Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
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.
Мы уже рассказывали о платформе LEGO MINDSTORMS Education EV3. Основные задачи этой платформы — обучение на практических примерах, развитие навыков STEAM и формирование инженерного мышления. В ней можно проводить лабораторные работы по изучению механики и динамики. Лабораторные стенды из кубиков LEGO и утилиты по регистрации и обработке данных делают опыты еще интереснее и нагляднее и помогают детям лучше понять физику. Например, школьники могут собрать данные о температуре плавления и с помощью приложения систематизировать их и представить в виде графика. Но это только начало: сегодня мы расскажем, как дополнить этот набор средой программирования MicroPython и использовать его для обучения робототехнике.
В предыдущей статье я рассказал про нашу систему поиска похожих заявок. После ее запуска мы стали получать первые отзывы. Какие-то рекомендации аналитикам нравились и были полезны, какие-то — нет.
Для того, чтобы двигаться дальше и находить более качественные модели, необходимо было сначала оценить работу текущей модели. Также необходимо было выбрать критерии, по которым две модели можно было бы сравнить между собой.
Command-line interface and makes possible automatic spec-based tests for Open API / Swagger based apps