Deploy Machine Learning Pipeline on Google Kubernetes Engine

returns - типизируем и проверяем возвращаемое значение функции

PyDebloatX - приложение для удаления Windows 10 программ по умолчанию

Data Classes in Python

Talk Python to Me: #266 Refactoring your code, like magic with Sourcery

Audio

Несколько способов запуска Python кода из terminal

Python Bytes: #183 Need a beautiful database editor? Look to the Bees!

Audio

The Real Python Podcast – Episode #11: Advice on Getting Started With Testing in Python

Audio

Быстрая загрузка большого количества данных в Google Colab

Решил поделиться своим знанием, как можно быстро загрузить большое количество файлов в Google Colab с Google Drive.

Всем известно, что Google Colab отличная бесплатная платформа для обучения и экспериментов над Нейронными Сетями.

Создание конечных автоматов с помощью корутин в Python

Оригинальная статья: Arpit Bhayani – Building Finite State Machines with Python Coroutines

Конечный автомат (Finite State Machine) – это математическая модель вычислений, которая моделирует последовательную логику. FSM состоит из конечного числа состояний, функций перехода, входных алфавитов, начального и конечного состояний. В области компьютерных наук автоматы используются при проектировании компиляторов, лингвистической обработки, пошаговых рабочих процессов, игрового дизайна, процедур протоколов (например, TCP / IP), программирования на основе событий, разговорного искусственного интеллекта и многих других.

Генерация рандомных ветвлений на Питоне

Вспоминая Докинза, основную идею можно выразить так: если долго держать смерч над помойкой, то может собраться Боинг-747. Появление структуры из хаоса дуриком: перебирая и рекомбинируя всё подряд, из всех бессмысленных и беспорядочных процессов можно увидеть вполне осмысленные и упорядоченные. Если такие процессы каким-либо образом закрепляются и повторяются, то система, еще вчера представлявшая из себя броуновское движение, сегодня начинает выглядеть уже так, как будто ее поведение настроила невидимая рука, и что она совершает какие-то осмысленные с нашей точки зрения действия. При этом никакой руки и близко нет. Она настроила себя сама.

Attrs, Dataclasses and Pydantic

Создание торгового бота используя машинное обучение в анализе временных рядов

Это не техническая статья, в ней нет подробного анализа методов и теории. Просто как-то я увлекся машинным обучением и как и многие начинающие в этой теме люди, решил сделать торгового бота. Однако это выросло в нечто большее, чем просто тренировочный проект. Вот обо всем этом я и хочу рассказать.

Сказ о том, как мы BigQuery приручали

На самом деле, задача, о которой хочется рассказать, проста до уныния по своей формулировке: нужно было визуализировать данные по продажам отдела e-commerce малой кровью, т.е., читай, практически даром.

Что под этим понимается? Корзины наших магазинов генерят постоянный поток данных об онлайн-продажах в разных регионах мира со всеми вытекающими: разные валюты, часовые пояса, налоги, типы клиентов, виды номенклатуры, заказов и т.д. На самом деле, то же самое генерит любой интернет-магазин, только, возможно, варианты параметров у заказов немного отличаются.

Как писать устанавливаемые приложения для Django

Внутри виртуальной машины Python. Часть 2

Python обычно не рассматривается как компилируемый язык, но на самом деле он является таковым. Во время компиляции исходный код, написанный на Python, преобразуется в байт-код, который потом выполняется виртуальной машиной. Однако, процесс компиляции в Python является довольно простым и не включает в себя множество сложных этапов. Он состоит из следующих шагов в указанном порядке

Как реализовать кластеризацию в Power BI с помощью PyCaret

В одной из последних статей мы говорили о том, как создать детектор аномалий в Power BI, интегрировав в него PyCaret, и помочь аналитикам и специалистам по анализу данных добавить машинное обучение в отчеты и панели мониторинга без лишних трудозатрат.

В этой статье мы рассмотрим, как с помощью PyCaret и Power BI провести кластерный анализ. Если раньше вы ничего не слышали о PyCaret, начать знакомство с ним вы можете тут.

Введение в Python Functools

Functools – это библиотека Python, которая предназначена для работы с функциями высшего порядка. Такие функции могут принимать в себя другие функции и возвращать функции. Они помогают разработчиком писать код, который можно переиспользовать. Функции можно использовать или расширять, не переписывая их полностью. Модуль functools в Python предоставляет различные инструменты, которые позволяют добиться описанного эффекта. Например, следующие:

6 способов значительно ускорить pandas с помощью пары строк кода. Часть 2

В предыдущей статье мы с вами рассмотрели несколько несложных способов ускорить Pandas через jit-компиляцию и использование нескольких ядер с помощью таких инструментов как Numba и Pandarallel. В этот раз мы поговорим о более мощных инструментах, с помощью которых можно не только ускорить pandas, но и кластеризовать его, таким образом позволив обрабатывать большие данные.

Saving GeoPoints Using Django Form