Выпуск 386

(10.05.2021 - 16.05.2021)

pythondigest.ru: Выпуск 386

Конференции, события, встречи разработчиков

      Python Meetup Chelyabinsk #9

Девятый Python-митап в Челябинске состоится в четверг, 27 мая. Место: Клары Цеткин, 11, 1 этаж (Лекторий КЦ11) Начало в 18:30.

Статьи

      AI Pool: Understanding of Support Vector Machine (SVM)

Explanation of the support vector machine algorithm, the types, how it works, and its implementation using the python programming language with the sklearn machine learning package

      AI Pool: Using Autoencoder to generate digits with Keras

This article contains a real-time implementation of an autoencoder which we will train and evaluate using very known public benchmark dataset called MNIST data.

      Матрица-Перематрица

Работа нейронной сети основана на манипуляциях с матрицами. Для обучения используются разнообразные методы, многие из которых выросли из метода градиентного спуска, где необходимо умение обращаться с матрицами, вычислять градиенты (производные по матрицам). Если заглянуть “под капот” нейронной сети, можно увидеть цепочки из матриц, выглядящие зачастую устрашающе. Проще говоря, “нас всех подстерегает матрица”. Пора познакомиться поближе.

      С помощью Python создаём математические анимации, как на канале 3Blue1Brown

Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.

      CatBoost и ML-конкурсы

Эта статья основана на данных конкурса, который компания Driven Data опубликовала для решения проблем с источниками воды в Танзании. Краткий анализ данных, подготовка данных и бэйзлайн модель с использованием CatBoost. Целевая аудитория - те, кто хотят начать свой путь в ML-соревнованиях.

      Если у вас нет плюсов

Мой друг Алексей ищет работу и ходит на собеседования. После которых интересуется, как-бы я ответил на некоторые из заданных вопросов.Отвечая на один такой вопрос, я слегка увлёкся, и материала набралось на целую статью. Впрочем, небольшую и несерьёзную - пятничного формата. Хотите немного развлечься? Вопрос лёгкий. Надеюсь, вы попытаетесь ответить на него самостоятельно, прежде чем читать дальше. Итак:"Сложить два целых числа (от 1 до 99) без использования оператора 'плюс'. Дайте пять разных ответов" Как думаете, сколько там ответов?

      Как построить систему распознавания лиц с помощью Elasticsearch и Python

Пытались ли вы когда-нибудь искать объекты на изображениях? Elasticsearch может помочь вам хранить, анализировать и искать объекты на изображениях или видео.

В этом кратком руководстве мы покажем вам, как создать систему распознавания лиц с помощью Python. Узнайте больше о том, как обнаруживать и кодировать информацию о внешности - и находить совпадения в поиске.

      Жадный алгоритм, ветви и границы для расписания мерчендайзеров (кейс Хакатона на оптимизацию)

Это пилотная статья. Будем благодарны за обратную связь. Если тема вызовет интерес, мы возможно примем решение выложить на GitHub наши исходники (python) и входные data-set’ы.

 

      Pythonnet. Как запустить C# код из Python

На сегодняшний день Python является одним из самых популярных языков программирования, но даже это не помогает ему покрыть все потребности программистов. Самый очевидный минус чистого CPython - это его скорость, поэтому некоторые программисты выбирают для своих задач другие языки программирования, а кто-то просто реализует узкие места на C/C++ и подключает их к Python.

Однако бывают случаи, когда есть некая база кода, написанного на C#, а возможности быстро переписать всё на Python/C/C++ нет. Тогда встает вопрос “как подключить C# к Python?”. Для этого была разработана библиотека pythonnet. В этой статье разберем: как запустить C# код из Python и что из этого может получиться.

      «ФП на Python посредством Coconut!» |> print

В этом посте представлен язык Coconut, функциональное надмножество языка Python, целью которого является создание элегантного функционального кода, оставаясь при этом в знакомой среде Python и библиотеках, и приведено несколько показательных примеров.

      Погружаемся в статистику вместе с Python. Часть 1. Z-статистика и p-value

Не знаю как вам, а мне статистика далась очень не просто. Причем "далась" - это еще громко сказано. Да, оказалось что можно довольно долго ехать на методичках, кое как вникая в смысл четырехэтажных формул, а иногда даже не понимая результатов, но все равно ехать. Ехать и не получать никакого удовольствия - вроде бы все понятно, но ощущение, что ты "не совсем в теме" все никак не покидает. Какое-то время пытался читать книги по R и не то что бы совсем безрезультатно, но и не "огонь". Нашел наикрутейшую книгу "Статистика для всех" Сары Бослаф, прочитал... все равно остались какие-то нюансы смысл которых так и не понятен до конца.

 

      Сам себе Гутенберг. Делаем параллельные книги

Если вам нравится изучать языки (или вы их преподаете), то вы наверняка сталкивались с таким способом освоения языка как параллельное чтение. Он помогает погрузиться в контекст, увеличивает лексикон и позволяет получить удовольствие от обучения. Читать тексты в оригинале параллельно с русскоязычными, на мой взгляд, стоит, когда уже освоены азы грамматики и фонетики, так что учебники и преподавателей никто не отменял. Но когда дело все же доходит до чтения, то хочется подобрать что-то по своему вкусу, либо что-то уже знакомое или любимое, а это часто невозможно, потому что такого варианта параллельной книги никто не выпускал. А если вы учите не английский язык, а условный японский или венгерский, то трудно найти вообще хоть какой-то интересный материал с параллельным переводом.

      Липкие сессии для самых маленьких [Часть 2]. Или как понять kubernetes и преисполниться в своём познании

Липкие сессии (Sticky-session) — это особый вид балансировки нагрузки, при которой трафик поступает на один определенный сервер группы. Как правило, перед группой серверов находится балансировщик нагрузки (Nginx, HAProxy), который и устанавливает правила распределения трафика на доступные сервера.В первой части цикла мы уже разобрали как создавать липкие сессии с помощью Nginx. Во второй части разберем создание подобной балансировки средствами Kubernetes.Так как статьи в основном направлены на начинающих - придется коснуться основ kubernetes. Да-да, я знаю в интернете полно материала для изучения куба. Но здесь будет минимум душной теории и максимум практики. Лучше один раз развернуть тестовое приложение в кластере и понять основные принципы, чем читать тонну скучных мануалов.

      Оно живое! Вышла версия Flask 2.0

Незаметно от всех 12 мая 2021 вышла новая версия известного микрофреймворка Flask. Хотя казалось, что во Flask есть уже все, ну или почти все, что нужно для микрофреймворка.
Предвкушая интерес, а что же нового завезли, оставлю ссылку на Change log.

      [Перевод] Запуск домашнего веб-сервера без статического IP с помощью Python

Задался тут вопросом, как можно обойтись без статического IP для экспериментов в домашних условиях. Наткнулся на вот эту статью.

Если вы хотите развернуть свой вебсервер с доступом извне, а платить провайдеру за статический IP не хотите, то данное решение вполне себе выход, которое можно в дальнейшем подогнать под свои нужды.

 

      Python и статистический вывод: часть 4

Этот заключительный пост посвящен анализу дисперсии. Анализ дисперсии, который в специальной литературе также обозначается как ANOVA от англ. ANalysis Of VAriance, — это ряд статистических методов, используемых для измерения статистической значимости расхождений между группами. Он был разработан чрезвычайно одаренным статистиком Рональдом Фишером, который также популяризировал процедуру проверки статистической значимости в своих исследовательских работах по биологическому тестированию.

      Python и статистический вывод: часть 3

Для статистиков и исследователей данных проверка статистической гипотезы представляет собой формальную процедуру. Стандартный подход к проверке статистической гипотезы подразумевает определение области исследования, принятие решения в отношении того, какие переменные необходимы для измерения предмета изучения, и затем выдвижение двух конкурирующих гипотез. Во избежание рассмотрения только тех данных, которые подтверждают наши субъективные оценки, исследователи четко констатируют свою гипотезу заранее. Затем, основываясь на данных, они применяют выборочные статистики с целью подтвердить либо отклонить эту гипотезу.

      Python и статистический вывод: часть 2

В статистической науке термины «выборка» и «популяция» имеют особое значение. Популяция, или генеральная совокупность, — это все множество объектов, которые исследователь хочет понять или в отношении которых сделать выводы. Например, во второй половине 19-го века основоположник генетики Грегор Йохан Мендель) записывал наблюдения о растениях гороха. Несмотря на то, что он изучал в лабораторных условиях вполне конкретные сорта растения, его задача состояла в том, чтобы понять базовые механизмы, лежащие в основе наследственности абсолютно всех возможных сортов гороха.

