Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
О том что такое асинхронное программирование написано уже не мало, а вот о практических преимуществах как то не много. Ниже я покажу наглядный пример о том что это такое, как работает и почему это хорошо.
Python — один из наиболее популярных языков программирования. Причина — в его универсальности, ведь это мультитул с возможностью «заточки» под самые разные нужды. Сегодня мы публикуем подборку с описанием 10 полезных для data-scientist и специалиста по ИИ инструментов. Машинное обучение, нейросети, Big-data — всё более растущий тренд, а значит, нужно все больше специалистов. Синтаксис Python математически точный, так что его понимают не только программисты, но и все, кто связан с техническими науками, — вот почему такое количество новых инструментов создается именно на этом языке.
В предлагаемой сегодня статье будет коротко рассказано о библиотеке Ray, разработанной в Калифорнийском университете (Беркли) и упомянутой в книге Гифта мелким петитом. Надеемся, что в качестве раннего тизера — то, что надо.
Завершающая часть серии статей рассматривающих анализ данных и предсказание на их основе. В качестве исходных данных взяты цены на недвижимость Екатеринбурга. В данной части речь идет про построенние моделей от знакомой всем линейной регрессии до современных методов бустинга на деревьях решений. Jupyter notebook и исходные данные в наличии.
Писать защищенный код сложно. Когда вы изучаете язык, модуль или фреймворк, вы узнаете, как это предполагается использовать. Вам также нужно подумать о том, как их можно использовать неправильно в контексте безопасности. Python не является исключением, даже в документации стандартной библиотеки есть описание плохих практик написания защищенных приложений. Тем не менее, многие Python-разработчики просто не знают о них.
Контейнеризация — это подход к разработке программного обеспечения, при котором приложение или служба, их зависимости и конфигурация (абстрактные файлы манифеста развертывания) упаковываются вместе в образ контейнера. В этой статье рассмотрим создание docker-образа и его использование для запуска оболочки R, Python и много другого
В очередной раз наступив на грабли при работе с python asyncio я отправился на просторы интернета, чтобы найти что-то более приятное, чем сухая документация. Мне попалась статья Yeray Diaz "Asyncio Coroutine Patterns: Beyond await", в которой автор весьма увлекательно рассматривает применение asyncio и делится некоторыми приемами. Поскольку я не нашел ничего такого же цельного на русском языке, то решился её перевести.
Фреймворки облегчают жизнь разработчику, предлагая различные решения для разработки приложений и сервисов. Они автоматизируют внедрение стандартных решений, позволяя сэкономить время. Таким образом, разработчик фокусируется на приложении, а не на рутинных задачах, где не нужно творческое мышление.
В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий по подбору акций. После этого сделаем простую ребалансировку и добавим уникальные условия технических индикаторов, которых так часто не хватает в популярных сервисах. А затем сравним доходность отдельных активов и различных портфелей.
Tensor Flow — фреймворк для построения и работы с нейросетями от компании Google. Позволяет абстрагироваться от внутренних деталей машинного обучения и сосредоточиться непосредственно на решении своей задачи. Очень мощная вещь, позволяет создавать, обучать и использовать нейронные сети любого известного типа. Не нашел на Хабре ни одного толкового текста на эту тему, поэтому пишу свой. Ниже будет описана реализация решения задачи про грибы с помощью библиотеки Tensor Flow. Кстати, алгоритм, описанный ниже, подходит для предсказаний практически в любой области. Например, вероятности рака у человека в будущем или карт у соперника в покере.