Выпуск 178

(15.05.2017 - 21.05.2017)

PyCon

Тенденция недели

pythondigest.ru: Выпуск 178

Конференции, события, встречи разработчиков

      Мировой Чемпионат по Программированию SnackDown'2017

CodeChef* организовывает 4-й Мировой Чемпионат по Программированию SnackDown'17. 

1-й онлайн-раунд пройдет с 20 по 24 мая 2017 года! Задания доступны на русском языке. 

Ключевые моменты мероприятия включают в себя: 
- Призы стоимостью более $ 35,000 
- Крутые футболки с лого SnackDown для топ-300 команд 
- Полностью оплачиваемая поездка в Мумбаи для финалистов. 

На данный момент зарегистрировано уже более 11,500 команд со всего мира. 

*CodeChef -  это некоммерческая образовательная организация с сообществом в 600 000 программистов.

Статьи

      Нейрокурятник часть 2: про бота, который постит фотографии

Простейшее работающее решение для информирования о событиях в курятнике в режиме реального времени.
И еще немного болтовни о том, почему надо браться за задачи и изучение нового, даже если у вас недостаточно знаний.

      Разбиение слов на элементы таблицы Менделеева

Сидя на пятичасовом занятии по химии, я часто скользил взглядом по таблице Менделеева, висящей на стене. Чтобы скоротать время, я начал искать слова, которые мог бы написать, используя лишь обозначения элементов из таблицы. Например: ScAlEs, FeArS, ErAsURe, WAsTe, PoInTlEsSnEsS, MoISTeN, SAlMoN, PuFFInEsS.

      Механизм подсчета нейронной сети в PL/SQL для распознавания рукописных цифр

Дорогие коллеги, спешим порадовать всех, кто неравнодушен к наукоемким задачам. Сегодня мы приготовили для вас перевод любопытной публикации от экспертов по базам данных из CERN, посвященный обучению и эксплуатации нейронных сетей с помощью Python и инструментария на базе Oracle PL/SQL.

      Разворачиваем Flask приложение на обычном шаред хостинге Flask

Если перед вами действительно стоит задача «развернуть %любой из веб-фреймворков на Python% в продакшен на обычном (шаред) хостинге» — значит у вас что-то пошло не так.

Как временная мера при разработке — why not?! Но как основная площадка для работы приложения — это не самая лучшая идея. Почему? Всё просто.

Если не сразу, то при развитии проекта — вам всё равно потребуется тонкая настройка сервера и окружения.
По-умолчанию, хостеры оставляют версию SQL и интерпретатора Python, которые идут со стабильными сборками ОС. Обычно это какой-нибудь MySQL 5.1.x и Python 2.7.6. И да, это ещё не самый плохой вариант! Я видел и более консервативных хостеров.

(исходя из вышесказанного) Вы сами себя загоняете в рамки устаревшего стека технологий, вместо того, чтобы получать удовольствие от разработки :D

И самое главное — в 2017 году не найти дешёвый облачный VDS по цене шареда? Серьёзно?! О_о

      О том, как в Instagram отключили сборщик мусора Python и начали жить

Отключив сборщик мусора Python (GC), который освобождает память, отслеживая и удаляя неиспользуемые данные, Instagram стал работать на 10% быстрее. Да-да, вы не ослышались! Отключив сборщик мусора, можно сократить объем потребляемой памяти и повысить эффективность работы кэша процессора. Хотите узнать, почему так происходит? Тогда пристегните ремни!

      Web crawler с использованием Python и Chrome

Недавно, сидя на диване, я задумался о том, что хочется мне сделать своего паука, который что-то бы смог качать с веб сайтов. Но качать он должен был бы не простой загрузкой, а как настоящий милый добрый браузер (т.е. JavaScript чтобы исполнялся).

В моей голове всплыли такие интересные штуки, как Selenium, PhantomJS, Splash и всякое подобное. Все эти штуки были мне немного втягость. Вот какие причины я выявил:

      Проблемы современного Data Science

В последнее время все чаще приходится наблюдать, что ожидания работодателей и потенциальных ученых по данными сильно отличаются. Компания, инвестируя в новые разработки в первую очередь ждет возврат на инвестиции, а не очередную модель. Специалист же, окончивший всевозможные курсы ждет на вход чистые и понятные данные, а на выходе хотел бы отдать модель прикрепив к ней метрики качества. А дальше «пусть менеджеры разбираются», как это все будет встроено в процесс и как именно полученная модель будет использоваться. В результате возникает пропасть и непонимание между бизнесом и учеными.

По факту оказывается, что модели сами по себе никому не нужны, а на деле приходится заниматься очень большим количеством рутинных задач.

Хотелось бы на обобщенных примерах (все совпадения с реальной жизнью случайны) показать, какие же на самом деле трудности приходится преодолевать, чтобы принести работодателю деньги. Наверное, после этого в аналитику данных люди будут идти более осознанно, попутно получая нужные для работы навыки, а не изучая очередную статью про алгоритм.

      Обзор профессии Data Scientist

Data Scientist — это эксперт по аналитическим данным, который обладает техническими навыками для решения сложных задач, а также любопытством, которое помогает эти задачи ставить. Они частично математики, частично компьютерные ученые и частично трендспоттеры. 

      Автоматизация поиска квартиры с помощью CALLR/Python

Используем Python, Google Spreadsheet, CALLR для поиска квартиры в Париже

      Детектор Симпсонов

Convolutional Neural Network для поиска главных героев Симпсонов

      Кластеризация с помощью Scikit (с анимациями)

Описываются разные методы кластеризации

Вопросы и обсуждения

      Talk Python to Me: #112 Talk Python to Me

Аудио-подкаст. Как это быть гиком в свои золотые годы?





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus