Оптимизация производительности Python

OpenAI Gym+ROS+Gazebo: обучение автономного робота в домашних условиях. Часть 1

За последние несколько лет мы стали свидетелями внедрения технологий искусственного интеллекта в нашу повседневной жизни — от роботов-пылесосов до беспилотных дронов. Все они, управляемые искусственным интеллектом, уже являются для нас обыденностью. Но несмотря на это, процесс разработки, от проектирования до реализации, занимает годы и обходится не дешево. Кроме того, алгоритмы машинного обучения требуют большие данные и нет никаких гарантий, что в конечном счете все сработает.

Рано или поздно каждый разработчик приходит к выводу, что перед созданием реального робота необходимо протестировать концепт в симуляции, отладить все системы и, в конце концов, понять, тот ли путь разработки был выбран.

Как работать с Mongo из Python с помощью PyMongo

Отправляем письма с HTML

Jupyter Notebooks —советы и трюки

Jupyter Notebook в Netflix

В последнее время Jupyter Notebook стал очень популярен среди специалистов Data Science, став де-факто стандартом для быстрого прототипирования и анализа данных. В Netflix, стараемся раздвинуть границы его возможностей еще дальше, переосмысливая то, чем может быть Notebook, кем может быть использован, и что они могут могут с ним делать. Мы вкладываем много сил, чтобы воплотить наше видение в реальность.

В данной статье мы хотим рассказать почему считаем что Jupyter Notebooks настолько привлекательным и что вдохновляет нас на этом пути. Кроме того, опишем компоненты нашей инфраструктуры и сделаем обзор новых способов использования Jupyter Notebook в Netflix.

Жизненный цикл статьи на Хабре: пишем хабрапарсер. Часть вторая

В первой части пятничного анализа была рассмотрена методика сбора некоторой статистики этого замечательного сайта. Изначально не было плана делать продолжение, но в комментариях возникли интересные мысли, которые захотелось проверить. Например, какие статьи имеют больше просмотров, опубликованные в будние или в выходные дни?

Пишем и читаем файлы в Python

Как мы решали задачу продолжения плейлистов на RecSys Challenge и заняли 3 место

В 2018 наша команда традиционно приняла участие в RecSys Challenge. Это ежегодный конкурс по рекомендательным системам, проводимый в рамках конференции RecSys. Он не такой масштабный, как конкурсы на Kaggle, но считается одним из самых престижных соревнований по рекомендательным системам. В этот раз задача была музыкальной — нужно было построить систему автоматического продолжения плейлистов. В этом посте я подробно рассказываю о нашем решении. Приглашаю под кат.

Sublime Text и Language Server Protocol

Language Server Protocol (LSP) Language Server Protocol (LSP) - протокол для общения между IDE и языковым сервером. Сервер предоставляет такие функции, как автокомплит, переход к функции (goto) и прочее. Т.е. когда IDE нужно показать автокомплит на языке, скажем, python - происходит запрос к специальному серверу. В ответе возвращаются необходимые данные, которые IDE уже может отобразить. Радует то, что это инициатива крупной компании - Microsoft. Но в чем же смысл, ведь в большинстве IDE это итак уже работает ...

Прогноз состояния VoIP-сети на основе текстовых лог-файлов SIP-сервера приложений

Контроль за состоянием сигнальной сети VoIP является одним из важных условий, позволяющих UCaaS-провайдеру предоставлять клиентам гарантированный уровень качества таких услуг как аудио- и видеовызовы, приём и передача факсов. Обычно такой контроль осуществляется с помощью различных систем мониторинга, сбора и анализа трафика, анализа CDR. Некоторые из параметров сигнальной сети достаточно трудно, а часто и невозможно оценить указанными способами.

Концепция полиморфизма в ORM Django

Свободный перевод статьи "Modeling Polymorphism in Django With Python" В статье описано идея использования полиморфизма в моделях ORM Django то есть создание возможности изменения базовой структуры под конкретные задачи.

Задача классификации рака груди с Keras и Deep Learning

Англоязычная кроссплатформенная утилита для просмотра российских квалифицированных сертификатов x509

Сегодня использование цифровых сертификатов X509 v.3 стало обыденным делом. Все больше людей используют их для доступа на сайт Госуслуги, ФНС, электронные торги и т.д. И все больше людей хотят знать что же находится в этом «сундуке» под названием сертификат. И если сертификат является аналогом паспорта, то как его можно прочитать/просмотреть. Да, в операционных системах присутствуют различные утилиты для просмотра. Но рядовому гражданину они мало что дадут. Возьмем для примера утилиту gcr-viewer, которая по сути является стандартным средством для просмотра в Linux-системах, а значит и в отечественных ОС:

Изучаем Python: модуль argparse

Если вы занимаетесь обработкой и анализом данных с использованием Python, то вам, рано или поздно, придётся выйти за пределы Jupyter Notebook, преобразовав свой код в скрипты, которые можно запускать средствами командной строки. Здесь вам и пригодится модуль argparse. Для новичков, привыкших к Jupyter Notebook, такой шаг означает необходимость покинуть зону комфорта и перейти в новую среду. Материал, перевод которого мы публикуем сегодня, написан для того, чтобы облегчить подобный переход.

Пишем собственного бота для торговли - неделя 2

Deploying Serverless Django with Zeit and RDS Postgres

Как запустить Python скрипт

Использование точечных диаграмм для визуализации данных

Если вы занимаетесь анализом и визуализацией данных, то скорее Вам придется столкнуться с точечными диаграммами. Несмотря на свою простоту, точечные диаграммы являются мощным инструментом для визуализации данных. Манипулируя цветами, размерами и формами можно обеспечить гибкость и репрезентативность точечных диаграмм.

В этой статье вы узнаете практически все, что вам необходимо знать о визуализации данных используя точечные диаграммы. Мы постараемся разобрать все необходимые параметры в их использовании в коде python. Также вы можете найти несколько практических уловок.

Задача классификации глазами школьника: определение наличия автомобиля на парковке по кадрам с камеры видеонаблюдения

Дано: видео-поток с камеры видеонаблюдения, на котором имеется фрагмент 100x50 пикселей с изображением конкретно парковочного места, на котором может присутствовать или отсутствовать лишь конкретный автомобиль.

Задача: определить наличие или отсутствие автомобиля на парковочном месте.