Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В этой статье я расскажу как сделать простейшего телеграмм бота на Python для отправки текущей погоды в Москве.
Думаю многие любят знакомиться в соц. сетях и пользуются приложениями (например Tinder), но часто уходит много времени на то, что бы ставить лайки и отправлять первые сообщения. Я считаю что это монотонные действия которые только отталкивают от общения и знакомства. Если ты программист, зачем быть как все, давай вместе со мной автоматизируем процесс монотонных действий и оставим свое внимание только для приятного общения, но обо всём по порядку.
Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно. Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.
Одна из проблем обучения нейронных сетей — переобучение. Это когда алгоритм научился хорошо работать с данными, которые он видел, а на других он справляется хуже. В статье мы рассказываем, как попытались решить эту проблему, совместив обучение градиентным спуском и эволюционным подходом.
В конце прошлого года, я написал статью, о том как был заинтригован возможностью распознавания объектов на изображениях с помощью нейронных сетей. В той статье мы с помощью PyTorch классифицировали на видео либо ягоду малину, либо ардуино-подобный контроллер. И не смотря на то, что PyTorch мне понравился, обратился я к нему потому, что не смог с наскока разобраться с TensorFlow. Но я пообещал, что ещё вернусь к вопросу распознавания объектов на видео. Кажется пришло время сдержать обещание. В данной статье мы попробуем на своей локальной машине дообучить уже готовую модель в Tensorflow 1.13 и Object Detection API на нашем собственном наборе изображений, а потом используем её для распознавания ягод и контроллеров, в видеопотоке веб-камеры с помощью OpenCV.
Привет от ODS. Мы откликнулись на идею tutu.ru поработать с их датасетом пассажиропотока РФ. И если в посте Milfgard огромная таблица выводов и научпоп, то мы хотим рассказать что под капотом.
Что, опять очередной пост про COVID-19? Да, но нет. Нам это было интересно именно с точки зрения математических методов и работы с интересным набором данных.
Скользящее окно (Moving Windows) В заголовке я привел дословный перевод. Если кто меня поправит, и другой термин более применим — то спасибо. Смысл скользящего окна– с каждым новым значением функция пересчитывается за заданный период времени. Этих функций большое количество. Для примера: rolling.mean(), rolling.std(), которые чаще всего и используют при анализе движения акций. rolling.mean() — это обычная скользящая средняя, которая сглаживает краткосрочные колебания и позволяет визуализировать общую тенденцию.
Давайте представим, что нам нужно запустить футбольный мяч на орбиту Земли. Никакие ракеты не нужны! Хватит горы, высотой 100 километров и недюжинной силы. Но насколько сильно нужно пнуть мяч, чтобы он никогда больше не вернулся на Землю? Как отправить мяч в путешествие к звёздам, имея только грубую силу и знание небесной механики?
Python, хоть и мощный, но всего лишь инструмент, который позволяет писать выразительный самодокументируемый код, но не гарантирует этого, как не гарантирует этого и соблюдение PEP8. Когда наш, казалось бы, простой интернет-магазин на Django начинает приносить деньги и, как следствие, накачиваться фичами, в один прекрасный момент мы понимаем, что он не такой уж и простой, а внесение даже элементарных изменений требует все больших и больших усилий, а главное, что эта тенденция все нарастает. Что случилось, и когда все пошло не так?
Audio
Сейчас программирование все глубже и глубже проникает во все сферы жизни. А возможно это стало благодаря очень популярному сейчас python’у. Если еще лет 5 назад для анализа данных приходилось использовать целый пакет различных инструментов: C# для выгрузки (или ручки), Excel, MatLab, SQL, и постоянно “прыгать” туда сюда вычищая, сверяя и выверяя данные. То сейчас python, благодаря огромному количеству прекрасных библиотек и модулей, в первом приближении благополучно заменяет все эти инструменты, а в связке с SQL так вообще “горы свернуть можно”.
Будучи одним из самых популярных языков 21-го века, Python, безусловно, обладает множеством интересных функций, которые стоит изучить подробно. Три из них будут рассмотрены сегодня, каждая — теоретически, а потом и на практических примерах.