DeepLabCut - Маркерное отслеживание пользовательских функций с deep learning

Топ-10 инструментов Python для машинного обучения и data-science

Python — один из наиболее популярных языков программирования. Причина — в его универсальности, ведь это мультитул с возможностью «заточки» под самые разные нужды. Сегодня мы публикуем подборку с описанием 10 полезных для data-scientist и специалиста по ИИ инструментов.

Машинное обучение, нейросети, Big-data — всё более растущий тренд, а значит, нужно все больше специалистов. Синтаксис Python математически точный, так что его понимают не только программисты, но и все, кто связан с техническими науками, — вот почему такое количество новых инструментов создается именно на этом языке.

SQLAlchemy 1.2.11

fast_progress - гибкий progress bar для Jupyter Notebook и консоли

[Перевод] Ray: Распределенная система для использования ИИ

В предлагаемой сегодня статье будет коротко рассказано о библиотеке Ray, разработанной в Калифорнийском университете (Беркли) и упомянутой в книге Гифта мелким петитом. Надеемся, что в качестве раннего тизера — то, что надо.

Параллельное программирование на Python

Senior python developer\team lead (django, remote)

Ищем ведущего питониста в mtrl.ai — стартап, который строит полностью автоматизированный убер для стройматериалов.

Наш стек — Django2/DRF, python 3.6, PostgreSQL, Celery, Elasticsearch.

Работаем удаленно с полностью свободным графиком, спринты длятся 10 дней. Задачи ставим прямо в гитхабе.

Переиcпользуемый код опенсорсим или выносим в микросервисы. Пишем юнит- и интеграционные тесты на pytest, на самом большом проекте сейчас ~4500 тестов.

Наш основной проект — это сложное бизнес-приложение, которое позволяет нам взаимодействовать с неорганизованными строительными рынками, как с настоящими складами.

Вам придется работать с асинхронным предсказанием наличия, системой принятия решений о выборе поставщика\менеджера, API для сайта, телефонии, маркетинга и еще кучей всего. Код без легаси, самые старые участки написаны в начале 2017 года.

ЗП — 120 000—150 000

По всем вопросам пишите fb@gdml.ru или @fedor_borshev

[Реклама]

papermill - инструмент параметризации и запуска Jupter notebook

Выбор оптимального предложения на рынке недвижимости. Часть 3, модель для предсказания цены.

Завершающая часть серии статей рассматривающих анализ данных и предсказание на их основе. В качестве исходных данных взяты цены на недвижимость Екатеринбурга. В данной части речь идет про построенние моделей от знакомой всем линейной регрессии до современных методов бустинга на деревьях решений. Jupyter notebook и исходные данные в наличии.

fork инструмента для аудита кода Pylama с поддержкой Python 3.7

Pext - Python Extendable Tool

[Перевод] 10 самых распространенных ошибок безопасности в Python и как их избежать

Писать защищенный код сложно. Когда вы изучаете язык, модуль или фреймворк, вы узнаете, как это предполагается использовать. Вам также нужно подумать о том, как их можно использовать неправильно в контексте безопасности. Python не является исключением, даже в документации стандартной библиотеки есть описание плохих практик написания защищенных приложений. Тем не менее, многие Python-разработчики просто не знают о них.

[Перевод] Докеризация веб-служб на R и Python

Контейнеризация — это подход к разработке программного обеспечения, при котором приложение или служба, их зависимости и конфигурация (абстрактные файлы манифеста развертывания) упаковываются вместе в образ контейнера. В этой статье рассмотрим создание docker-образа и его использование для запуска оболочки R, Python и много другого

unyt - работаем с единицами измерения в Python

Подкаст о Python на русском, выпуск #1

Вышел второй эфир регулярного подкаста от коллег из MoscowPython. В новом Python Junior подкасте обсудили:

1. Приключения питонистов в Москве: как начать карьеру в другом городе и найти работу в столице.

2. Специализированная IDE для новичков: обзор проекта MU.

3. Serverless: когда и кому пригодится эта технология.

Crypton - библиотека с вариантами взлома популярных алгоритмов криптографии

PaperTTY - рисуем TTY на e-ink

Django lock decorator с django-redis

Как настроить список действий в Django Admin

Паттерны корутин asyncio: за пределами await

В очередной раз наступив на грабли при работе с python asyncio я отправился на просторы интернета, чтобы найти что-то более приятное, чем сухая документация. Мне попалась статья Yeray Diaz "Asyncio Coroutine Patterns: Beyond await", в которой автор весьма увлекательно рассматривает применение asyncio и делится некоторыми приемами. Поскольку я не нашел ничего такого же цельного на русском языке, то решился её перевести.