу и задумал заодно перевести её на русский язык. Дело в том, что переводы не дают тебе пропустить непонятное предложение и качество усвоения материала увеличивается). Заранее прошу извинить меня за возможные неточности. Я всегда стараюсь переводить максимально правильно, но одна из главных проблем: упоминание некоторых терминов в русском эквиваленте просто отсутствует.
Все чаще можно слышать про планы правительства провести полную инвентаризацию объектов недвижимости с целью уточнения кадастровых данных. Для первичного решения этой задачи можно применить простой способ, основанный на расчете площади крыш капитальных строений по аэрофотоснимкам и дальнейшее сопоставление с кадастровыми данными. К сожалению, ручной поиск и расчет занимает много времени, а поскольку новые дома сносятся и строятся непрерывно, то расчет требуется повторять снова и снова. Сразу возникает гипотеза, что этот процесс можно автоматизировать с помощью алгоритмов машинного обучения, в частности, Computer Vision. В этой статье я расскажу о том, как мы в «НОРБИТ» решали эту задачу и с какими сложностями столкнулись.
Поводом для написания данной публикации послужил вебинар, который я посмотрел на Youtube. Он был посвящен когортному анализу продаж. Автор использовал для работы с данными платформу Power BI Desktop. Ссылку на указанное видео приводить не буду, чтобы эта статья не была расценена как реклама, но по ходу повествования постараюсь делать спойлеры к первоисточнику, чтобы лучше объяснять логику собственного решения. Данный вебинар натолкнул меня на идею, что интересно было бы повторить возможности формул DAХ функциями библиотеки Pandas.
Эта статья написана по мотивам решения задания на недавно прошедшем онлайн-марафоне DevNet от Cisco. Участникам предлагалось автоматизировать анализ и визуализацию произвольной сетевой топологии и, опционально, происходящих в ней изменений.
Задача является не самой тривиальной, и в блогосфере встречается довольно мало статей на эту тему. Ниже представляю разбор собственной реализации, а также описание используемых инструментов и подходов.
Была задача поднять свой Debian сервер на Nginx для проектов Django 3.х. Перерыв кучу информации в интернете, удалось это сделать соединив рекомендации с нескольких разных сайтов. Если вам интересно почитать, как настроить свой первый сервер для Django-проекта, то — добро пожаловать.
Наверняка многие владельцы сетевых устройств Apple, которые читают эту статью, таких как TimeCapsule или Airport Extreme, рано или поздно задумывались почему у купленных в России устройств нет поддержки beamforming и максимальная ширина канала 40МГц? И как следствие максимальная скорость приема и передачи данных – 600 Мбит/с (вместо заявленных 1300 Мбит/с).
Я недавно проводил исследование, в рамках которого было необходимо обработать несколько сотен тысяч наборов входных данных. Для каждого набора — провести некоторые расчеты, результаты всех расчетов собрать вместе и выбрать "лучший" по некоторым критериям. По сути это bruteforce перебор. Тоже самое происходит при подборе параметров ML моделей с помощью GridSearch.
Однако, с некоторого момента размер вычислений может стать для одного компьютера великоват, даже если запускать ее в несколько процессов с помощью joblib. Или, если сказать точнее, он становится слишком долгим для нетерпеливого экспериментатора.
Агрегация является одной из самых частых операций при анализе данных. Разные технологии предлагают нам кучу способов эффективно группировать и агрегировать интересующие нас поля(столбцы, признаки). В этой статье будет рассказано про реализацию агрегации в pandas. По своей специализации я очень мало работаю с python, но часто слышу про плюсы и мощь этого языка, в особенности когда речь заходит про работу с данными. Поэтому я проведу здесь параллель операций с T-SQL и приведу некотрые примеры кода. В качестве данных я буду использовать наверное самый популярный data set — Ирисы Фишера.
Пример архитектурного решения для создания динамических виджетов сайта на Django. Также может быть использовано и в ряде других задач.
Существует большое количество различных методик изучения иностранных языков вообще и английского в частности. Но какая бы методика ни была, учить слова все равно надо. Для этих целей есть очень много различных тренажеров с выбором слов для изучения. Тем не менее, их возможностей иногда не хватает.
В этой статье я хочу поделиться с вами «рецептом», который позволил нам реализовать отложенные ретраи при использовании брокера сообщений RabbitMQ
Это вторая часть моей статьи по работе с базой данных в Python. В первой части мы рассмотрели основные принципы коммуникации с SQL базой данных, а в этой познакомимся с инструментарием, позволяющим облегчить нам это взаимодействие и сократить количество нашего кода в типовых задачах. Статья ориентирована в первую очередь на начинающих, она не претендует на исчерпывающе глубокое изложение, а скорее дает краткую вводную в тему, объясняет самые востребованные подходы для старта и иллюстрирует это простыми примерами базовых операций.
Не так давно уже писали о Python в Mobile development и разработке мобильных приложений на Python с помощью библиотек Kivy и KivyMD. Эта статья продолжит знакомить вас с кроссплатформенными Python инструментами, а конкретно сегодня мы рассмотрим новинки, которые появились в библиотеке KivyMD за последнее время.
Роман-эпопею Льва Николаевича Толстого «Война и мир» я так и не прочитал до сих — в школе было не интересно из-за «словоблудия» автора, а с возрастом как-то нет времени взяться за такой объемный труд. Однако решил, что изучить стоит…