Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В последней части Хабрарейтинга был опубликован метод построения облака слов для англоязычных терминов. Разумеется, задача парсинга русских слов является гораздо более сложной, но как подсказали в комментариях, для этого существуют готовые библиотеки. Разберемся, как строить такую картинку: Также посмотрим облако статей Хабра за все годы. Кому интересно, что получилось, прошу под кат.
Для глубокого обучения нейронных сетей (DNN) с помощью TensorFlow служба «Машинное обучение Azure» предоставляет пользовательский класс TensorFlow средства оценки Estimator. Средство оценки TensorFlow в пакете Azure SDK (не следует путать с классом tf.estimator.Estimator) позволяет легко отправлять задания обучения TensorFlow для одноузловых и распределенных запусков в вычислительных ресурсах Azure.
Аудио-подкаст
Допустим что сайт, которым пользуются ваши пользователи, написан на Joomla, но для создания нового продукта для вашей аудитории вы выбрали связку Python/Django. Как следствие, возникает необходимость использовать в Django учетные записи пользователей из базы данных Joomla. Проблема однако в том, что Joomla и Django используют разные алгоритмы хэширования паролей, поэтому просто скопировать учетные записи не получится. Почитав документацию Django, stack overflow и потратив некоторое время, получилось нижеописанное решение, которое по максимуму использует рекомендуемые практики разработки под Django.
Библиотека, предоставляющая модификаторы доступа private и protected в Python.
В субботу, 23 марта мы в пятый раз встретимся, чтобы познакомиться, обменяться опытом и обсудить интересные темы, относящиеся к Python и смежным технологиям.
Место: Труда, 179 (Рэдиссон), зал Galaxy I на 1 этаже.
Начало в 12:00.
Значительная доля процессов описывается дифференциальными уравнениями, это могут быть эволюция физической системы во времени, медицинское состояние пациента, фундаментальные характеристики фондового рынка и т.д. Данные о таких процессах последовательны и непрерывны по своей природе, в том смысле, что наблюдения — это просто проявления какого-то непрерывно изменяющегося состояния. Есть также и другой тип последовательных данных, это дискретные данные, например, данные NLP задач. Состояния в таких данных меняется дискретно: от одного символа или слова к другому. Сейчас оба типа таких последовательных данных обычно обрабатываются рекуррентными сетями, несмотря на то, что они отличны по своей природе, и похоже, требуют различных подходов.
О том, что принесло свежее обновление торрта.
В продолжение к первой статье, хочу на примере показать вариант работы с FPGA (ПЛИС) на python. В данной статье затрону подробнее аспект тестирования. Если фреймворк MyHDL позволяет людям, работающим на python, используя знакомый синтаксис и экосистему, заглянуть в мир FPGA, то опытным разработчикам ПЛИС смысл использования python не ясен. Парадигмы описания аппаратуры для MyHDL и Verilog похожи, а выбор в пользу определенного языка вопрос привычки и вкуса. За Verilog/VHDL выступает то, что на этих языках давно пишут прошивки, и по факту они являются стандартными для описания цифровой аппаратуры. Python, как новичок в этой сфере, может конкурировать в области написания тестового окружения. Значительную часть времени у FPGA разработчика занимает тестирование своих дизайнов. Далее я хочу на примере продемонстрировать как это делается в python с MyHDL. Допустим, есть задача описать на ПЛИС некое устройство, работающее с памятью. Для простоты возьму память, общающуюся с другими устройствами через параллельный интерфейс (а не через последовательный, например I2C). Такие микросхемы не всегда бывают практичны в виду того, что для работы с ними требуется много пинов, с другой стороны обеспечивается более быстрый и упрощенный обмен информации. Например отечественная 1645РУ1У и ее аналоги.
Рейтинги, статистика и немного исходного кода на Python под катом.