Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Волатильность является одним из важнейших параметров в оценке опционов, управлении рисками и построении торговых стратегий. Классическая модель Блэка-Шоулза-Мертона, предполагающая постоянную волатильность, не способна отразить динамику рынка, где наблюдаются эффекты «улыбки волатильности» и кластеризации. Для более точного описания рыночных процессов разработаны модели стохастической волатильности, среди которых наиболее известными являются модель Хестона и модель SABR. Эти подходы учитывают случайный характер изменений волатильности и позволяют более адекватно оценивать деривативы.
(15.02.2016 - 21.02.2016)
Доклад: TestRail. Некоторые возможности интеграции
Докладчик: Антон Голов
Описание:
Поговорим о некоторых функциях для интеграции TestRail c внешними системами и автоматизации деятельности QA. Будет немного про Google Docs, и некоторый набор методов работы с TestRail, рассмотрим возможности работы с системами автоматизированного тестирования.
Третий год подряд портал Айти-Событие проводит Python-конференцию - «Piter Py», которая состоится 22 и 23 апреля в Санкт-Петербурге. Конференция Piter Py призвана объединить людей, небезразличных к языку программирования Python для общения и обмена опытом. Формат: двухдневная конференци в 2 параллельных потока докладов. #PiterPy - самая душевная Python-конференция :)
Доклад: JSON-RPC или когда REST неудобен
Докладчик: Александр Кацко
Описание:
Как только речь заходит про создание API, особенно для веб или мобильных приложений, то многие, не задумываясь, выбирают принцип REST. Но всегда ли это правильный выбор? В докладе рассмотрим случаи, для которых хорошо подходит JSON-RPC, посмотрим примеры реализации на Django.
Библиотека CFFI позволяет легко и эфективно запускать C код прям JIT'е Numba.
В этой статье вы найдете IPython notebook, в котором автор провел анализ сигнала GW150914. Это сигнал обнаружения гравитационных волн
Фух, ну наконец, детекция лиц работает, можно учить сеть распознавания смайла. Только вот на чем учить? Открытых наборов данных нет. А из того, как долго в предыдущей части я добирался до, собственно, обучения моделей вы уже должны были понять, что в глубоком обучении данные решают все. И их нужно много.
Это вторая статья из серии про определение смайла по выражению лица. Глубокое обучение в гараже — Братство данных Глубокое обучение в гараже — Две сети Калибрация Итак, с классификатором, разобрались, но вы наверняка уже заметили, что заоблачные 99% как-то не очень впечатляюще выглядят во время боевого теста на детекцию. Вот и я заметил. Дополнительно видно, что в последних двух примерах очень мелкий шаг движения окон, так в жизни работать не будет. В настоящем, реальном запуске шаг ожидается больше похожим на картинку для первой сети, а там хорошо видно неприятный факт: как бы хорошо сеть не искала лица, окна будут плохо выровнены к лицам. И уменьшение шага — явно не подходящее решение этой проблемы для продакшена. Как быть?
Продуктово все более или менее понятно: я хочу отправлять смайлы не выбирая их из списка, а, изображая их на лице. Итого, я хочу корчить рожу, фотографироваться, и система, в идеале, за меня должна понять, какой смайл я изображаю и вписать его в сообщение.Сразу разочарую: до прототипа в виде плагина к скайпу, вотсапу или хэнгауту так и не дошло (пока?), не хватает времени, доделал я только систему из сетей.
Хочу поделиться практическим опытом по установке готового проекта на Django на VPS от Reg.ru. Данное руководство рассчитано на новичков, оно содержит ряд не самых лучших решений, но с ним вы сможете запустить своей проект на Django в течение часа.
Инструкция не содержит настроек безопасности. Она была создана на базе англоязычных инструкций и боли, много боли (ссылки в конце статьи). Инструкция актуальна для настроек: centOS 7, Django 1.9.2 и Python 3.4.3
В этой небольшой статье речь пойдет о том, можно ли легко использовать Python для написания скриптов вместо Bash/Sh. Первый вопрос, который возникнет у читателя, пожалуй, а почему, собственно, не использовать Bash/Sh, которые специально были для этого созданы? Созданы они были достаточно давно и, на мой взгляд, имеют достаточно специфичный синтаксис, не сильно похожий на остальные языки, который достаточно сложно запомнить, если вы не администратор 50+ левела. Помните, ли вы навскидку как написать на нем простой if?
Участвуя последнее время в разных интересных проектах, возникла задачка альтернативного управления продуктом Perco Электронная проходная KT02.3. Данный продукт является законченным решением и не подразумевает использование в составе других систем СКУД, а также какого-либо вторжения в свою среду управления. Но, как говорится в поговорке, «Возможно все! На невозможное просто требуется больше времени» (С) Дэн Браун.
