Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В статье мы с главным разработчиком нашего бота (спойлер: стажером команды, которая проявила инициативу и вызвалась заняться этой нетривиальной задачкой) рассказываем о своем опыте разработки в Telegram API на основе библиотек Telebot и Telethon. Еще объясним, как смогли обойти ограничение Telegram по выгрузке в 200 пользователей и настроили интеграцию с корпоративным LDAP-каталогом. Ну и куда без дашборда статистики активности Tg-каналов в Fine BI. В свое время нам не хватило прикладного DIY-материала, и мы проходили весь путь с граблями и шишками самостоятельно. Надеемся, что эта статья поможет кому-то из вас. А те, кто уже прошел этот путь, подскажут нам новые пути решения и возможности апгрейднуть наш сервис.
Это шестнадцатая часть серии мега-учебников Flask, в которой я собираюсь добавить возможность полнотекстового поиска в Microblog.
Хочу поделиться некоторым опытом по написанию программ для перечисления комбинаторных объектов из заданного класса (в примере будут рассматриваться латинские квадраты, хотя на картинке, для зрелищности, показан латинский куб).
Продолжим знакомство с svg-виджетами для tcl/tk. Напомним, что рассматриваемые примеры, сам пакет svgwidgets и интерпретаторы tcl/tk с необходимыми пакетами можно найти на github-е
Аналитика данных и витрины аналитики — источники аналитической отчетности, на основе которой принимаются стратегические управленческие решения. Однако на рынке нет готовых фреймворков, которые полностью удовлетворяют потребности в извлечении данных.
Мы поговорим про задачу классификации строк с помощью автоматически определяемых паттернов, а в конце я предоставлю пример такой процедуры с кодом на Python. Пользоваться мы будем небольшой open-source библиотекой strtree.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
Многие видели математические видео с канала 3blue1brown. Оригинальный стиль, отличные визуализации самых разных математических понятий. Как они были сделаны? Грант Сандерсон, автор канала 3blue1brown, написал специальную библиотеку на питоне, manim, для создания своих видео. Библиотека оказалась популярной, был сделан форк и сложилось сообщество для ее дальнейшего развития. Мне стало интересно и я захотел научиться делать похожие видео, для примера будет анимация доски Гальтона. Математика присутствует, анимация интересная, что из этого вышло - написано в статье.
В моей публикации вас ждут: небольшой ликбез по теории вероятностей, развивающий её интуитивное и практическое понимание; детективная история о том, как решение дифференциального уравнения привело нас к двум важнейшим статистическим характеристикам выборочных последовательностей; ревизионизм в области проверки распределений на соответствие гауссовскому и объяснение пресловутого p-value с нуля за 5 минуты.
Совсем недавно я провела несколько вебинаров на тему использования машинного обучения в сфере информационной безопасности и теперь хочу поделиться с вами данной тематикой в нескольких статьях.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
В данной работе представлен процесс дообучения модели генерации текста на основе архитектуры GPT-2. Целью работы является демонстрация возможностей применения дообученной модели для генерации текстов, соответствующих определённым наименованиям заведений, рубрикам и оценкам, выставленных пользователями.
Перевод статьи "Как освоить Streamlit для Data Science", Автор: Chanin Nantasenamat Примечание переводчика: я нашла эту статью достаточно полезной при своем погружении в науку о данных, и по гайдам автора смогла решить многие свои научные задачи.
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
Использование искусственного интеллекта позволяет существенно увеличить эффективность работы различных средств обеспечения кибербезопасности. Сегодня мы попробуем решить задачу обнаружения использования вредоносного программного обеспечения злоумышленником.