Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Я создал новый проект Интерактивные эксперименты с машинным обучением на GitHub. Каждый эксперимент состоит из Jupyter/Colab ноутбука, показывающего как модель тренировалась, и Демо странички, показывающей модель в действии прямо в вашем браузере.
Несмотря на то, что машинные модели в репозитории могут быть немного "туповатенькими" (помните, это всего-лишь эксперименты, а не вылизанный код, готовый к "заливке на продакшн" и дальнейшему управлению новыми Tesla)
Прогресс большинства программных проектов строится на малых изменениях, которые, перед тем, как двигаться дальше, тщательно оценивают. Быстрое получение результатов выполнения кода и высокая скорость итеративной разработки — это одни из основных причин успеха Jupyter. В особенности — в сфере научных исследований. Пользователи Jupyter любят проводить в блокнотах эксперименты, они используют блокноты как интерактивное средство коммуникации. Правда, если говорить о задачах классической разработки ПО, например, о рефакторинге большой кодовой базы, то можно сказать, что для решения таких задач Jupyter часто меняют на обычные IDE.
Написать данную статью меня побудило желание помочь таким же новичкам в Python в целом и в работе с Flask в частности, как я сам. Во время работы над задачей целостного и понятного объяснения в том стиле, как любим мы, новички, не нашел. Приходилось информацию искать по крупицам. Каких-то картинок не будет. Сугубо техническая статья. Опытным людям буду благодарен за комментарии и за подсказки по улучшению кода.
Недавно в сети стала доступна для установки альфа-версия Python 3.9. Релиз планируется на октябрь 2020 года, но уже сейчас можно взглянуть, а что же он нам новенького готовит.
Продолжаем отбирать публикации, которые помогают снизить порог входа в сферу ML. Как и прежде, здесь в первую очередь собраны инструменты с открытым исходным кодом, предобученные модели и высокоуровневые API.
На данную статью меня вдохновила недавняя публикация Моделируем Вселенную, где автор показал весьма интересное моделирование разных космических явлений. Однако представленный там код непрост для начинающих. Я покажу как сделать физическое моделирование с помощью движка Box2D, написав всего лишь несколько строк кода. Рискну ошибиться, но это первое описание Box2D для Python на Хабре, восполним этот пробел.
Заметка о добавлении счетчиков к моделям в административной панели Django
Python – фантастический язык. Его синтаксис настолько прост, что вам даже не придется искать лишнюю точку с запятой в своем коде. Я бы даже сказал, что для новичка Python один из лучших языков. Вы начинаете с обширного набора библиотек и добавляете к ним все новые и новые по мере получения опыта в программировании. Через некоторое время вы можете почувствовать, что застряли, когда окажется, что вы написали слишком много кода для одной простой операции. На самом деле это не так плохо, как вам может показаться. Понимание логики того, над чем вы работаете, гораздо важнее, чем количество строк. Короткий код лучше, но, если при этом логика нарушена, ваш код не будет работать, как задумано. Но с опытом и творческим подходом к работе ваш код будет становиться все короче и лучше.
А вы любите летать на самолетах? Я обожаю, но на самоизоляции полюбил еще и анализировать данные об авиабилетах одного известного ресурса — Aviasales. Сегодня мы разберем работу Amazon Kinesis, построим стримминговую систему с реал-тайм аналитикой, поставим NoSQL базу данных Amazon DynamoDB в качестве основного хранилища данных и настроим оповещение через SMS по интересным билетам.
Обойма нашей литературы по Python постоянно пополняется книгами самого разного уровня. Тем не менее, сегодня мы хотели бы сегодня вынести на обсуждение эту статью, автор которой считает язык Julia жизнеспособной и перспективной альтернативой Python. Читайте, переходите по ссылкам и не забудьте поучаствовать в голосовании.
Я решил полностью разобраться в пайтоновских аннотациях и заодно перевести цикл PEP-ов, документирующих эту тему. Мы начнём со стандартов версии 3.X и закончим нововведениями в python 3.8. Сразу говорю, что этот PEP — один из самых базовых и его прочтение пригодится лишь новичкам. Ну что же, поехали:
Обзор Django caching framework
Начинающие (да и не только) инвесторы часто задаются вопросом о том, как отобрать для себя идеальное соотношение активов входящих в портфель. Часто (или не очень, но знаю про двух точно) у некоторых брокеров эту функцию выполняет торговый робот. Но заложенные в них алгоритмы не раскрываются. В этом посте будет рассмотрено то, как оптимизировать портфель при помощи Python и симуляции Монте Карло.