Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Что вам от ещё одного выступления про ГБИ (это глобальная блокировка интерпретатора, из-за которой код на Питоне не может быть распараллелен по ядрам)? Конечно мы посвятим часть времени описанию того, что это такое, того на что она влияет и на что не влияет, и того как её можно обойти. Но главное — мы поговорим о возможном будущем. И вероятно даже о будущем после ГБИ. Будущем, к которому ведут нас изыскания, производимые нами в настоящем. Будущем Питона, исполняемого на многих ядрах.
Эта статья о том, как мы с помощью машинного обучения автоматизировали рутинный процесс назначения задач на тестировщиков. В hh.ru есть внутренняя служба, на которую в Jira создаются задачи (внутри компании их называют HHS), если у кого-то что-то не работает или работает неправильно. Дальше эти задачи вручную обрабатывает руководитель группы QA Алексей и назначает на команду, в чью зону ответственности входит неисправность. Лёша знает, что скучные задачи должны выполнять роботы. Поэтому он обратился ко мне за помощью по части ML.
Рано или поздно почти любая компания сталкивается с проблемой развития веб-аналитики. Это не значит, что нужно только поставить код Google Analytics на сайт — нужно найти пользу в полученных данных. В этом посте я расскажу, как это сделать максимально эффективно, затратив незначительные (по меркам профильных сервисов) деньги.
В первой статье о структуре QVD-файла я описал общую структуру и достаточно подробно остановился на метаданных, во второй — на хранении колонок (символов). В этой статье я опишу формат хранения информации о строках, подытожу, расскажу о планах и достижениях.
В Python и других языках, таких как Java, C# и даже C++, в их синтаксис добавлены лямбда-функции, в то время как языки, такие как LISP или семейство языков ML, Haskell, OCaml и F#, используют лямбда-выражения.
Python-лямбды – это маленькие анонимные функции, подчиняющиеся более строгому, но более лаконичному синтаксису, чем обычные функции Python.
Каждый может сделать так:
локальный проект → github
С (платным) ssh доступом вы сможете сделать так:
локальный проект → PythonAnywhere
В статье показано как (бесплатно) сделать так:
локальный проект → github → PythonAnywhere
Сначала я перечислю, зачем вам это может быть нужно, а затем перейду к тому как реализовать. Не стесняйтесь просколлить статью, если первая часть вам не интересна.
Советы и рекомендации, особенно в программировании, могут быть очень полезны. Маленький шоткат, аддон или хак может сэкономить кучу времени и серьёзно увеличить производительность. Я собрала свои самые любимые и сделала из них эту статью. Какие-то из советов ниже уже известны многим, а какие-то появились совсем недавно. Так или иначе, я уверена, они точно не будут лишними, когда вы в очередной раз приступите к проекту по анализу данных.
Бывает, что некоторые задачи преследуют тебя много лет. Для меня такой задачей стала склейка предложений текстов, в которых жестко забит переход на новую строку, а часто еще и перенос слов. На практике, это извлеченный из PDF или с помощью OCR текст. Часто можно было встретить такие тексты на сайтах он-лайн библиотек, в архивах старых документов, которые редактировались еще DOS-редакторами. И такое форматирование очень мешает затем правильной разбивке на предложения (а с переносами — и на токены) для последующей NLP-обработки. Да и банально показать такой документ в поисковой выдаче — будет некрасиво.
Audio
Должны ли программисты по умолчанию писать качественный код? Как системно формировать для разработки условия, которые не дадут членам команды «проваливаться» в несчастье?
Что важно для команды разработчиков, которая только начинает строить систему, базирующуюся на машинном обучении? Архитектура, компоненты, возможности тестирования с помощью интеграционных и юнит тестов, сделать прототип и получить первые результаты. И далее к оценке трудоемкости, планированию разработки и реализации. В этой статье речь пойдет как раз о прототипе. Который был создан через некоторое время после разговора с Product Manager: а почему бы нам не «пощупать» Machine Learning? В частности, NLP и Sentiment Analysis?
Проблема памяти может возникнуть, когда в процессе выполнения программы нужно иметь большое количество объектов, особенно если есть ограничения на общий размер доступной оперативной памяти. Ниже приводится обзор некоторых методов уменьшения размера объектов, которые позволяют существенно сократить объем оперативной памяти, необходимой для программ на чистом Python.
Не секрет, что для оценки платежеспособности клиентов банки используют данные из различных источников (кредитное бюро, мобильные операторы и т.д.). Количество внешних партнёров может достигать нескольких десятков, а аналитиков в нашей команде наберётся лишь несколько человек. Возникает задача оптимизации работы небольшой команды и передачи рутинных задач вычислительным системам. Как данные попадают в банк, и как команда аналитиков следит за этим процессом, разберём в данной статье.
Возможно вы что то слышали о стеках и задавались вопросом, что это такое? У вас есть общее представление об этом, но вам интересно, как реализовать стек в Python? Тогда вы пришли в нужное место!
Недавно сидел я в одном сообществе программистов в Telegram и заметил один очень любопытный профиль. Любопытным было следующее — на главном фото у него было изображено нынешнее время. Мне стало жутко интересно как он этого добился, и я решил во что бы то ни стало написать такую же программу.