Sentiment analysis по твиттам Трампа

Ночью спит спокойно мама — мы собираем OpenCV для Raspbian'a

Последние пару недель были непростыми для нашей команды. Выпускали OpenCV 4, а вместе с ним готовились к Intel's OpenVINO toolkit R4, в состав которого входит OpenCV. Думаешь, отвлекусь на время, посмотрю, как обычно, форумы про OpenCV, да комментарии пользователей, и тут на тебе, модно стало говорить что OpenCV не IoT, что под Raspberry Pi собрать — припоя не хватает, что на ночь make -j2 ставить — утром будет готово, если повезёт.

Поэтому предлагаю дружно взяться за руки и посмотреть, как же можно собирать библиотеку OpenCV для 32-битной операционной системы, исполняемой на ARM процессоре, используя ресурсы машины с 64-битной OS, движимой отличной архитектурой CPU. Колдовство не иначе!

Tworoutine - синхронная обертка над асинхронным кодом

Как тестировать Django приложение силами Selenium и pytest

Ускорение SQLAlchemy для архитектурных космонавтов

Всем привет! Меня зовут Алексей Старков — это я, в свои лучшие годы, работаю на заводе.
Теперь я работаю в Qrator Labs. В основном, всю свою жизнь, я занимался C и C++ — люблю Александреску, «Банду Четырех», принципы SOLID — вот это всё. Что и делает меня архитектурным космонавтом. Последние пару лет пишу на Python, потому что мне это нравится.

Высокопроизводительные математические выражения в Python

Data Science проект от исследования до внедрения на примере Говорящей шляпы

Месяц назад Лента запустила конкурс, в рамках которого та самая Говорящая Шляпа из Гарри Поттера определяет предоставивших доступ к социальной сети участников на один из четырех факультетов. Конкурс сделан неплохо, звучащие по-разному имена определяются на разные факультеты, причем схожие английские и русские имена и фамилии распределяются схожим образом. Не знаю, зависит ли распределение только от имен и фамилий, и учитывается ли как-то количество друзей или другие факторы, но этот конкурс подсказал идею этой статьи: попробовать с нуля обучить классификатор, который позволит распределять пользователей на различные факультеты.

Управление памятью в Python

Lists vs Tuples in Python

[Перевод] Программирование с PyUSB 1.0

PyUSB 1.0 — это библиотека Python обеспечивающая легкий доступ к USB. PyUSB предоставляет различные функции

Python 101: Episode #34 – SQLAlchemy

Нагрузочное тестирование с locust

Нагрузочное тестирование не так сильно востребовано и распространено, как иные виды тестирования — инструментов, позволяющих, провести такое тестирование, не так много а простых и удобных вообще можно пересчитать на пальцах одной руки.

Когда речь заходить о тестировании производительности — в первую очередь все думают о JMeter’е — он бесспорно остается самым известным инструментом с самым большим количеством плагинов. Мне же JMeter никогда не нравился из-за неочевидного интерфейса и высокого порога вхождения, как только возникает необходимость протестировать не Hello World приложение.

И вот, окрыленный успехом проведения тестирования в двух различных проектах, решил поделится информацией об относительно простом и удобном софте — Locust

Генерируем тестовые данные для юнит тестов с помощью Faker

Интерактивная визуализация данных с Bokeh

Mask R-CNN with OpenCV

Clean architectures: пошаговый пример

VotingClassifier в sсikit-learn: построение и оптимизация ансамбля моделей классификации

В рамках реализации большой задачи по Sentiment Analysis (анализ отзывов) я решил уделить некоторое время дополнительному изучению её отдельного элемента — использованию VotingClassifier из модуля sklearn.ensemble как инструмента для построения ансамбля моделей классификации и повышению итогового качества предсказаний. Почему это важно и какие есть нюансы?

Нормализуем Django REST Serializers

Как я понял, что ем много сладкого, или классификация товаров по чекам в приложении

В этой статье мы хотим рассказать, как мы создали решение для классификации названий продуктов из чеков в приложении для учёта расходов по чекам и помощника по покупкам. Мы хотели дать пользователям возможность просматривать статистику по покупкам, собранную автоматически на основе отсканированных чеков, а именно распределить все купленные пользователем товары по категориям. Потому что заставлять пользователя самостоятельно группировать товары — это уже прошлый век. Есть несколько подходов для решения такой задачи: можно попробовать применить алгоритмы кластеризации с разными способами векторного представления слов или классические алгоритмы классификации. Ничего нового мы не изобрели и в этой статье лишь хотим поделиться небольшим гайдом о возможном решении задачи, примерами того, как делать не надо, анализом того, почему не сработали другие методы и с какими проблемами можно столкнуться в процессе.

Работа с PostgreSQL в Python

PostgreSQL, пожалуй, это самая продвинутая реляционная база данных в мире Open Source Software. По своим функциональным возможностям она не уступает коммерческой БД Oracle и на голову выше собрата MySQL.

Если вы создаёте на Python веб-приложения, то вам приходиться работать с БД. В Python самой популярной библиотекой для работы с PostgreSQL является psycopg2. Эта библиотека написана на Си на основе libpq.