Выпуск 329

(06.04.2020 - 12.04.2020)

pythondigest.ru: Выпуск 329

Статьи

      9 лучших опенсорс находок за март 2020

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

      Общий финансовый анализ на Python (Часть 3)

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.

      Подбор важности фич для k-nearest neighbors (ну или других гиперпараметров) спуском похожим на градиентный

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.

      Автоматизация обслуживания клиентов: An End-To-End решение от DeepPavlov

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.

      Как избавиться от размытых фотографий с помощью Python

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?

      LDA на статьях LiveJournal + визуализация

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.

      Чистая архитектура в платёжной платформе

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.

      Фракталы на Python. Пошаговое руководство

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.

      Тестирование производительности Python ORM методом, основанном на бенчмарке TPC-C

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.

      Raspberry Pi, Python и полив комнатных растений

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.

      Применение библиотеки FuzzyWuzzy для нечёткого сравнения в Python. Расстояние Левенштейна (редакционное расстояние)

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.

      Прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей

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.

      API Тиньков.Инвестиции. Первые шаги

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.

      Начало работы с middleware в Django

Оригинальная статья: PAWEŁ FERTYKGetting 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.

Видео

      Moscow Python Podcast. Рефакторинг проектов по-взрослому (level: middle)

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





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus