Выпуск 272

(04.03.2019 - 10.03.2019)

pythondigest.ru: Выпуск 272

Конференции, события, встречи разработчиков

      Python Meetup Chelyabinsk #5

В субботу, 23 марта мы в пятый раз встретимся, чтобы познакомиться, обменяться опытом и обсудить интересные темы, относящиеся к Python и смежным технологиям.

Место: Труда, 179 (Рэдиссон), зал Galaxy I на 1 этаже.

Начало в 12:00.

Статьи

      Вычисляем символьные выражения с нечеткими треугольными числами в python

Сегодня миниатюрный туториал о том, как сделать разбор строки с математическим выражением и вычислить его используя нечеткие треугольные числа. При соответствующих изменениях кода туториал сгодится для работы и с другими «кастомными» переменными. Справка: нечеткие треугольные числа — частный случай нечетких чисел (нечетких переменных на числовой оси). Ознакомиться подробнее рекомендую здесь и здесь.

      Снижает ли скорость снижение скорости?

Не так давно развернулись дискуссии на тему введения денежного штрафа за превышение скорости на более чем 10 км/ч от разрешенной. Традиционно для Интернета они ведутся неконструктивно, поэтому я в целом не поддерживаю ни одну сторону подобных холиваров.

Аргументы автовладельцев в массе сводятся к огрызаниям «мне надо», которые, разумеется, не тождественны. На значительную долю людей, вынужденно ездящих на работу по 50 км ежедневно через локации, не охваченные общественным транспортом, приходится не меньшая доля ездящих на машине «в булочную», что хорошо видно по этим самым машинам, оставленным утром у дома в первый же мало-мальский снег.

Со стороны урбанистов часто слышны довольно однобокая аргументация, заезженные частные примеры европейских стран, население которых иногда целиком сопоставимо с суточным московским автотрафиком, приемы вроде оскорбительных штампов про «быдлоповозки».

А когда наступает такая ситуация, нет ничего лучше, чем отбросить чужие эмоции и призвать двух беспристрастных помощников — матана и Питона.

      Распознавание номеров. Как мы получили 97% точности для Украинских номеров. Часть 2

Продолжаем рассказ о том как распознавать номерные знаки для тех кто умеет писать приложение «hello world» на python-е! В этой части научимся тренировать модели, которые ищут регион заданного объекта, а также узнаем как написать простенькую RNN-сеть, которая будет справляться с чтением номера лучше чем некоторые коммерческие аналоги.
В этой части я расскажу как тренировать Nomeroff Net под Ваши данные, как получить высокое качество распознавания, как настроить поддержку GPU и ускорить все на порядок…

      Хабрарейтинг: построение облака русскоязычных слов на примере заголовков Хабра

В последней части Хабрарейтинга был опубликован метод построения облака слов для англоязычных терминов. Разумеется, задача парсинга русских слов является гораздо более сложной, но как подсказали в комментариях, для этого существуют готовые библиотеки. Разберемся, как строить такую картинку: Также посмотрим облако статей Хабра за все годы. Кому интересно, что получилось, прошу под кат. 

      Обучение моделей TensorFlow с помощью Службы машинного обучения Azure

Для глубокого обучения нейронных сетей (DNN) с помощью TensorFlow служба «Машинное обучение Azure» предоставляет пользовательский класс TensorFlow средства оценки Estimator. Средство оценки TensorFlow в пакете Azure SDK (не следует путать с классом tf.estimator.Estimator) позволяет легко отправлять задания обучения TensorFlow для одноузловых и распределенных запусков в вычислительных ресурсах Azure. 

      Использование учетных записей Joomla в проекте на Django

Допустим что сайт, которым пользуются ваши пользователи, написан на Joomla, но для создания нового продукта для вашей аудитории вы выбрали связку Python/Django. Как следствие, возникает необходимость использовать в Django учетные записи пользователей из базы данных Joomla. Проблема однако в том, что Joomla и Django используют разные алгоритмы хэширования паролей, поэтому просто скопировать учетные записи не получится. Почитав документацию Django, stack overflow и потратив некоторое время, получилось нижеописанное решение, которое по максимуму использует рекомендуемые практики разработки под Django. 

      Знакомство с Neural ODE

Значительная доля процессов описывается дифференциальными уравнениями, это могут быть эволюция физической системы во времени, медицинское состояние пациента, фундаментальные характеристики фондового рынка и т.д. Данные о таких процессах последовательны и непрерывны по своей природе, в том смысле, что наблюдения — это просто проявления какого-то непрерывно изменяющегося состояния.

Есть также и другой тип последовательных данных, это дискретные данные, например, данные NLP задач. Состояния в таких данных меняется дискретно: от одного символа или слова к другому.

Сейчас оба типа таких последовательных данных обычно обрабатываются рекуррентными сетями, несмотря на то, что они отличны по своей природе, и похоже, требуют различных подходов.

      Поддержка + и — для словарей

Сложение и вычитание словарей становятся чуть реальнее.

      Система скриптового 3д моделирования ZenCad

Та работа, которую я хочу представить вашему вниманию, есть попытка еще раз написать систему скриптового 3д моделирования. Написать так, как я её хотел бы видеть.

 

 

Рецепт системы ZenCad довольно прост. Концепт скриптового 3д моделирования OpenScad, геометрическое ядро OpenCascade, python3 в качестве клея, библиотека ленивых вычислений evalcache для агресивного кеширования вычислений. Добавить специй еще из пары-тройки инструментов, приправить gui под соусом PyQt, и подать к столу перемешав, но не взбалтывая.

      SOLID принципы

В этой статье я расскажу про пять архитектурных принципов программирования, которые помогут сделать ваш код гибким, понятным и легко поддерживаемым. Все о чем будет рассказано далее находится в книги Роберт К. Мартин Гибкая разработка программ. Принципы, примеры, практика (Agile Software Development Principles, Patterns and Practices )

      Для чего нам в СИБУРе продвинутая аналитика

Когда у вас возникает какая-то проблема, вы начинаете искать способы ее решения, параллельно думая, как бы снова не пройтись по этим же самым граблям в следующий раз. Что бы вы ни делали, от небольших мобильных приложений до громоздких информационных систем, у ошибки всегда есть цена, и чем более критична отрасль, в которой используется ваш продукт, тем выше цена этой ошибки. Поэтому идеальной видится ситуация, когда вы работаете на опережение, а именно — пытаетесь предсказать возникновение проблемы до ее фактического наступления.

      Начало работы со службой «Машинное обучение Azure» с использованием пакета SDK для Python

В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure.

Интересные проекты, инструменты, библиотеки

      accessify - Модификаторы доступа в Python (private, protected)

Библиотека, предоставляющая модификаторы доступа private и protected в Python.

Релизы

      Python 2.7.16

      torrt 0.11.0 - поддержка Telegram ботов

О том, что принесло свежее обновление торрта.

      ctyped 0.6.0 — ctypes на аннотациях типов

О новом инструменте, упрощающем работу с ctypes.





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus