Python Дайджест. Выпуск 329

После всех вычислений, приведенных в этойи этойпубликациях, можно углубиться в статистический анализ и рассмотреть метод наименьших квадратов. Для этой цели используется библиотека statsmodels, которая позволяет пользователям исследовать данные, оценивать статистические модели и выполнять статистические тесты. За основу были взяты эта статьяи эта статья. Само описание используемой функции на английском доступно по следующей ссылке.

При написании приложений на Python, для работы с базами данных часто используются объектно-реляционные мапперы (ORM). Примерами ORM являются SQLALchemy, PonyORM и объектно-реляционный маппер, входящий в состав Django. При выборе ORM довольно важную роль играет её производительность.

Хочу рассказать, как мы применили чистую архитектуру в платежной платформе.
Сегодня наша платежная платформа представляет собой целый агрегатор самых разных финансовых решений, хотя продукт достаточно молодой, ему не более 1,5 лет.

Сегодняшний пост про фракталы попался в рамках проработки темы Python, в частности, Matplotlib. Последуем примеру автора и предупредим, что в посте много тяжелой анимации, которая может даже не работать на мобильном устройстве. Зато как красиво.

Оригинальная статья: PAWEŁ FERTYK – Getting started with Django middleware

Django поставляется с множеством полезных функций. Одним из них является механизм middleware (переводится как промежуточное программное обеспечение). В этом посте я кратко объясню, как работает middleware и как начать писать свой собственный.

Исходный код, включенный в этот пост, доступен на GitHub.

Итак, вашему вниманию представляется перевод страницы Time series forecasting из раздела руководств tensorflow: ссылка. Мои дополнения вместе с иллюстрациями к переводу нацелены помочь с пониманием основных идей в одном из самых интересных направлений ML и эконометрики в целом – прогнозировании временных рядов.

Работая над голосовым помощником, который упоминается в предыдущей статье, понял, что просто не могу с вами не поделиться прекраснейшей библиотекой FuzzyWuzzy.

Если коротко, то благодаря ей существует возможность произвести нечёткое сравнение строк без каких-либо страданий.

Практически с первых дней я стал клиентом Тиньков.Инвестиции.

И с этого же момента меня терзают смутные сомнения — отражает ли личный кабинет объективную реальность?
Дело в том, что я покупаю ценные бумаги, номинированные в долларах, но в ЛК цены всех активов отображаются в долларах, а итоговая стоимость портфеля в рублях.

Когда мы делаем большую серию снимков, часть из них получается нечеткими. С такой же проблемой столкнулась крупная автомобильная компания. Часть фотографий при осмотре авто получались размытой, что могло негативно влиять на продажи.

Некачественные снимки напрямую снижают прибыль.

• Как приложению распознавать нечеткие фотографии на уровне алгоритма?
• Как измерить четкость RGB-изображения?

Сегодня мы все чаще используем приложения для обмена мгновенными сообщениями (Facebook Messenger, WhatsApp, Telegram и т. д.) и устройства в виде голосовых помощников (Amazon Echo и Google Home и т. д.), помогающих получать моментальный ответ на запрос. Поэтому современные компании закладывают значительный бюджет в разработку искусственных помощников, чтобы предоставлять своим пользователям наилучший клиентский сервис, когда это необходимо. В этой статье мы расскажем, как использовали технологию искусственного интеллекта DeepPavlov для расширения возможностей обслуживания клиентов компании Интерсвязь.

Экспериментируя с простейшей задачкой машинного обучения я обнаружил, что интересно было бы подобрать в довольно широком диапазоне значения 18 гиперпараметров одновременно. В моём случае всё было на столько несложно, что задачку можно было бы взять и грубой компьютерной силой.

Обучаясь чему-то мне бывает очень интересно изобрести какой-нибудь велосипед. Иногда получается реально придумать что-то новое. Иногда обнаруживается, что все придумано до меня. Но даже если я всего лишь повторю путь пройденный за долго до меня, в награду я часто получаю понимание глубинных механизмов алгоритмов их возможностей и внутренних ограничений. К чему и вас приглашаю.

У меня не складываются отношения с комнатными растениями. Дело в том, что я забываю их поливать. Зная это, я начал размышлять о том, что кто-то, наверняка, уже нашёл способ автоматизации полива. Как оказалось, способов таких существует очень много. А именно, речь идёт о решениях, основанных на Arduino или на Raspberry Pi. В этом материале я хочу рассказать о том, как создал систему, основанную на Raspberry Pi и Python, предназначенную для автоматизации полива растений.

Как-то раз стало интересно, какие темы выделит LDA (латентное размещение Дирихле) на материалах «Живого Журнала». Как говорится, есть интерес — нет проблем.

Для начала немного про LDA на пальцах, вдаваться в математические подробности не будем (кому интересно — почитает). Итак, LDA — является одним из наиболее распространенных алгоритмов для моделирования тем. Каждый документ (будь то статья, книга или любой другой источник текстовых данных) представляет собой смесь тем, а каждая тема представляет собой смесь слов.

Подготовил для вас подборку самых интересных находок из опенсорса за март 2020.

Audio

Audio

Audio

Audio

Audio

В гостях у Moscow Python Podcast Андрей Ермилов и Максим Белоусов, разработчики компании Rambler. Поговорили о извилистом пути Python, и не только, разработчиков