Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Audio
В гостях Михаил Новиков, CTO компании FastTrack. Вместе с ним мы разбираемся, что такое serverless, какие у него есть альтернативы, в каких сценариях разработки он применим, чему нужно уделять внимание при его внедрении.
Обработка естественного языка (NLP) является популярной и важной областью машинного обучения. В данном хабре я опишу свой первый проект, связанный с анализом эмоциональной окраски кино отзывов, написанный на Python. Задача сентиментного анализа является довольно распространенной среди тех, кто желает освоить базовые концепции NLP, и может стать аналогом 'Hello world' в этой области. В этой статье мы пройдем все основные этапы процесса Data Science: от создания собственного датасета, его обработки и извлечения признаков с помощью библиотеки NLTK и наконец обучения и настройки модели с помощью scikit-learn. Сама задача состоит в классификации отзывов на три класса: негативные, нейтральные и позитивные.
Легко посчитать, сколько трафика пришло с ютуб-канала. К примеру, зайти в счетчик Яндекс Метрики или Google Analytics. А вы попробуйте узнать, что происходило с вашим видео на канале. Кто его посмотрел, кто добавил в фавориты, а кто дислайкнул. Вот для выгрузки таких данных и потребуется скрипт на Python.
Для аналитики динамики позиций поисковых фраз потребуется выгрузки из Яндекс.Вебмастера и Google Search Console. Для оценки «полезности» прокачивания позиции поисковой фразы будут полезны данные о частотности. Их можно получить из Яндекс.Директа и Google Ads. Ну а для анализа поведения технической стороны сайта воспользуемся Page Speed Insider.
Во время последнего пентеста я наткнулся на схему авторизации на основе JSON Web Token (или просто JWT). JWT состоит из трех частей: заголовок, полезная нагрузка, информация для верификации. Первая часть заголовка содержит имя алгоритма, который в дальнейшем будет использоваться для верификационной части JWT. Это опасно, так как злоумышленник может изменить эту информацию и таким образом (возможно) проконтролировать, какая схема будет использоваться сервером для проверки.
Для удобства чтения обзор разделён на два поста: в первом сравнивается шесть самых популярных библиотек, во втором — менее популярные и более специфичные, но всё же заслуживающие внимания.
Не так долго осталось ждать декабря, на который запланирован выпуск новой версия каркаса для веб-разработки Django. Уже сейчас можно ознакомиться с альфа версией готовящегося выпуска. Рассмотрим, чего нам ждать от новинки.
Данная статья является логическим продолжением рейтинга Лучших статей Хабра за 2018 год. И хотя год еще не закончился, но как известно, летом произошли изменения в правилах, соответственно, стало интересно посмотреть, повлияло ли это на что-нибудь.
Недавно мне на глаза попался датасет на Kaggle с данными о 45 тысячах фильмов с Full MovieLens Dataset. Данные содержали не только информацию об актерах, съемочной команде, сюжете и т.п., но и оценки, выставленные фильмам пользователями ресурса (26 миллионов оценок от 270 тыс.пользователей). Стандартная задача для таких данных — это рекомендательная система. Но мне в голову почему-то пришло прогнозирование рейтинга фильма на основе информации, доступной до его выхода. Я не знаток кинематографа, и поэтому обычно ориентируюсь на рецензии, выбирая что посмотреть из новинок. Но ведь рецензенты тоже несколько biased — они-то смотрят гораздо больше разных фильмов, чем рядовой зритель. Поэтому спрогнозировать, как оценит фильм обычная публика, показалось занятным.