Python Дайджест. Выпуск 229

Я играю в Heroes of Might and Magic со времен царя Гороха королевы Ламанды, и за это время накопилось такое количество карт для 3-х Героев, что я решил их как-то упорядочить и структурировать.

Кортко о микро-фреймворке

The Schmidl & Cox Synchronization Technique for OFDM¶tl;dr: Given some received OFDM signal like the following, how can one know at which point in time the OFDM symbols are located? Or, equivalently, on which signal part the receiver needs to perform the FFT? In the OFDM example, we have described the OFDM modulation and demodulation, including channel estimation and CP insertion. On the significance of the CP we have already elaborated in another article. However, in all these works, we have assumed that the receiver knows, at which point in time the OFDM symbol is received and hence on which received samples to perform the FFT. However, in reality this information is not available by default. Instead, the receiver needs to perform a synchronization procedure to obtain the start of the OFDM symbol. When talking about OFDM, the most fundamental work was published by Timothy Schmidl and Donald Cox in their paper Robust Frequency and Timing Synchronization for OFDM. In this notebook, we are going to illustrate their algorithm presented in this paper concerning the ...

Открываем вебкамеру, делаем фото

В этой статье я хочу рассмотреть некоторые решения одной из очень простых задач, которые, на мой взгляд, являются самыми интересными. Миссия требует от Вас написать функцию, которая будет определять, имеют ли все элементы массива одинаковое значение.

Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.

Elizabeth - data scientist в Civis Analytics

Во время своей недавней поездки в Сан-Франциско я встретился с выпускниками нашей программы «Специалист по большим данным», эмигрировавшими в США — Евгением Шапиро (Airbnb) и Игорем Любимовым (ToyUp), а также с Артемом Родичевым (Replika), нашим партнером. Ребята рассказали массу интересных вещей: зачем Airbnb выкладывает свои проекты в open-source; как устроена Replika — нейросетевой чат-бот, способный стать твоим другом; про миссию стартапов Кремниевой Долины и предпринимательскую экосистему.

Машинное обучение на исходном коде (MLoSC) - новая и интересная область исследований, которая расположена на пересечении глубокого обучения, майнинга, работы с естественными языками, социальных наук и программирования. Мы накопили петабайты исходников и историей разработки в открытом доступе, и в то же время было предпринято очень мало попыток использовать весь невероятный человеческий опыт, который в них заключен. Доклад делает обзор текущего состояния дел в MLoSC и рассказывает о доступных инструментах на Python и некоторых примерах их использования, таких как "глубокое" предсказание кода и структурные эмбеддинги для масштабируемой дедупликации

Мы расскажем о том, как построили продакшн процесс статистических расчетов над большими данными на языке python. Как мы смогли добиться хорошей производительности, читабельности и повысить скорость разработки новых метрик. Покажем, как происходила эволюция наших инструментов и как написание кода на С++ уступало лаконичным Python скриптам

Как создать универсальную валидацию для Backend и Frontend и как валидировать сложные текстовые поля