Как развернуть Django проект через Ansible Django

Как использовать вложенные Django formsets Django

Нейрокурятник ч.0. Или нейро- без курятника

Или как правильно закоптиться в нейросети
Курочка снесла яичко. Сам процесс выглядит ужасно. Результат — съедобно. Массовый геноцид кур.
В этой статье будет описано:

1. Где, как и почему можно получить небольшое качественное самообразование в сфере работы с нейросетями БЕСПЛАТНО, СЕЙЧАС и СОВСЕМ НЕ БЫСТРО;
2. Будет описана логика рекурсии и будут порекомендованы книги по теме;
3. Будет описан список основных терминов, которые нужно разобрать на 2-3 уровня абстракции вниз;
4. Будет приведен ipynb-notebook, который содержит необходимые ссылки и базовые подходы;
5. Будет немного своеобразного саркастичного юмора;
6. Будут описаны некоторые простые закономерности, с которыми вы столкнетесь при работе с нейросетями;

Профилирование и оптимизация символьных вычислений для будущего сервера

Сегодня хочу поделиться своим небольшим опытом выбора инструментов для организации расчетов на будущем сервере. Отмечу сразу, что в этой публикации речь пойдет не о самом сервере, а скорее об оптимизации символьных вычислений на нем.
Есть некий функционал, который позволяет пользователям формировать нередко громоздкие формулы следующего общего вида, по которым в дальнейшем необходимо рассчитывать запросы других пользователей.

Deploy Django приложения без остановки

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (lxxii)

Анализ данных с помощью pandas. Часть 5: ищем самый снежный месяц Pandas

Простая модель адаптивного фильтра Калмана средствами Python

Вечная проблема любых измерений их низкая точность. Основных способов повышения точности два, первый состоит в повышении чувствительности к измеряемой величине, однако при этом как правило растёт чувствительность и к неинформативным параметрам, что требует принятия дополнительных мер по их компенсации. Второй способ состоит в статистической обработке многократных измерений, при этом дисперсия среднего обратно пропорциональна корню квадратному из числа измерений. 

Рефакторим код используя Single Responsibility Principle

Учимся писать понятный код

Sentiment analysis Twitter'а силами word2vec и keras

Реализуем типичные Excel и SQL задачи на Python

Статья описывает применение Python для работы с SQL и Excel

Celery Tasks Checklist

Jupyter & Python в корпоративной сети

Статья содержит ссылки на множество материалов и инструментов, которые позволят внедрить Jupyter и Python в вашем проекте

Введение в нейронные сети с SciKit Learn 0.18

С 0.18 версии  SciKit поддерживает нейронные модели

Python основы: используем множества для сравнения keymaps

Нейрокурятник: часть 1. Установка Raspberry Pi и камеры в курятник и их настройка

Большой брат следит за тобой, птица!

Идея пришла давно. У кого-то мысли отапливать курятники майнящими криптовалюты видеокартами (криптокурятник), что прекрасно, несомненно, а у кого-то мысли в распознавании изображений, звуков, в нейросетях и их реальном применении.

Когда-то давно читали статью про японца, который помог отцу с сортировкой огурцов; решили, что анализировать, как несутся куры у наших родителей, присылая им отчеты в мессенджер — идея из веселых.

Генерация данных для юнит-тестирования с помощью Faker tests unittest

Test Driven Development для Django RESTful API Django Django rest framework TDD

От двух камертонов из опытов Лиссажу к одной эллиптической уровнемерной трубке с шагом в столетия и всё на Python

Ещё в школе на уроках физики я вглядывался в осциллограф, на экране которого, сменяя друг друга, появлялись разные фигуры: сначала простые – линия, парабола, круг, эллипс, потом фигуры становились всё более насыщенные непрерывными волнообразными линиями, напоминающие мне кружева. 

Очереди в Python

Автор рассказывает про стандартные структуры для организации очередей