Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Замыкания - простой и мощный инструмент для сокрытия переменных в локальном Scope между вызовами функций. Статья описывает способ пересоздания замыканий.
Если вы занимаетесь мета-программированием, то сталкиваетесь с необходимостью работы с типами, а не объектами.
В статье вы найдете необходимую базу для понимания типов в Python
Стек рассматриваемых технологий: Postgresql 9.3, Python 2.7 с установленным модулем «psycopg2».
Проблема Как часто в вашей практике приходилось сталкиваться с задачей обработки таблиц большого объема (более 10 млн. записей)? Думаю вы согласитесь, что данная задача является довольно ресурсоемкой как в плане времени обработки, так и задействованных ресурсов системы. Сегодня я постараюсь показать альтернативный способ решения задачи.
Привет! Я воплощаю интересные идеи на python и рассказываю о том, что из этого вышло. В прошлый раз я пробовал найти аномалии на карте цен недвижимости. Просто так. На этот раз идея была построить систему, которая смогла бы сама решать очень популярную ныне Google Recaptcha 2.0, основываясь на некоторых алгоритмах и большой базе обучающих примеров. Google Recaptcha 2.0 представляет собой набор изображений (9 или 16 квадратных картинок под одной инструкцией), среди которых пользователю, для подтверждения своей разумности, нужно выбрать все изображения одной категории. Речь пойдет НЕ о построении системы машинного обучения — распознавать мы будем именно капчи!
Статья описывает проблемы, которые возникают при моделированнии. Много примеров и картинок
Это статья про довольно неожиданный результат выполнения программы на python. Матёрым разработчикам она покажется детским лепетом, но для тех, кто изредка использует python как полезный инструмент будет несомненно интересна. Также рекомендую её как гимнастику ума. Чтобы заняться этой гимнастикой могли все желающие не добавлял в статью ни строчки кода.
Давно хотел опубликовать этот just4fun проектик по стеганографии, но что-то не было времени. И вот и время и повод нашелся. К тому же пятница!
История использования API для крутого анализа данных. Все очень подробно и по шагам
Работая над проектами связанными с авионикой мне потребовалось оформить несколько комплектов документации с полным описанием проекта. Также следовало учитывать требования многих ГОСТов на оформление и на содержание документации, таких как ЕСПД, КТ-178B и других.
Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков? Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье. В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать. Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.
Процесс прогнозирования в значительной степени зависит от данных и часто использует передовые методы машинного обучения. В этой статье мы посмотрим разновидности данных, как делать некоторый предварительный анализ данных, а также как генерировать модели прогнозирования оттока абонентов - все с помощью PySpark и ее рамках машинного обучения.