Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Больше года назад, когда я работал антиспамщиком в Mail.Ru Group, на меня накатило, и я написал про эксперименты с malloc. В то время я в свое удовольствие помогал проводить семинары по АКОСу на ФИВТе МФТИ, и шла тема про аллокацию памяти. Тема большая и очень интересная, при этом охватывает как низкий уровень ядра, так и вполне себе алгоритмоемкие структуры. Во всех учебниках написано, что одна из основных проблем динамического распределения памяти — это ее непредсказуемость. Как говорится, знал бы прикуп — жил бы в Сочи. Если бы оракул заранее рассказал весь план по которому будет выделяться и освобождаться память, то можно было составить оптимальную стратегию, минимизирующую фрагментацию кучи, пиковое потребление памяти и т.д. Отсюда пошла возня с ручными аллокаторами. В процессе раздумий я натолкнулся на отсутствие инструментов логирования malloc() и free(). Пришлось их написать! Как раз про это была статья (а ещe я изучал macOS). Были запланированы две части, однако жизнь круто повернулась и стало не до malloc(). Итак, пора восстановить справедливость и реализовать обещанное: ударить глубоким обучением по предсказанию работы с кучей.
Введение в web scraping на Python. Извлекае описания работ с Indeed.com силами Urllib и BeautifulSoup
Сегодняшняя статья будет посвящена сравнению моделей работы с иерархическими данными в PostgreSQL, через Django приложение. В статья я специально не использую чистую реализацию в базе данных, т. к. меня интересует именно производительность в среде, приближенной к боевой.
Больше видео по ссылке - https://www.youtube.com/channel/UCrJhliKNQ8g0qoE_zvL8eVg/videos?flow=grid
Data Scientist — это эксперт по аналитическим данным, который обладает техническими навыками для решения сложных задач, а также любопытством, которое помогает эти задачи ставить. Они частично математики, частично компьютерные ученые и частично трендспоттеры.
Используем Python, Google Spreadsheet, CALLR для поиска квартиры в Париже
Convolutional Neural Network для поиска главных героев Симпсонов
Описываются разные методы кластеризации
Сидя на пятичасовом занятии по химии, я часто скользил взглядом по таблице Менделеева, висящей на стене. Чтобы скоротать время, я начал искать слова, которые мог бы написать, используя лишь обозначения элементов из таблицы. Например: ScAlEs, FeArS, ErAsURe, WAsTe, PoInTlEsSnEsS, MoISTeN, SAlMoN, PuFFInEsS.
Простейшее работающее решение для информирования о событиях в курятнике в режиме реального времени. И еще немного болтовни о том, почему надо браться за задачи и изучение нового, даже если у вас недостаточно знаний.