Выпуск 172

(03.04.2017 - 09.04.2017)

pythondigest.ru: Выпуск 172

Статьи

      Байесовские многорукие бандиты против A/B тестов

 У компании есть веб-сайт, на котором есть красная кнопка в форме прямоугольника с закругленными краями. Если пользователь нажимает на эту кнопку, то где-то в мире мурлычет от радости один котенок. Задача компании — максимизация мурлыкания. Также есть отдел маркетинга, который усердно исследует формы кнопок и то, как они влияют на конверсию показов в клико-мурлыкания. Потратив почти весь бюджет компании на уникальные исследования, отдел маркетинга разделился на четыре противоборствующие группировоки. У каждой группировки есть своя гениальная идея того, как должна выглядеть кнопка. В целом никто не против формы кнопки, но красный цвет раздражает всех маркетологов, и в итоге было предложено четыре альтернативных варианта. На самом деле, даже не так важно, какие именно это варианты, нас интересует тот вариант, который максимизирует мурлыкания. Маркетинг предлагает провести A/B/n-тест, но мы не согласны: и так на эти сомнительные исследования спущено денег немерено. Попробуем осчастливить как можно больше котят и сэкономить на трафике. Для оптимизации трафика, пущенного на тесты, мы будем использовать шайку многоруких байесовских бандитов (bayesian multi-armed bandits). Вперед.

      Тестирование Django Mixin Django

Как тестировать миксины?

      Украшаем жизнь с помощью gdb PrettyPrinting API

 

Что gdb можно как-то улучшать на питоне, знает каждый, кто хоть раз заглядывал в документацию. А кто хоть раз просматривал ее по диагонали, знает про такую штуку, как «Pretty Printers» — которые вроде позволяют gdb красиво печатать разные сложные структуры. Я документацию по диагонали просматривал, хотя особо и не вникал. Но однажды, набирая в очередной раз что-то вроде (все примеры из исходников MariaDB, которые я дебажу по много раз каждый божий день, иногда исключая выходные):
 

      Kaggle: Британские спутниковые снимки. Как мы взяли третье место

Так вот, данный текст — это скорее байки по мотивам, в которых, с одной стороны, всё — правда, а с другой, обилие лирических отступлений и прочей отсебятины не позволяет рассматривать его как что-то наукоемкое, а скорее просто как полезное и увлекательное чтиво, цель которого показать, как может происходить процесс работы над задачами в дисциплине соревновательного машинного обучения. Кроме того, в тексте достаточно много лексикона, который специфичен для Kaggle и что-то я буду по ходу объяснять, а что-то оставлю так, например, вопрос про гусей раскрыт не будет. 

      Почему мы сменили Python на Go

Автор делится причинами перехода с Python. Есть совсем спорный пункт по поводу веб-фреймворка

      Наиболее быстрый бэкэнд кэша для Django Django

Автор сравнил несколько кэшей (с числами и кодом) и выбрал наиболее подходящий для него кэш.

      Открытый курс машинного обучения. Тема 6. Построение и отбор признаков

В рамках сегодняшней статьи хочется обзорно описать три похожих, но разных задачи:

  • feature extraction and feature engineering – превращение данных, специфических для предметной области, в понятные для модели векторы;
  • feature transformation – трансформация данных для повышения точности алгоритма;
  • feature selection – отсечение ненужных признаков.

Отдельно отмечу, что в этой статье почти не будет формул, зато будет относительно много кода.

      Нейронные сети в борьбе с раком

Ниже вы прочитаете обзор статьи The cornucopia of meaningful leads: Applying deep adversarial autoencoders for new molecule development in oncology, которую мы с коллегами из Insilico Medicine и МФТИ подготовили для американского журнала Oncotarget, с упором на реализацию предложенной модели во фреймворке tensorflow. Исходная задача была следующей. Есть данные вида: вещество, концентрация, показатель роста раковых клеток. Нужно сгенерировать новые вещества, которые останавливали бы рост опухоли при определенной концентрации. Датасет доступен на сайте NCI Wiki.

