Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Современные методы биоинформатики позволяют довольно точно восстанавливать эволюционные истории на основании последовательностей генов или белков ныне живущих организмов. А благодаря технологиям секвенирования нового поколения последовательности производятся быстрее, чем их успевают анализировать. Вот только эволюционная реконструкция – дело вычислительно дорогое и неплохо бы уметь получать репрезентативные выборки пригодного для анализа размера. Как это сделать и что вообще такое в данном случае “репрезентативная” – под катом.
Это пятнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь реструктурировать приложение, используя стиль, подходящий для более крупных приложений.
Я написал программу для очистки отсканированных конспектов с одновременным уменьшением размера файла.
Amazon Redshift это колоночная база данных от Amazon, способная хранить и обрабатывать петабайты данных. Она поддерживает диалект SQL, что значительно облегчает работу с данными, а также подключение сторонних Business Intelligence систем для последующего анализа. В основе Redshift лежит реляционная база данных PostgreSQL 8 версии.
http клиент/сервер для asyncio. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#3.0.8. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#2.0.4. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/
Есть стандартная задача извлечения именованных сущностей из текста (NER). На входе текст, на выходе структурированные, нормализованные объекты, например, с именами, адресами, датами
Существует два класса задач где нам может потребоваться параллельная обработка: операции ввода-вывода и задачи активно использующие ЦП, такие как обработка изображений. Python позволяет реализовать несколько подходов к параллельной обработке данных. Рассмотрим их применительно к операциям ввода-вывода. До версии Python 3.5 было два способа реализации параллельной обработки операций ввода-вывода. Нативный метод — использование многопоточности, другой вариант — библиотеки типа Gevent, которые распараллеливают задачи в виде микро-потоков. Python 3.5 предоставил встроенную поддержку параллелизма с помощью asyncio. Мне было любопытно посмотреть, как каждый из них будет работать с точки зрения памяти. Результаты ниже.