Python Дайджест. Выпуск 192

Следует отметить, что методы решения задач линейного программирования относятся не к экономике, а к математике и вычислительной технике. При этом экономисту нужно обеспечить максимально комфортные условия диалога с соответствующим программным обеспечением. В свою очередь такие условия могут обеспечивать только динамично развивающиеся и интерактивные среды разработки, имеющие в своём арсенале набор необходимых для решения таких задач библиотек. Одной из каких сред разработки программного обеспечения безусловно является Python.

Пост про стандартные методы управления потоками в Python

Статья описывает, как на уровне БД поменять название приложения

Есть такой шаг в развитии языка, когда его компилятор написан на нем же.
Чтобы доказать крутость библиотеки trafaret я тоже решил сделать что-то такое же
рекурсивненькое, где надо идти глубже.

Напишем на трафарете парсер Json Schema, который на выходе вернет
готовый трафарет для проверки документов в соответствии с данным описанием.

То есть некий объект типа Trafaret, если ему скормить корректный документ json schema
на выходе вернет объект типа Trafaret, которому можно кормить документы
соответствующие описанию.

Я хотел бы рассказать о том, как создал проект по распознаванию рукописного ввода цифр с моделями, которые дообучаются на нарисованных пользователями цифрах. Используется две модели: простая нейронная сеть (FNN) на чистом numpy и сверточная сеть (CNN) на Tensorflow. Вы сможете узнать, как сделать практически с нуля следующее..

Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.

Всем привет, в этом посте я расскажу о том, как мне удалось занять 11 место в конкурсе от компании Мерседес на kaggle, который можно охарактеризовать как лидера по количеству участников и по эпичности shake-up. Здесь можно ознакомиться с моим решением, там же ссылка на github, здесь можно посмотреть презентацию моего решения в Yandex

Все знают, что тесты крайне важны для быстрого создания качественного ПО. Но, как и всё остальное в нашей жизни, при неправильном использовании они могут принести больше вреда, чем пользы. Рассмотрим следующую несложную функцию и тест. В данном случае автор хочет защитить тесты от внешних зависимостей, поэтому используются заглушки.

Для удобного взаимодействия с нашим сервисом Виртуальное приватное облако мы разработали библиотеку selvpcclient. Она написана на языке Python и покрывает весь API, благодаря чему вы можете управлять проектами, квотами, ресурсами из своего программного кода или консоли.

Мобильные операторы, предоставляя разнообразные сервисы, накапливают огромное количество статистических данных. Я представляю отдел, реализующий систему управления трафиком абонентов, которая в процессе эксплуатации у оператора генерирует сотни гигабайт статистической информации в сутки. Меня заинтересовал вопрос: как в этих Больших Данных (Big Data) выявить максимум полезной информации? Не зря ведь одна из V в определении Big Data — это дополнительный доход.

На днях, по мотивам очередной статьи, посвященной проблеме расизма в распознавании речи, я участвовала в большом споре о том, кто в этом виноват. Часть людей была уверена, что это заговор программистов. На самом деле, правда кроется в данных, которые ИИ использует для своего обучения. Я решила провести эксперимент, чтобы наглядно доказать это. Оказалось, что Роб Спир (Rob Speer) уже все сделал за меня. 

Мне нужен был инструмент. Острый, практичный, универсальный. Отвечающий всем моим требованиям и расширяемый по моему желанию. 

Но простой и удобный. Тут надо отметить, что на основной работе я не разработчик, поэтому постоянной среды программирования на рабочем компе не имею и, когда это требуется, пишу на чем придется — bat, JScript, VBA в MSOffice (да, это Windows, корпоративные системы, тут нет bash и perl «из коробки»), макросы в разном ПО и т.д. Все это помогает решить текущую задачу, но уровень и возможности маленько не те, что хотелось бы иметь.

Короче, мне нужна интегрированная среда со встроенным языком программирования, в которой я мог разбирать и конвертировать файлы, лазить в базы данных, получать отчеты, вызывать веб-сервисы, плодить запросы в джире и т.д., и т.п.

Написал таки заметку, о которой думал 3 месяца. Надеюсь она поможет человекам улучшить их английский в части восприятия речи.

Решил написать о применении нейронных сетей в совсем не традиционной для них сфере: аутентификация. Это лежит вне задач машинного обучения, и то от чего в ML пытаются избавиться — тут поощряется.

Аудио-подкаст

Инструмент для снижения трат на использование zoom сервиса