Python Дайджест. Выпуск 295

Люди носят фитнес-браслеты по разным причинам, я могу предположить некоторые из них:

1. Для того, чтобы поддерживать себя в форме и выполнять цели по активности;
2. Потому что это некая модная штучка;
3. Чтобы ставить над собой эксперименты или узнать себя лучше.

Я ношу фитнес браслет по причине номер 3. В этой заметке я хочу рассказать о том, как можно извлечь данные из браслета и попробовать получить некоторые зависимости.

Методы для извлечения этих данных работают для Mi Band 1, 1S и, возможно, 2 (приложение для 2, кажется, такое же).

Документация, тестирование, форматирование кода

Оптимизация работы с NLP библиотекой Spacy силами Redis

В статье «Реляционно-сетевая модель данных» была предложена новая концепция моделирования данных HTMS, являющаяся развитием канонической реляционной модели. В настоящем материале будет показано на примерах, как ее можно практически использовать с применением API логического уровня.

Примеры привязаны к широко известному учебно-методическому решению по созданию сайтов — шаблону веб-проекта опросов на фреймворке Django в MS Visual Studio.

Одна из основных задач диалоговых систем состоит не только в предоставлении нужной пользователю информации, но и в генерации как можно более человеческих ответов. А распознание эмоций собеседника — уже не просто крутая фича, это жизненная необходимость. В этой статье мы рассмотрим архитектуру рекуррентной нейросети для определения эмоций в текстовых беседах, которая принимала участие в SemEval-2019 Task 3 “EmoContext”, ежегодном соревновании по компьютерной лингвистике. Задача состояла в классификации эмоций (“happy”, “sad”, “angry” и “others”) в беседе из трех реплик, в которой участвовали чат-бот и человек.

Каждый день пользователи по всему миру получают большое количество различных рассылок — только через сервис MailChimp ежедневно рассылают миллиард писем. Из них открывают 20.81%.

Ежемесячно пользователи наших сайтов получают рассылки с отобранными редактором материалами. Эти письма открывают около 21% читателей.

Для того, чтобы повысить это число можно сделать их персонализированными. Один из способов — добавить рекомендательную систему, которая будет подсказывать материалы, интересные конкретному читателю.

Пишете на Python и не знаете, с какого паттерна проектирования начать?
В статье разбор популярных шаблонов с примерами кода на Python.

Хабр, привет. Написал пост, который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он со списком блокнотов и библиотек ML и Data Science для разных отраслей промышленности. Все коды на Python, и размещены на GitHub. Они будут полезны как для расширения кругозора, так и для запуска своего интересного стартапа.

C 2014 года, когда в Python появилась поддержка аннотаций типов, программисты работают над их внедрением в свой код. Автор материала, первую часть перевода которого мы публикуем сегодня, говорит, что по её оценке, довольно смелой, сейчас аннотации типов (иногда их называют «подсказками») используются примерно в 20-30% кода, написанного на Python 3. Вот результаты опроса, который она, в мае 2019, провела в Twitter.

Философы говорят, что людей нужно оценивать не по тому, как высоко они могут забраться, а по тому, как низко они могут пасть.

В мире есть много прекрасных разработчиков, которые могут выдавать эффектные алгоритмы, изящные архитектуры и прекрасный код. Но эти же программеры берут и пишут весьма посредственно организованный код какого-нибудь маленького консольного скрипта для рассчета аналитики или патча данных в базе. Никакой разбивки на классы и функции, корявая передача аргументов, примитивный вывод малопонятной информации с помощью print()

Сегодня мы поговорим о том, как сделать лучше программы, на которые большинству плевать — одноразовые консольные утилитки и скрипты.

В процессе изучения нейронных сетей возникла мысль, как бы применить их для чего-то практически интересного, и не столь заезженного и тривиального, как готовые датасеты от MNIST. Например, почему бы не распознавать азбуку Морзе.

В данной статье речь пойдет о сборке и установке OpenCV 4 для C/C++, Python 2 и Python 3 из исходных файлов с дополнительными модулями CUDA 10 на ОС Windows.

Я постарался включить сюда все тонкости и нюансы, с которыми можно столкнуться в ходе установки, и про которые не написано в официальном мануале.

Audio

Audio

Audio

Audio