11.06.2019       Выпуск 286 (10.06.2019 - 16.06.2019)       Статьи

Как мы строим UI для рекламных систем

Мы автоматизируем показ рекламы в интернете. Наши системы принимают решения не только на основе исторических данных, но и активно используют информацию, полученную в реальном времени.

     11.06.2019       Выпуск 286 (10.06.2019 - 16.06.2019)       Статьи

Автоматически экспортируем Google Forms в Notion с помощью IFTTT и Django

Думаю, статья будет интересна всем, кто пользуется Notion, но по какой-то причине не мог переехать на него полностью.

Я разрабатываю свой проект. На лэндинге после ввода емейла выдается ссылка на соцопрос на базе Google Forms. Ответы записываются в табличечку на Google Drive.

Проблема в том, что все свое я ношу с собой сохраняю в Notion. Это банально удобней. Обходился ручным копипастом, пока отзывов было мало. Потом их стало больше — и надо было что-то придумать. Кому интересно, что вышло — добро пожаловать под кат.

     10.06.2019       Выпуск 286 (10.06.2019 - 16.06.2019)       Статьи
     10.06.2019       Выпуск 286 (10.06.2019 - 16.06.2019)       Статьи

Обзор Async IO в Python 3.7

Перевод обзорной статьи: Guest Contributor  Overview of Async IO in Python 3.7

     10.06.2019       Выпуск 286 (10.06.2019 - 16.06.2019)       Вопросы и обсуждения
     10.06.2019       Выпуск 286 (10.06.2019 - 16.06.2019)       Статьи

Применение компьютерного зрения в морских исследованиях или 12 человек на сундук мертвеца

В сообществе OpenDataScience успешно развивается инициатива ML4SG — Machine Learning for Social Good. В её рамках стартовал целый ряд интересных проектов, которые в самых разных областях улучшают нашу с вами жизнь.

Мы хотели бы рассказать об одном из таких проектов под кодовым названием #proj_shipwrecks.

В рамках проекта мы стремимся помогать людям, занимающимся разного рода морскими исследованиями, от морских археологов, биологов и океанологов до команд спасения на воде, используя как свою экспертизу в области компьютерного зрения, так и придумывая новые, порой неожиданные ходы.

     10.06.2019       Выпуск 286 (10.06.2019 - 16.06.2019)       Видео

Moscow Python Podcast. О практиках разработки бизнес-логики на Python (level: junior / middle)

Предлагаем вашему вниманию «выездной» выпуск Moscow Python Podcast, записанный на Knowledge Conference 2019. Учитывая тематику конференции, на сей раз мы сосредоточились не только на культуре кодинга и подходах к разработке, но и на том, как различные практики закрепляются (или не закрепляются) в Python-сообществе.

     06.06.2019       Выпуск 285 (03.06.2019 - 09.06.2019)       Релизы
     06.06.2019       Выпуск 285 (03.06.2019 - 09.06.2019)       Статьи
     06.06.2019       Выпуск 285 (03.06.2019 - 09.06.2019)       Статьи

Построение автоматической системы модерации сообщений

Автоматические системы модерации внедряются в веб-сервисы и приложения, где необходимо обрабатывать большое количество сообщений пользователей. Такие системы позволяют сократить издержки на ручную модерацию, ускорить её и обрабатывать все сообщения пользователей в real-time. В статье поговорим про построение автоматической системы модерации для обработки английского языка с использованием алгоритмов машинного обучения. Обсудим весь пайплайн работы от исследовательских задач и выбора ML алгоритмов до выкатки в продакшен. Посмотрим, где искать готовые датасеты и как собрать данные для задачи самостоятельно.

     06.06.2019       Выпуск 285 (03.06.2019 - 09.06.2019)       Статьи

Как мы ставили пробоотбор в СИБУРЕ на новые рельсы

На производстве важно следить за качеством продукции, причем как приходящей от поставщиков, так и той, что мы выдаем на выходе. Для этого у нас часто проводятся пробоотборы — специально обученные сотрудники берут пробоотборники и по имеющейся инструкции собирают пробы, которые затем передают в лабораторию, где их и проверяют на качество.

     06.06.2019       Выпуск 285 (03.06.2019 - 09.06.2019)       Статьи

QVD файлы — что внутри

QlikView и его младший брат QlikSense — замечательные BI инструменты, достаточно популярные у нас в стране и "за рубежом". Очень часто эти системы сохраняют "промежуточные" результаты своей работы — данные, которые визуализируют их "дашборды" — в так называемые "QVD файлы". Часто QVD файлы используются в качестве основного хранилища в многоэтапных ETL процессах, построенных на базе Qlik. И тогда у некоторых (у меня, например, — я занимаюсь в компании вопросами инженерии данных) возникает вопрос — можно ли и как воспользоваться этими данными без QlikView/QlikSense? Или другой — а что там и правильно ли "оно" посчиталось?





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus