Нейрокурятник ч.0. Или нейро- без курятника

Или как правильно закоптиться в нейросети
Курочка снесла яичко. Сам процесс выглядит ужасно. Результат — съедобно. Массовый геноцид кур.
В этой статье будет описано:

1. Где, как и почему можно получить небольшое качественное самообразование в сфере работы с нейросетями БЕСПЛАТНО, СЕЙЧАС и СОВСЕМ НЕ БЫСТРО;
2. Будет описана логика рекурсии и будут порекомендованы книги по теме;
3. Будет описан список основных терминов, которые нужно разобрать на 2-3 уровня абстракции вниз;
4. Будет приведен ipynb-notebook, который содержит необходимые ссылки и базовые подходы;
5. Будет немного своеобразного саркастичного юмора;
6. Будут описаны некоторые простые закономерности, с которыми вы столкнетесь при работе с нейросетями;

scanless - сканер открытых портов

PyTorch Tutorial

Изучаем нейронные сети

PyAnyAPI - декларативный интерфейс над данными

Профилирование и оптимизация символьных вычислений для будущего сервера

Сегодня хочу поделиться своим небольшим опытом выбора инструментов для организации расчетов на будущем сервере. Отмечу сразу, что в этой публикации речь пойдет не о самом сервере, а скорее об оптимизации символьных вычислений на нем.
Есть некий функционал, который позволяет пользователям формировать нередко громоздкие формулы следующего общего вида, по которым в дальнейшем необходимо рассчитывать запросы других пользователей.

Deploy Django приложения без остановки

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (lxxii)

flow-dashboard - dashboard для управления целями Flask

AssistantPi - Google Assistant и Alexa на твоей Raspberry Pi

Анализ данных с помощью pandas. Часть 5: ищем самый снежный месяц Pandas

Простая модель адаптивного фильтра Калмана средствами Python

Вечная проблема любых измерений их низкая точность. Основных способов повышения точности два, первый состоит в повышении чувствительности к измеряемой величине, однако при этом как правило растёт чувствительность и к неинформативным параметрам, что требует принятия дополнительных мер по их компенсации. Второй способ состоит в статистической обработке многократных измерений, при этом дисперсия среднего обратно пропорциональна корню квадратному из числа измерений. 

Django bugfix release: 1.11.1 Django

Монады. Экспликация

Павел Петлинский (Rambler&Co)

 "В докладе мы разберемся, что за зверь такой эта "Монада", и где прекрасный чистый мир математики ломается об особенности языков программирования".
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/44/monady-eksplikacija/

Authentication with JWT

Антон Егоров (Sabaka.io, CTO)
"Многие разработчики теряются, когда сталкиваются с таким, казалось бы простым, вопросом как авторизация. Все понятно, когда мы имеем дело с человеком на сайте, который вбивает свой логин и пароль. Но процедура становится в совсем другой, когда нужна аутентификация для API".
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/44/authentication-with-jwt/

Python и исследование операций

Сергей Сундуков (Borlas Consulting Group, Ведущий консультант)
"Хочу рассказать об успешном опыте применения питона и опен-сорсных библиотек при решении реальных бизнес-задач планирования и оптимизации".
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/44/python-i-issledovanie-operacij/

PyCharm 2017.1.3 Release Candidate PyCharm IDE

Automatic-Speech-Recognition - система распознавания голоса на Tesnsor Flow

dvc - версионирование для data science

Рефакторим код используя Single Responsibility Principle

Учимся писать понятный код

Sentiment analysis Twitter'а силами word2vec и keras