Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В этой статье, как Вы уже, наверное догадались, речь пойдет об устройстве EM-алгоритма. Статья прежде всего может быть интересна тем, кто потихонечку уже вступает в сообщество датасайнтистов. Материал изложенный в статье в большей степени будет полезен тем, кто недавно начал проходить третий курс «Поиск структуры в данных» в рамках специализации «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекс.
Пару месяцев назад на одном IT мероприятии мне довелось лицезреть в работе Pandas. Парень, который с ним работал не делал ничего особенно удивительного. Но простые сложения значений, вычисления средних, группировки производились так виртуозно, что, даже при всей своей предвзятости к Питону, я был очарован. Манипуляции выполнялись на довольно приличных датасетах по данным капитального ремонта за период кажется с 2004 по 2019 год. Сотни тысяч строк, но все работало очень быстро. В общем когда мне еще через пару месяцев пришлось кое-что анализировать, я решил попробовать сделать это с помощью Pandas. Провозился пару дней с тем, что с помощью Excel я бы смог сделать за день. Тем не менее мне удалось.
Audio
Недавно встала передо мной задача сделать пагинацию списка элементов в телеграм боте. И с удивлением обнаружила, что для такой, казалось бы типовой задачи в PyPi нет ни одной библиотеки. Поэтому решено было исправить это досадное упущение и опубликовать свою реализацию.
Меня зовут Егор, я Full-stack разработчик в Leader-ID. В этой статье я хочу поделиться простым рецептом по созданию красивого и удобного веб-опросника наподобие тех, что делает Meduza. Он умеет показывать статистику после ответа на отдельные вопросы, подсчитывать общий балл, выдавать комментарии, выгружать данные для анализа и шарить результаты в соцсети. Для реализации этой задачи я выбрал Django, DRF, Python и базу данных PostgreSQL.
Django-like migrations autogeneration in Alembic
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.