      Django 1.11 в прямом эфире Django

Самые интересные фичи в Django 1.11

      7 вредных советов проектировщику REST API Django

Адаптация статьи REST WORST PRACTICES, © Jacob Kaplan-Moss. Статья написана применительно к Django, но информация будет актуальна для широкого круга специалистов.

Думаю что лучший способ понять как нужно делать, изучить как делать НЕ нужно. Представляю вашему вниманию вредные советы проектировщикам REST API.

      Да, Python медленный и я не беспокоюсь

Автор делится опытом использования Python - как невилирует недостатки скорости языка

      Django Apps Checklist Django

Чек-лист для создания Django проекта. 

      Как превратить Django Admin в легковесный dashboard Django

Статья описывает применение Django Admin для рисования графиков и создания выборок 

      Спектральный анализ сигналов нелинейных звеньев АСУ на Python

В моей статье [1] рассмотрен метод гармонической линеаризации для исследования систем управления, содержащих нелинейные элементы.

Этот метод может быть использован в том случае, когда линейная часть системы является низкочастотным фильтром, т.е. отфильтровывает все возникающие на выходе нелинейного элемента гармонические составляющие, кроме первой гармоники [2]. Поэтому логическим продолжением моей первой статьи будет гармонический анализ рассмотренных нелинейных элементов. Кроме этого нужно рассмотреть аппаратную альтернативу методу гармонической линеаризации.

      Управление настройками Django Django

В статье автор рассматривает модуль django-split-settings, который позволяет разделить файл настроек на отдельные python-файлы.

      Как автоматизировать 100DaysOfCode Daily Tweet

Автор делится простым способом публиковать сообщения в twitter

      Копаем внутрь Django QuerySets Django

Статья описывает часть Django ORM - QuerySets. Что это, что хранит, как использовать

      Модель колебательного звена с применением символьного и численного решений дифференциального уравнения на SymPy и NumPy

В статье использованы возможности пакета SymPy совместно с пакетом NumPy. Всё сводиться к преобразованию символьных выражений в функции способные работать с другими модулями Python.

Процесс решения дифференциальных уравнений становиться наглядным и хорошо контролируемым на каждом этапе вычислений. Следует отметить, что колебательное звено в разных интерпретациях обсуждается в сетях [1,2]. Например, в [3] приводиться модель колебательного звена с подробным исследованием переходных процессов.

Надеюсь, что подобные исследования колебательного звена на Python найдут своих сторонников.

      Собираем проект на python3 & PyQT5 под Windows, используя PyInstaller

 

Причиной написания статьи, явилось огромное количество постоянно возникающих у новичков вопросов такого содержания: "Как собрать проект c pyqt5", "Почему не работает", "Какой инструмент выбрать" и т.д. Сегодня научимся собирать проекты без мучений и танцев с бубном.

Вопросы и обсуждения

      Podcast.__init__ Episode 103 - Duplicity с Kenneth Loafman Podcast.__init__

Duplicity - инструмент создания бэкапов. Аудио-подкаст

Видео

      Видеокурс по Scrapy scrapy

Scrapy - инструмент парсинга web-страниц

Учебные материалы

      Книга «Программируем на Python»

Вы наверняка слышали о книге Майкла Доусона (Michael Dawson), в которой он учит языку программирования Python тем же самым путем, то есть через программирование несложных игр. Учиться, создавая свои собственные развлекательные программы. 

Несмотря на развлекательный характер примеров, демонстрируется вполне серьезная техника программирования. Ниже приведен отрывок из главы «Объектно-ориентированное программирование. Игра «Блек-джек»»

Релизы

      Dependency Injector 3.4.0

- Добавлен AbstractCallable provider.
- Добавлен AbstractFactory provider.
- Добавлен AbstractSingleton provider.
- Оптимизирован вызов различных provider (ускорение на ~15%)

Лучшая Python рассылка





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus