Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
(11.09.2017 - 17.09.2017)
Хочу предложить реализацию двух подходов разработки программного обеспечения датчика движения, работающего совместно с платой Arduino. Ни датчик движения [1], ни Arduino [2]. в дополнительной рекламе не нуждаются.
Сравним существующие методы программирования с точки зрения простоты и удобства использования. Предлагаем начать статью со знакомства с характеристиками выбранного датчика движения.
Оказывается, не все компьютерное зрение сегодня делается с использованием нейронных сетей. Хотя многие стартапы и заявляют, что у них дип лернинг везде, спешу вас разочаровать, они просто хотят хайпануть немножечко. Рассмотрим, например, задачу сегментации. В нашем слаке развернулась целая драма. Одна богатая и высокотехнологичная селфи-компания собрала датасет для сегментации селфи с помощью нейросетей (а это непростое и недешевое занятие). А другая, более бедная и не очень развитая решила, что можно подкупить людей, размечающих фотки, и спполучить базу. В общем, страсти в этих ваших Интернетах еще те. Недавно я наткнулся на статью, где без всяких нейросетей на устройстве делают очень даже хорошую сегментацию. Для сегментации от пользователя требуется дать алгоритму несколько подсказок, но с помощью dlib и opencv такие подсказки легко автоматизируются. В качестве бонуса мы так же сгладим вырезанное лицо и перенесем на какого-нибудь рандомного человека, тем самым поймем, как работают маски во всех этих снапчятах и маскарадах. В общем, классика еще жива, и если вы хотите немного окунуться в классическое компьютерное зрение на питоне, то добро пожаловать под кат.
Одним из экспериментов стала разработка алгоритма классификации клиентских заявок по текстам для дальнейшей маршрутизации на группу исполнителей. В этой статье я хочу рассказать, как "не программист" может за 1,5 месяца в фоновом режиме освоить python и написать незамысловатый ML-алгоритм, имеющий прикладную пользу.
В интернете много информации, что data sciencist должен знать и уметь. Но я решил, что становиться data sciencist надо сразу, поэтому мы выясним требования к специалистам при помощи анализа текста вакансий.
Редко когда кандидат проходит только одно техническое собеседование — обычно их несколько. Среди причин, почему человеку они могут даваться непросто, можно назвать и ту, что каждый раз приходится общаться с новыми людьми, думать о том, как они восприняли твой ответ, пытаться интерпретировать их реакцию. Мы решили попробовать использовать формат контеста, чтобы сократить количество итераций для всех участников процесса.
Для django уже есть множество библиотек для кеширования и они уже обсуждалось на хабре, но, к сожалению, проблемы с производительностью не решить добавлением строчки в INSTALLED_APPS. В библиотеках патчащих queryset кеш инвалидируется либо слишком часто, либо слишком редко и самое главное у программиста мало контроля за этим процессом. Можно написать инвалидацию вручную, но потребуется много кода, в котором легко допустить ошибку.
"Многие Python-библиотеки используют tox для тестирования на разных версиях интерпретатора и зависимостей. Зависимости можно сложить в отдельные виртуальные окружения. Но что делать с разными интерпретаторами? Не ставить же их все в систему. Конечно, можно воспользоваться Travis CI. Но что делать, если такая опция недоступна или если хочется прогнать тесты локально? Я расскажу, как решить эту задачу с помощью Docker".
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/48/tox-docker-tests/
"Говорят, что секреты могут хранить двое, если один из них мёртв. А в веб-разработке обычно участвуют много людей, и для решения задач придумана масса инструментов. Я расскажу, как выбрать правильные инструменты под разные типы проектов".
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/48/keeping-secrets/
"Я расскажу, как создавать исполняемые файлы (exe) с помощью библиотек cx_Freeze и PyInstaller из скриптов на языке Python".
Доклад - продолжение доклада о создание десктопных приложений на Python - https://www.youtube.com/watch?v=nz6G_ta3of0
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/48/exe-files-on-python/
Best Shift-Left Testing Tools to Improve Your QA
markitdown: Convert Files and Office Documents to Markdown
Implementing Approximate Nearest Neighbor Search with KD-Trees
SVG-виджеты для tcl/tk. Финальный аккорд. Часть IV
django-liveconfigs - управление настройками в django
Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 1
Царство грибов. Симуляция мицелия на p5py. Битвы гифов. Часть первая
Мэтчинг персонажей. Level Hard
Стратификация: как не облажаться с A/B тестами
Матрица ошибок confusion_matrix() в scikit-learn
Сводка pythonz 15.12.2024 — 22.12.2024