Python Дайджест. Выпуск 340

Оригинальная статья: Adam Johnson – How to Add Database Modifications Beyond Migrations to Your Django Project

В нескольких проектах Django, над которыми я работал, была необходимость в автоматическом внесение изменений в базу данных после проведенных миграций. Такая необходимость может возникнуть например для:

• Управление хранимыми процедурами (stored procedures)
• Управление проверочными ограничениями (check constraints)
• Импорт статических данных из файла
• Запись операций миграции в лог

Статьи на финансовые темы появляются на Хабре регулярно. Во многих из них в качестве источника первичных данных используется неофициально открытое API Yahoo finance. В этой статье я покажу три способа добыть данные (включая Yahoo) а также как напилить из них простое вэб-приложение в 20 строк и выдать его клиенту, не умеющему в CLI.

Недавно был опубликован анонс новой YOLOv5, которая идейно дает гораздо лучший процент распознавания на датасете COCO, чем предыдущие версии. Автор решил испробовать новую модель на задаче распознавания марок автомобилей.

Библиотека ASE — это python-библиотека для проведения атомных манипуляций и вычислений. В данной статье мы будем создавать наночастицы с помощью этой библиотеки.

Я детстве я любил играть на компьютере. Совсем маленьким я застал несколько игра на кассетном ZS Spectrum, однако настоящим открытием стали красочные DOS игры 90x годов. Тогда же и зародилось большинство существующих жанров. Немного поностальгировав, я решил вспомнить молодость и запустить одну из старых игр на эмуляторе Dosbox и был неприятно поражен гигантскими пикселями и низким разрешением. Хотя в крупнопиксельной старой графике может быть свое очарование, многих сейчас не устраивает такое качество.

Решил описать небольшую систему автоматизации для создания чудесного напитка. Для того, чтобы пиво было вкусным важны время и температура, температура и время. Причём они настолько же необходимы, как и ингридиенты, составляющие сусло. Чтобы пройти путь до готового продукта требуется от 14 до 20 шагов с различной температурой и временем пивоварения.

Эта статья является продолжением экспериментов с солнечными панелями в городской квартире, первые опыты делались три года назад, но затем из-за переезда все пришлось свернуть и распродать. Однако опыт, как известно, не пропьешь, и было решено с учетом полученной практики, начать сначала.

Я решил написать эту серию статей, ибо считаю, что никто не должен сталкиваться с той стеной непонимания, с которой столкнулся когда-то я.
Ведь большинство статей написаны таки образом что, для того чтобы понять что-то в Функциональном Программировании (далее ФП), тебе надо уже знать многое в ФП. Эту статью я старался написать максимально просто — настолько понятно, чтобы её суть мог уловить мой племянник, школьник, который сейчас делает свои первые шаги в Python.

Я натренировал LSTM (Long short-term memory) рекуррентную нейронную сеть (RNN) на наборе данных, состоящих из ~100k рецептов, используя TensorFlow. В итоге нейронная сеть предложила мне приготовить "Сливочную соду с луком", "Клубничный суп из слоеного теста", "Чай со вкусом цукини" и "Лососевый мусс из говядины" ‍.

Как настроить SSL для проекта

Amplitude как инструмент продуктовой аналитики очень хорошо зарекомендовал себя благодаря несложной настройке событий и гибкости визуализаций. И нередко возникает потребность наладить собственную модель атрибуции, провести кластеризацию пользователей или построить дашборд в другой BI-системе. Выполнить подобную махинацию возможно, только имея сырые данные о событиях из Amplitude. О том, как получить эти данные с минимальными знаниями программирования — и будет в этой статье.

Linear programming

Паттерны всегда меня очаровывали. Даже не важно какие. Я экспериментировал со многими: сети, листья и их переплетения, ветви, молнии, флокирование, очертания фигур, реки, скальный осадок, пейзажи, слизистая плесень, лишайники, взаимодействие и расплавление, клеточные автоматы, некоторые фракталы и другие штуки. Мне кажется, что самое приятное — это то, как сложные и затейливые результаты можно получить от набора простых правил.

Маленький рецепт, который будет полезен при создании динамических отчетов.

Достаточно часто встречается ситуация, когда размер и содержание отчетной формы будет зависеть от состава переданных на вход данных. Речь идет именно о story-telling отчете, а не о простом выводе таблицы. В этом случае, в зависимости от содержания входных данных, могут появляться или исчезать отдельные пункты, графики, таблицы, текст.

Сегодня попробуем создать простую музыку при помощи сетей LSTM.

Целю статьи есть указание возможностей сетей на практике, будет интересно какой результат получится у читателя, сможете оставить ссылки на свой варианты в комментариях.

Привет, Хаброжители! Мы издали книгу Максима Лапаня shmuma, это — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям.

Audio

Audio

Audio

Audio

Audio

Audio

* Краткий обзор тайп-чекинга в питоне, mypy, pep484.
* Как я писал библиотеку django-stubs.
* С какими проблемами столкнулся в процессе.
* Что еще планируется сделать.
* DEP (Django Enhancement Proposal) по поводу добавления типов в core.