Выпуск 195

(11.09.2017 - 17.09.2017)

pythondigest.ru: Выпуск 195

Новости

      Что нового в Python 3.7 ?

Python 3.7а выпушен и можно начать изучать новинки версии

      Python 2.7.14

Статьи

      Методы разработки потока программного обеспечения датчиков движения, работающих с Arduino

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.

      Предсказание цен на рынке с помощью prophet

Предсказываем цены на фондовом рынке

      Машинное обучение руками «не программиста»: классификация клиентских заявок в тех.поддержку

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.

      И снова о кешировании в Django

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.

      Сегментация лица на селфи без нейросетей

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.

      Анализируем требования рынка для data scientist

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. 

      Яндекс.Блиц. Почему и какие алгоритмические задачи нужно уметь решать, работая в поиске

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.

Видео

      Создание exe файлов из скриптов на Python

"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/

      Хранение секретных настроек

"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/

      Запуск тестов с tox и Docker

"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/


Latest news


  Глушим аномалии в географических данных с помощью Pandas

  Terality — автоматически масштабируемая альтернатива Pandas

  «Раздвижное» решето Эратосфена

  Генерация подземелий на Python с изпользованием Pillow

  MoscowPython Meetup 76 - Базовые навыки администрирования PostgreSQL

  MoscowPython Meetup 76 - Автотесты. Борьба за внедрение

  Кроссплатформенный переключатель прокси-сервера на Python + Qt

  [Окончание] Новогодний детектив: странный хайзенбаг в «питоньих» часах

  Пишем свои модули для Ansible на Python

  Прогнозирование объема продаж продукции при динамическом ценообразовании

  Нейродайджест: главное из области машинного обучения за декабрь 2021

  Сравнение матричной факторизации с трансформерами на наборе данных MovieLens с применением библиотеки pytorch-acceleratd

  Torch Hub Series #5: MiDaS — Model on Depth Estimation

  Python в металлургической промышленности

  Создание MergeField в .docx на Python


Show all



Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus