Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Глобальная паутина изо дня в день пополняется статьями о самых популярных, наиболее употребляемых алгоритмах машинного обучения для решения различных задач. Причём основа этих статей, немного изменённая по форме в том или ином месте, кочует от одного исследователя данных к другому. При этом все эти работы объединяет один общепринятый, непреложный постулат: применение того или иного алгоритма машинного обучения зависит от размера и природы имеющихся в распоряжении данных и поставленной задачи.
Публикуем первую часть перевода очередного материала из серии, посвящённой тому, как в Instagram работают с Python. В первом материале этой серии речь шла об особенностях серверного кода Instagram, о том, что он представляет собой монолит, который часто меняется, и о том, как статические средства проверки типов помогают этим монолитом управлять. Второй материал посвящён типизации HTTP-API. Здесь речь пойдёт о подходах к решению некоторых проблем, с которыми столкнулись в Instagram, используя Python в своём проекте. Автор материала надеется на то, что опыт Instagram пригодится тем, кто может столкнуться с похожими проблемами.
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP. Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
В построении ML-моделей Python сегодня занимает лидирующее положение и пользуется широкой популярностью сообщества Data Science специалистов Также, как и большинство разработчиков, Python привлекает нас своей простотой и лаконичным синтаксисом. Мы используем его для решения задач машинного обучения при помощи искусственных нейронных сетей. Однако, на практике, язык продуктовой разработки не всегда Python и это требует от нас решения дополнительных интеграционных задач. В этой статье расскажу о тех решениях, к которым мы пришли, когда нам потребовалось связать Keras-модель языка Python с Java.
Эта отрывок из бесплатной книги “Парадигмы алгоритмического проектирования (жадные алгоритмы, разделяй и властвуй и динамическое программирование)”
Audio
В сентябре этого (2019) года прошли выборы Губернатора Санкт-Петербурга. Все данные о голосовании находятся в открытом доступе на сайте избирательной комиссии, мы не будем ничего ломать, а просто визуализируем информацию с этого сайта www.st-petersburg.vybory.izbirkom.ru в нужном для нас виде, проведем совсем несложный анализ и определим некоторые «волшебные» закономерности.
Распределенная очередь задач. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/celery/#4.4.0rc4. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/celery/
Каждый экземпляр класса в CPython, созданный при помощи синтаксической конструкции class, участвует в механизме циклической сборки мусора. Это увеличивает след в памяти каждого экземпляра и может создавать проблемы с памятью в высоконагруженных системах.
Нельзя ли обойтись в случае необходимости одним базовым механизмом подсчета ссылок?
Перевод оригинальной статьи: James TimminsWhen to Use a List Comprehension in Python
Я начинаю серию статей, посвященных разработке сайтов на Django. Информация для этих статей получена из собственного опыта (полтора года коммерческой разработки на Django, несколько мелких фриланс-проектов, часть проекта pythonworld.ru написана на Django).
Это первая часть из серии обучающих статей о создании смарт-контрактов на Python в блокчейн сети Ontology при помощи инструмента разработки смарт-контрактов SmartX. В этой статье мы начнём знакомство с API смарт-контракта Ontology. API смарт-контракта Ontology разделен на 7 модулей
Сегодня мы публикуем второй материал из цикла, посвящённого использованию Python в Instagram. В прошлый раз речь шла проверке типов серверного кода Instagram. Сервер представляет собой монолит, написанный на Python. Он состоит из нескольких миллионов строк кода и имеет несколько тысяч конечных точек Django.