Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
При выполнении аналитических задач SEO, SMM, маркетинга мы столкнулись с непомерно растущим количеством инструментов для обработки данных. Каждый заточен под свои возможности или доступность для пользователя: Excel и VBA, сторонние SEO-инструменты, PHP и MySQL, Python, C, Hive и другие. Разнообразные системы и источники данных добавляют проблем: счетчики, рекламные системы, CRM, инструменты вебмастера Яндекса и Google, соцсети, HDFS. Необходим инструмент, совмещающий в себе простоту настройки и использования, модули для получения, обработки и визуализации данных, а также работы с различными типами источников. Выбор пал на iPython notebook (с недавних пор Jupyter notebook), представляющий собой платформу для работы со скриптами на 40 языках программирования. Широкое распространение платформа получила для научных вычислений, среди специалистов по обработке данных и машинному обучению. К сожалению для автоматизации и обработки данных маркетинговых задач Jupyter notebook используется крайне редко.
Из этой небольшой заметки вы узнаете, как можно удобно и быстро поставить на Ubuntu несколько версий интерпретатора Python для последующего их использования.
Pillow-SIMD — это «форк-последователь» библиотеки работы с изображениями Pillow (которая сама является форком библиотеки PIL, ныне покойной). «Последователь» означает, что проект не становится самостоятельным, а будет обновляться вместе с Pillow и иметь ту же нумерацию версий, только с суффиксом. Я надеюсь более-менее оперативно выпускать версии Pillow-SIMD сразу после выхода версий Pillow.
Стандартная библиотека Питона содержит модуль logging, который де-факто является лучшим средством для ведения логов на Python.
Serverless - это фреймворк для создания IoT, mobile и веб приложений на сервисах от Amazon
У zadarma.com есть API к их сервисам на языке php, но на моих серверах этот язык отсутствует. Ставить php ради обращений к задармам желания не было. Поискал в интернете не нашел ничего для perl и python. Написал для себя, что получилось под катом.
Небольшая статья о том, как можно решить одну и ту же задачу несколькими способами. Предназначена для новичков в Python и программировании.
В качестве примера взят простой случай — реализация диалога подтверждения какой-либо операции. Программа задает пользователю вопрос Вы уверены? [Д/н (Y/n)]:, на который требуется ответить, введя одно из восьми допустимых значений (Д, д,Н, н, Y, y, N, n).
Автор статьи затрагивает тему поддержки модулей для двух версий Python, а именно, тот самый глобальный переход на Python 3000. Автор задается вопросом "А что если поддерживать актуальные версии бесплатно, а старые за деньги"
При работес большим количеством данных (которые не помещаются в память) приходится бить данные на части и складывать их на диск. Эта статья рассказывает о том, как все части больших данных можно сжимать и при этом сохранять персистентность.
Биткоин-бот имени Дональда Трампа, победа AlphaGo над одним из сильнейших игроков в го Ли Седолем, изучение английского языка — что объединяет эти три ситуации? Везде в той или иной степени присутствует машинное обучение. Компьютер может не только генерировать сюжетную канву, как Scheherazade, или отвечать на письма вместо пользователей, как Google Smart Reply, но и создавать идеальные учебники английского языка. Читать дальше →
Пост «Удаление кода» Неда Бэтчелдера (Ned Batchelder) недавно появился на HN, хотя изначально он был написан в 2002 году. Здесь я хочу повторить несколько мыслей Неда, и занять более решительную, чем он, позицию: удаляйте код, как только вы замечаете, что он больше не нужен, без лишних вопросов. Я также предложу некоторые советы из окопов, как определять кандидатов в мертвый код.
Автор статьи рассказывает как можно встраивать в wheels пакеты условные зависимости на основе пепов 426 и 508
Статья рассматриваем применение Keras для решения задачи распознавания цифр