Выпуск 388

(24.05.2021 - 30.05.2021)

pythondigest.ru: Выпуск 388

Статьи

      Погружаемся в статистику вместе с Python. Часть 2. Распределение Стьюдента

В этой статье мы продолжим погружение в статистику вместе с Python. Если кто пропустил начало погружения, то вот ссылка на первую часть. Ну, а если нет, то я по-прежнему рекомендую держать под рукой открытую книгу Сары Бослаф "Статистика для всех". Так же рекомендую запустить блокнот, чтобы поэкспериментировать с кодом и графиками.

      В аквариуме: вычислительная генетика на Python и Mathcad (часть 1)

Пусть в аквариуме живут рыбки двух цветов.

Начнем с визуализации. Зададим число рыбок n=100 и договоримся что каждая из них имеет случайный цвет color №0 или №1, а также находится в случайной точке (x,y). Т.е. x, y, и color — это три вектора длины n, а третью (z-) координату мы не рассматриваем.

      Jerikan+Ansible: a configuration management system for network

Jerikan: a configuration management system for network teams

      Интеграция и серверная валидация инаппов для стора Google Play — как защититься от читеров

Онлайн-проекты рано или поздно сталкиваются со взломом внутреннего стора, когда читеры накручивают себе игровые предметы, оружие или валюту. Классика. Наш PvP-шутер не стал исключением — брешь мы в итоге закрыли, хотя и пришлось повозиться.

 

      Датасет о мобильных приложениях

Моя основная работа связана с мобильной рекламой, и время от времени мне приходится работать с данными о мобильных приложениях. Я решил сделать некоторые данные общедоступными для тех, кто хочет попрактиковаться в построении моделей или получить представление о данных, которые можно собрать из открытых источников. Я считаю, что открытые наборы данных всегда полезны сообществу. Сбор данных часто бывает сложной и унылой работой, и не у всех есть возможность сделать это. В этой статье я представлю датасет и, используя его, построю одну модель.

      Как принимать платежи в Telegram | API Yoomoney Python

Как принимать платежи используя YooMoney API и Python

      В поисках упорядоченного множества в Python: разбираемся с теорией и выбираем лучшую реализацию

Множество (Set) — структура данных, которая позволяет достаточно быстро (в зависимости от реализации) применить операции add, erase и is_in_set. Но иногда этого не достаточно: например, невозможно перебрать все элементы в порядке возрастания, получить следующий / предыдущий по величине или быстро узнать, сколько элементов меньше данного есть в множестве. В таких случаях приходится использовать Упорядоченное множество (ordered_set). О том, как оно работает, и какие реализации есть для питона — далее.

      И еще несколько полезных библиотек для Python (с примерами)

У python одно из самых крупных комьюнити, это обусловлено тем, что этот язык любят многие за его простоту и универсальность. Очень много энтузиастов, которые создают всё новые и новые библиотеки для облегчения разработки, поэтому среди всего этого разнообразия каждый может подобрать несколько библиотек для себя. На github существует много проектов, которые можно встроить к себе в проект, чтобы оптимизировать, улучшить или просто расширить его функционал.

 

      Прогнозирование временных рядов с помощью AutoML

В лаборатории моделирования природных систем Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО мы активно исследуем вопросы применения автоматического машинного обучения для различных задач. В этой статье мы хотим рассказать о применении AutoML для эффективного прогнозирования временных рядов, а также о том, как это реализовано в рамках open-source фреймворка FEDOT. Это вторая статья из серии публикаций, посвященной данной разработке (с первой из них можно ознакомиться по ссылке).

      Clustergram: визуализация кластерного анализа на Python

В этой статье, переводом которой мы решили поделиться специально к старту курса о Data Science, автор представляет новый пакет Python для генерации кластерограмм из решений кластеризации. Библиотека была разработана в рамках исследовательского проекта Urban Grammar и совместима со scikit-learn и библиотеками с поддержкой GPU, такими как cuML или cuDF в рамках RAPIDS.AI.

      N-e число обобщённых Фибоначчи за O(log N)

В курсовой работе потребовалось написать алгоритм с логарифмической сложностью, который будет находить N-е число из последовательности Фибоначчи.

      Как использовать GraphQL Federation для инкрементальной миграции с монолита (Python) на микросервисы (Go)

Или как поменять фундамент старого дома, чтобы он не обвалился

      Чтобы первый блин не вышел комом. Советы начинающему разработчику сервиса

Материал адресован всем специалистам, работающим с данными, которые решили написать первое веб-приложение. В данной публикации я не буду выкладывать листинги кода. На просторах Интернета есть масса практических примеров сборки сервисов, написанных на разных фреймворках. