Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Мы в компании создаем сервис, который позволяет автоматически создавать, управлять и безопасно хранить лицензионные соглашения и прочие договоры между фрилансерами и их клиентами. Для решения это задачи я опробовал десятки решений в области обработки естественного языка, в том числе решения с открытым кодом и хотел бы поделиться опытом работы с open source Python — библиотеками для распознавания именованных сущностей.
Несколько недель назад в нашей инфраструктуре я обнаружил небольшую ошибку конфигурации переменной окружения TZ. Исправление этой ошибки нарушило хрупкое равновесие багов во вселенной и графики RPS для одного из проектов в нашем графите буквально сошли с ума. Я расскажу, как гонялся за несколькими часами в течение нескольких дней.
Audio
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.
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)...