Доклад с Moscow Python №32 Докладчик: Павел Петлинский (Rambler&Co) Описание: Как мы запустили продакшн сервис на последней версии вселенной и что получили
Доклад с Moscow Python №32 Докладчик: Андрей Киселев Описание: Попробуем собрать и улучшить простой языконезависимый классификатор текстов, исходя из естественных математических соображений.
Доклад с Moscow Python №32 Докладчик: Никита Учителев (Datacentric) Описание: Мое выступление будет кратким введением в обучение реккурентных нейронных сетей. Сейчас обучить свою нейронную сетку может любой желающий, написав всего десяток строк кода. Я расскажу про то, что скрывается за этими строками, и почему нейросети еще не используются повсеместно.
В докладе вы найдете предпосылки для использования Python для обработки звука в реальном времени.
Курс в начале немного будет о языке Питон (еще бы), но хочется проникнуть чуть дальше стандартного "это циклы, это условия, вот ООП, смотрите, стандартная библиотека. Ура! Вы знаете Питон". Сделать несколько попыток проникнуть именно в прикладное программирования, коснуться областей, для которых создаются программы. Ведь не бывает "просто программирования".
Оператор присваивания в Python не копирует объект, он создает ссылку между переменной и объектом. Для коллекций, которые могут изменяться или содержать изменяемые элементы это не всегда верная стратегия.
Например, набор данных (пускай список чисел) и N различных обработок этих данных (сортировки, срезы). Стоит задача - в конце обработки вывести все изменения данных по шагам. Для решения задачи необходимо хранить копии данных на каждом из этапов.
from genty import genty, genty_repeat, genty_dataset from unittest import TestCase # Here's the class under test class MyClass(object): def add_one(self, x): return x + 1 # Here's the test code @genty class MyClassTests(TestCase): @genty_dataset( (0, 1), (100000, 100001), ) def test_add_one(self, value, expected_result): actual_result = MyClass().add_one(value) self.assertEqual(expected_result, actual_result)
from purl import Purl url = Purl('https://github.com/search?q=cat) str(url.add_query('q', 'dog')) # => 'https://github.com/search?q=dog'
url = Purl('https://github.com/search) str(url.add_query({ 'q': 'cat', 'l': 'JavaScript', 'type': 'Issues' })) url = Purl('https://github.com/search) str(url.add_query('q', 'cat') .add_query('l', 'JavaScript') .add_query('type', 'Issues')) # => 'https://github.com/search?l=JavaScript&q=cat&type=Issues'
>>> from mpmath import mp >>> mp.dps = 50 >>> print(mp.quad(lambda x: mp.exp(-x**2), [-mp.inf, mp.inf]) ** 2) 3.1415926535897932384626433832795028841971693993751
from datetimerange import DateTimeRange time_range = DateTimeRange() print time_range.is_set() time_range.set_time_range("2015-03-22T10:00:00+0900", "2015-03-22T10:10:00+0900") print time_range.is_set()
[In] cant.remember(inp=5, expected=15, args=3) [Out] [{'arity': '1', 'callable': '__mul__', 'input': 5, 'namespace': 'self'}, {'arity': '1', 'callable': '__rmul__', 'input': 5, 'namespace': 'self'}]
from trender import TRender template = '@greet world!' compiled = TRender(template) output = compiled.render({'greet': 'Hello'}) print(output) # => Hello world!
class MyApp(sdl2ui.App): width = 256 height = 224 zoom = 3 # NOTE: the fps you desire: less fps = less CPU usage fps = 30 name = "My Application" # NOTE: order the handlers in what you want to display first default_handlers = [MainHandler, ListSelectorHandler, MenuHandler] default_resources = [('background', 'background.png')] logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) app = Meldnafen(handlers=[sdl2ui.handler.DebuggerHandler]) app.loop() del app
Поддержка платежной системы PayPal в Django. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-paypal/#0.3. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-paypal/
http клиент/сервер для asyncio. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#0.21.1. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp/
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/IPython/#4.1. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ipython
Простой, быстрый, расширяемый JSON кодер / декодер для Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/simplejson/#3.8.2. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/simplejson/
Стохастическая волатильность: как её моделируют? На примере опционов на эфир
Пишем симуляцию по мотивам игры Life
Как увеличить скорость python-скриптов: C-расширения и Python/C API
Сводка от pythonz 26.01.2025 — 02.02.2025
Подключить педали экспрессии к компьютеру за полчаса
Load-testing-hub: инструмент для аналитики нагрузочного тестирования
Вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai были опубликованы в Python Package Index
У SAMURAI есть цель — zero-shot решение задачи Visual Object Tracking(VOT)
Avoiding Mocks: Testing LLM Applications with LangChain in Django
pyper: Concurrent Python Made Simple