      Python и статистический вывод: часть 1

В предыдущей серии постов для начинающих (первый пост тут) из ремикса книги Генри Гарнера «Clojure для исследования данных» (Clojure for Data Science) на языке Python было представлено несколько численных и визуальных подходов, чтобы понять, что из себя представляет нормальное распределение. Мы обсудили несколько описательных статистик, таких как среднее значение и стандартное отклонение, и то, как они могут использоваться для краткого резюмирования больших объемов данных.

      Анализ банковских выписок в формате .xlsx с помощью Python и openpyxl

Нигде в практике юриста не появляется столь острая необходимость в анализе данных, как в банкротных делах: в таких случаях порой нужно в кратчайшие сроки проанализировать большие объемы информации из банковских выписок, чтобы найти подозрительные транзакции или восстановить уничтоженную/спрятанную/подправленную бухгалтерскую отчетность.

      JSON. Вы человек или машина?

Недавно я переехал в Москву в квартиру без письменного стола. 

Это было неловким, отягчающим непростую ситуацию обстоятельством: спального места тоже не было. В общем, я позвонил в IKEA и попросил привезти мне и то и другое.

Через пару дней мебель доставили. Я распаковал первую коробку, из нее вывалилась инструкция и у меня опустились руки: в ней наверняка должно быть пятьдесят разных языков, все мелким шрифтом, как книга заклинаний из Гарри Поттера. Но приглянувшись я увидел, что в ней были только рисунки, а именно: два смешных чувачочка показывали, как обращаться с деталями, как их вертеть, собирать и так далее. Уф, счастье! Я подумал о JSON и XML. IKEA молодцы они использовали универсальный язык жестов и картинов, понятный всем на свете.

      Руководство по моему стилю тестирования на Python

В этой статье я попыталась собрать несколько своих техник тестирования на Python. Не стоит воспринимать их как догму, поскольку, думаю, со временем я обновлю свои практики.

      Изучаем YELP с помощью Neo4j, python

YELP — зарубежная сеть, которая помогает людям находить местные предприятия и услуги, основываясь на отзывах, предпочтениях и рекомендациях. В текущей статей будет проведен определенный ее анализ с использованием платформы Neo4j, относящаяся к графовым СУБД, а также язык python.

      Разработка веб-приложения для транскрибирования аудиозаписей с использованием Python, Streamlit и AssemblyAI

Автор статьи, перевод которой мы публикуем сегодня, хочет рассказать о том, как, пользуясь Streamlit, создать веб-приложение, которое позволяет пользователям транскрибировать аудиозаписи, выгружая их на специальный сервер. В проекте будет использован API AssemblyAI, позволяющий преобразовывать звукозапись речи в текст. Интерфейс проекта, достаточно строгий, будет украшен анимациями.

Интересные проекты, инструменты, библиотеки

      Graphsignal Logger - AI Observability

Graphsignal is an observability platform for monitoring and troubleshooting production machine learning applications. It helps ML engineers, MLOps teams and data scientists to quickly address issues with data and models as well as proactively analyze model performance and availability. Learn more at graphsignal.ai.


Latest news


  Basic and Full-text Search with Django and Postgres

  Podcast.__init__: Traversing The Challenges And Promise Of Graph Machine Learning

  Получаем и отвечаем на SMS с Flask и Plivo

  Разработчик популярного веб-фреймворка FastAPI — об истории его создания и перспективах аннотаций типов Python

  Создание таблицы субъектов РФ в формате Geography T-SQL (SQL Server)

  О том как мы научили машину определять пол человека по его почерку

  Python Bytes: #238 A cloud-based file system for Python and a new GUI!

  Как я пытался придумать новый подход к изучению алгоритмов через интерактивные визуализации

  Moscow Python Podcast. Про найм разработчиков (level: all)

  Твиттер Илона Маска в телеграме и с переводом на русский

  Jupyter in Visual Studio Code – June 2021 Release

  Запросить 100 серверов нельзя оптимизировать код. Ставим запятую

  Распознавание волейбольного мяча на видео с дрона

  Не практичный python — пишем декоратор в одну строку

  Python Practice Problems: Parsing CSV Files


Show all




Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus