Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
Это пятая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как создать подсистему входа пользователей.
Допустим, у нас есть некоторое исполнительное ядро и множество пользователей, владеющих Python на уровне «изучи его полностью за неделю». Они хотят решать задачи своей предметной области, с минимальными усилиями используя сервисы ядра.
В этой публикации я попробую максимально просто и наглядно рассказать о сверточном слое для point cloud. Перед вами статья, объясняющая KPConv — метода работы с облаками точек без их преобразования в промежуточные форматы, такие как воксели.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Медицинские исследования играют важную роль в понимании различных заболеваний и разработке эффективных методов лечения. Одним из инструментов, используемых в кардиологии, является фонокардиограмма (ФКГ).
Я всегда нахожусь в поиске новых инструментов, которые помогут мне упростить процедуру обработки естественного языка, поэтому, когда я наткнулся на короткий видеоклип, показывающий функциональность Texthero, я знал, что должен его попробовать. Texthero разработан как оболочка Pandas, поэтому предварительно обрабатывать и анализировать текстовые ряды Pandas стало проще, чем когда-либо. Я сразу же достал документацию, открыл ноутбук и загрузил пару тысяч дискуссий из Reddit для анализа, чтобы протестировать новую библиотеку.
Django 5.0 added a new feature, GeneratedField, which allows us to auto-calculate database fields. This article shows seven short examples of how to use it so the database performs calculations extremely quickly.
При анализе данных и построении моделей машинного обучения часто возникает необходимость аппроксимировать сложные функции. PyTorch предоставляет удобные инструменты для создания и обучения нейронных сетей, которые могут быть эффективно использованы для этой цели. В этом посте мы рассмотрим простой пример аппроксимации функции с использованием PyTorch.
В «Рецептах Python» используется простой, но эффективный метод освоения 63-х базовых навыков программирования на Python. Сначала формулируется вопрос, например «Как найти элементы в последовательности?» Затем приводится базовое решение на чистом понятном коде. Далее исследуются другие интересные подходы, такие как поиск подстрок или пользовательские классы. Перед переходом к следующему вопросу полученные навыки закрепляются с помощью решения задач.
Я хотел бы рассказать об алгоритме, который выделяет кусочно-линейный тренд из временного ряда и сам определяет точки изменения тренда. Другими словами, это алгоритм для автоматического кусочно-линейного приближения любой функции. Это может понадобиться, если вам важно анализировать линейные тренды ряда, но единственная линия явно недостаточно точно описывает ряд, и самостоятельно искать точки, где тренд менялся, неудобно. Схожую задачу, но немного другим способом, решают и Prophet с их trend changepoints detection. А реализация именно этого алгоритма есть в open-source библиотеке для анализа изменений временных рядов anomeda, написанной на Python.
Теме А/Б-тестирования посвящено достаточно много статей, и вот держите ещё одну. Тема экспериментов для выявления эффективности внедрения доработок популярна не только последний год и она, скорее всего, освещена уже со всех возможных сторон:
В этой статье расскажу, как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте. Статья будет полезна абсолютно каждому, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию или рекламные сообщения большому количеству получателей.