Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Напишем простого бота и задеплоим его
Короткая статья, которая поможет настроить Sublime Text для более-удобного написания Python кода
Шпаргалка по Pandas
Интересная статья для автоматизации создания документов
Статья про синтаксис из 3.5 - ** (две звездочки)
Еще больше фишек в PyCharm 2017.1
Очередная статья про использование аннотаций типов и зачем это надо
Приветствую тебя %username%. Прочитав статью о способах обхода sudo, решил тоже попробовать описать нечто подобное, но для языка Python. Спасибо root-me за такие задачки. Решая их, можно многое узнать о работе того или иного механизма. Прошу строго не судить, это моё первое творение. Начнём!
В пилотной части я рассказал о задаче как можно подробнее. Рассказ получился долгим и беспредметным — в нем не было ни одной строчки кода. Но без понимания задачи очень сложно заниматься оптимизацией. Конечно, некоторые техники можно применять, имея на руках только код. Например, кешировать вычисления, сокращать ветвления. Но мне кажется, что некоторые вещи без понимания задачи просто никогда не сделать. Это и отличает человека от оптимизирующего компилятора. Поэтому ручная оптимизация все еще играет огромную роль: у компилятора есть только код, а у человека есть понимание задачи. Компилятор не может принять решение, что значение "4" достаточно случайно, а человек может.
Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.
Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Поехали.