Нейронные сети в борьбе с раком

Ниже вы прочитаете обзор статьи The cornucopia of meaningful leads: Applying deep adversarial autoencoders for new molecule development in oncology, которую мы с коллегами из Insilico Medicine и МФТИ подготовили для американского журнала Oncotarget, с упором на реализацию предложенной модели во фреймворке tensorflow. Исходная задача была следующей. Есть данные вида: вещество, концентрация, показатель роста раковых клеток. Нужно сгенерировать новые вещества, которые останавливали бы рост опухоли при определенной концентрации. Датасет доступен на сайте NCI Wiki.

Django 1.11 в прямом эфире Django

Самые интересные фичи в Django 1.11

7 вредных советов проектировщику REST API Django

Адаптация статьи REST WORST PRACTICES, © Jacob Kaplan-Moss. Статья написана применительно к Django, но информация будет актуальна для широкого круга специалистов.

Думаю что лучший способ понять как нужно делать, изучить как делать НЕ нужно. Представляю вашему вниманию вредные советы проектировщикам REST API.

PyCharm Edu: адаптивный Python курс

Django Apps Checklist Django

Чек-лист для создания Django проекта. 

Как превратить Django Admin в легковесный dashboard Django

Статья описывает применение Django Admin для рисования графиков и создания выборок 

Deep Learning с Emojis

Как автоматизировать 100DaysOfCode Daily Tweet

Автор делится простым способом публиковать сообщения в twitter

Копаем внутрь Django QuerySets Django

Статья описывает часть Django ORM - QuerySets. Что это, что хранит, как использовать

Байесовские многорукие бандиты против A/B тестов

 У компании есть веб-сайт, на котором есть красная кнопка в форме прямоугольника с закругленными краями. Если пользователь нажимает на эту кнопку, то где-то в мире мурлычет от радости один котенок. Задача компании — максимизация мурлыкания. Также есть отдел маркетинга, который усердно исследует формы кнопок и то, как они влияют на конверсию показов в клико-мурлыкания. Потратив почти весь бюджет компании на уникальные исследования, отдел маркетинга разделился на четыре противоборствующие группировоки. У каждой группировки есть своя гениальная идея того, как должна выглядеть кнопка. В целом никто не против формы кнопки, но красный цвет раздражает всех маркетологов, и в итоге было предложено четыре альтернативных варианта. На самом деле, даже не так важно, какие именно это варианты, нас интересует тот вариант, который максимизирует мурлыкания. Маркетинг предлагает провести A/B/n-тест, но мы не согласны: и так на эти сомнительные исследования спущено денег немерено. Попробуем осчастливить как можно больше котят и сэкономить на трафике. Для оптимизации трафика, пущенного на тесты, мы будем использовать шайку многоруких байесовских бандитов (bayesian multi-armed bandits). Вперед.

Как написать простого бота для Slack

Модель колебательного звена с применением символьного и численного решений дифференциального уравнения на SymPy и NumPy

В статье использованы возможности пакета SymPy совместно с пакетом NumPy. Всё сводиться к преобразованию символьных выражений в функции способные работать с другими модулями Python.

Процесс решения дифференциальных уравнений становиться наглядным и хорошо контролируемым на каждом этапе вычислений. Следует отметить, что колебательное звено в разных интерпретациях обсуждается в сетях [1,2]. Например, в [3] приводиться модель колебательного звена с подробным исследованием переходных процессов.

Надеюсь, что подобные исследования колебательного звена на Python найдут своих сторонников.

Собираем проект на python3 & PyQT5 под Windows, используя PyInstaller

Причиной написания статьи, явилось огромное количество постоянно возникающих у новичков вопросов такого содержания: "Как собрать проект c pyqt5", "Почему не работает", "Какой инструмент выбрать" и т.д. Сегодня научимся собирать проекты без мучений и танцев с бубном.

Python декораторы: шаг за шагом

Управление настройками Django Django

В статье автор рассматривает модуль django-split-settings, который позволяет разделить файл настроек на отдельные python-файлы.

Да, Python медленный и я не беспокоюсь

Автор делится опытом использования Python - как невилирует недостатки скорости языка

Определяем лицевые ориентиры с помощью dlib, OpenCV opencv

profile и pstats — Performance Analysis — PyMOTW 3

Открытый курс машинного обучения. Тема 6. Построение и отбор признаков

В рамках сегодняшней статьи хочется обзорно описать три похожих, но разных задачи:

• feature extraction and feature engineering – превращение данных, специфических для предметной области, в понятные для модели векторы;
• feature transformation – трансформация данных для повышения точности алгоритма;
• feature selection – отсечение ненужных признаков.

Отдельно отмечу, что в этой статье почти не будет формул, зато будет относительно много кода.

Спектральный анализ сигналов нелинейных звеньев АСУ на Python

В моей статье [1] рассмотрен метод гармонической линеаризации для исследования систем управления, содержащих нелинейные элементы.

Этот метод может быть использован в том случае, когда линейная часть системы является низкочастотным фильтром, т.е. отфильтровывает все возникающие на выходе нелинейного элемента гармонические составляющие, кроме первой гармоники [2]. Поэтому логическим продолжением моей первой статьи будет гармонический анализ рассмотренных нелинейных элементов. Кроме этого нужно рассмотреть аппаратную альтернативу методу гармонической линеаризации.