Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Я обожаю копаться в данных своих тренировок из Strava: анализировать мощность, пульсовые зоны, темп. Но мне всегда не хватало одной вещи — единой, понятной и, главное, прозрачной метрики, которая бы отвечала на простой вопрос: "А насколько я сейчас в хорошей форме?".В этой статье я расскажу, как устроен этот механизм "под капотом".
(22.08.2016 - 28.08.2016)
Эта статья рассказывает о разнице между статически типизированными и динамически типизированными языками, рассматривает понятия "сильной" и "слабой" типизации, и сравнивает мощность систем типизации в разных языках. В последнее время наблюдается четкое движение в сторону более строгих и мощных систем типизации в программировании, поэтому важно понимать о чем идет речь когда говорят о типах и типизации.
Небольшой список простых и удобных библиотек, которые могут упростить задачу чистки данных от мусора
В предыдущей части я начал разбор алгоритма оптимизации под названием градиентный спуск. Предыдущая статья оборвалась на писании варианта алгоритма под названием пакетный градиентный спуск.
Существует и другая версия алгоритма — стохастический градиентный спуск. Стохастический = случайный.
Меня заинтересовал данный фреймворк для сбора информации с сайтов. Здесь были публикации по Scrapy, но поскольку детальной информации на русском языке мало, то я хотел бы рассказать о своем опыте.
В этой заметке я хочу рассказать о том, как можно достаточно легко строить интерактивные графики в Jupyter Notebook'e с помощью библиотеки plotly. Более того, для их построения не нужно поднимать свой сервер и писать код на javascript. Еще один большой плюс предлагаемого подхода — визуализации будут работать и в NBViewer'e, т.е. можно будет легко поделиться своими результатами с коллегами. Вот, например, мой код для этой заметки.
13 августа в Avito прошла встреча специалистов по Data Science, использующих Python.
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/lxml/#3.6.4. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/lxml/
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/scrapy/#1.1.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/
Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/click/#6.7. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/
Разбираем «под капотом» кастомную фитнес-метрику: от идеи до реализации на Python
Polars — «убийца Pandas» на максималках
CI/CD Pytest для тестирования качества данных здравоохр. в Великобритании
Оптимизация сервиса АБ тестирования.
Как научить Алису рецептам дореволюционной кухни
Обработка результатов моделирования Fire Dynamics Simulator на Python (часть 2)
VibeVoice - Open-Source Text-to-Speech
Memento - Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs
Предиктивная аналитика в нефтедобыче или как я проходил практику
Визуализация управления памятью в Python: что творится внутри?
Собираем «идеального душнилу»: как создать ИИ-агента, который завалит вашего чат-бота
Какой Python-фреймворк выбрать: Django, Flask или FastAPI?
Comparison of New Python Type Checkers: Ty, Pyrefly, and Zuban
CodeBoarding - Interactive Diagrams for Code