Автоэнкодеры в Keras, Часть 4: Conditional VAE

В прошлой части мы познакомились с вариационными автоэнкодерами (VAE), реализовали такой на keras, а также поняли, как с его помощью генерировать изображения. Получившаяся модель, однако, обладала некоторыми недостатками В этой части мы посмотрим, как можно лишь совсем немного усложнив модель преодолеть обе эти проблемы, и заодно получим возможность генерировать картинки новых цифр в стиле другой цифры – это, наверное, самая интересная фича будущей модели.

Изменяем события календаря с помощью Google Calendar API

Делаем пикселизацию изображения с OpenCV opencv

decimal — математика с плавающей и фиксированной точкой — PyMOTW 3

implicit - Fast Python Collaborative Filtering for Implicit Datasets

pyethereum - сеть криптовалюты следующего поколения

Solid - фреймворк gradient-free оптимизаций

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (lxxix)

Подбор закона распределения случайной величины по данным статистической выборки средствами Python

О чём могут «рассказать» законы распределения случайных величин, если научиться их «слушать» Законы распределения случайных величин наиболее «красноречивы» при статистической обработке результатов измерений. Адекватная оценка результатов измерений возможна лишь в том случае, когда известны правила, определяющие поведение погрешностей измерения. Основу этих правил и составляют законы распределения погрешностей, которые могут быть представлены представлены в дифференциальной (pdf) или интегральной (cdf) формах. К основным характеристикам законов распределения относятся: наиболее вероятное значение измеряемой величины под названием математическое ожидание (mean); мера рассеивания случайной величины вокруг математического ожидания под названием среднеквадратическое отклонение (std). Дополнительными характеристиками являются – мера скученности дифференциальной формы закона распределения относительно оси симметрии под названием асимметрия (skew) и мера крутости, огибающей дифференциальной формы под названием эксцесс (kurt). Читатель уже догадался, что приведенные сокращения взяты из библиотек scipy. stats, numpy, которые мы и будем использовать.

Руководство: как использовать Python для алгоритмической торговли на бирже. Часть 1

Технологии стали активом — финансовые организации теперь не только занимаются своим основным бизнесом, но уделяют много внимания новым разработкам. Мы уже рассказывали о том, что в мире высокочастотной торговли лучших результатов добиваются обладатели не только самого эффективного, но и быстрого софта и железа. Среди наиболее популярных в сфере финансов языков программирования можно отметить R и Python, также часто используются C++, C# и Java. В опубликованном на сайте DataCamp руководстве речь идет о том, как начать использовать Python для создания финансовых приложений — мы представляем вам серию статей-адаптаций глав этого материала.

Python на марштуризаторе

Прежде всего следует знать, что не всякий маршрутизатор позволит вам это сделать. Скорее всего, потребуется предварительно установить одну из альтернативных прошивок (firmware). 

Переодичные задачи в Celery 4 + Django Django Celery

Автоматизация в Django - мечта разработчика. С помощью Celery можно автоматизировать много рутинной работы - бэкапы, генерация отчетов и тд.

Авторизация через Google для Django приложения

Django vs Flask Django Flask

Сравнение двух фреймворков

Машинное обучение для страховой компании: Исследуем алгоритмы

Предлагаю продолжить добрую традицию, которая началась в пятницу чуть больше месяца назад. Тогда я поделилась с вами вводной статьёй о том, для чего нужно машинное обучение в страховой компании и как проверялась реалистичность самой идеи. Сегодня будет её продолжение, в котором начинается самое интересное — тестирование алгоритмов.

The PythonAnywhere API

API для управления виртуальной машиной сервиса

Jython 2.7.1 release candidate 3

Python 3.6.2rc1

Быстрое изменение размеров изображений, часть 0

Podcast.__init__ Episode 114 - автоматизация промышленности с Jonas Neubert Podcast.__init__

Мы все используем вещи, которые производят на фабрика, но вы задумывались, какой код управляет этим производством? На этой неделе Jonas Neubert расскажет нам, как устроена вся система и софт на современных фабрика, и как используется Python