Python Дайджест. Выпуск 189

Я продолжаю подробно рассказывать о приемах оптимизации, позволивших мне написать самый быстрый ресайз изображений на современных x86 процессорах. На этот раз речь пойдет о преобразовании вычислений с плавающей точкой в вычисления с целыми числами. Сперва я расскажу немного теории, как это работает. Затем вернусь к реальному коду, в том числе SIMD-версии.

Обратил внимание на перевод публикации под названием «Тематическое моделирование репозиториев на GitHub» [1]. В публикации много теоретических данных и очень хорошо описаны темы, понятия, использование естественных языков и многие другие приложения модели BigARTM.

Однако, обычному пользователю без знаний в области тематического моделирования для практического использования достаточно знаний интерфейса и чёткой последовательности действий при подготовке текстовых исходных данных.Разработке прогамного обеспечения для подготовки текстовых данных и выбору среды разработки и посвящена данная публикация.

Выходим на финишную прямую. Чуть больше двух месяцев назад я делилась с вами вводной статьёй о том, для чего нужно машинное обучение в страховой компании и как проверялась реалистичность самой идеи. После чего мы поговорили о тестировании алгоритмов. Сегодня будет последняя статья из серии, в которой вы узнаете об улучшении модели через оптимизацию алгоритмов и их взаимодействие.

Одним из принципов объектно-ориентированного проектирования является программирование на уровне интерфейса, а не на уровне реализации. Видимо, из-за того что код в книгах и статьях по проектированию представлен преимущественно на Java, программисты на других языках, особенно с динамической типизацией, испытывают трудности с переносом знаний из этих книг и статей на свой рабочий язык программирования.

Сегодня мы дадим ответ на простой вопрос: "Как работает распределённое обучение (в контексте MXNet)?"

Все примеры кода протестированные на MXNet v0.10.0 и могут не работать (или работать по-другому) в других версиях, однако полагаю, что общие концепции будут неизменимы еще долго.

Процесс разработки образовательной программы очень похож на процесс разработки нового продукта. И там, и там ты пытаешься вначале понять, а есть ли спрос на то, что ты собираешься производить? Существует ли в реальности та проблема, которую ты хочешь решить?

Недавно начал свое знакомство с библиотекой глубокого обучения (Deep Learning) от Google под названием TensorFlow. И захотелось в качестве эксперимента написать карту самоорганизации Кохонена. Поэтому решил заняться ее созданием используя стандартный функционал данной библиотеки. В статье описано что из себя представляет карта самоорганизации Кохонена и алгоритм ее обучения. А также приведен пример ее реализации и что из этого всего вышло.

Небольшой туториал, как сделать простого слэк-бота на Python, развернуть его на Heroku, подключить Travis CI за двадцать минут и начать делать что-то полезное.

Requests хорошо, но grequests лучше. Я не знаю лучше, эффективней библиотеку, которая умеет быстро и элегантно выполнять HTTP-запросы нежели requests, данная библиотека — несомненный лидер, в данном плане. 

Visual Studio Code (далее — VS Code) – сравнительно молодой редактор кода (первый выпуск – весна 2015 г.) с открытым исходным кодом, распространяемый бесплатно и способный составить реальную конкуренцию таким признанным лидерам отрасли как Sublime Text, Atom, Notepad++.
Ниже перечислены те особенности VS Code, которые меня заинтересовали и заставили попробовать в действии.

uwsgiconf — пакет, позволяющий вам конфигурировать uWSGI в терминах языка Python.

uWSGI — это целый набор инструментов для ваших веб-приложений. Набор на столько широк и многогранен, что разобраться в его подсистемах и опциях, которых насчитывается более восьми сотен, весьма непросто. Не последнюю роль в этом играет довольно запутанная и неполная документация. 

Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#1.9.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/

RSS -> Mastodon bot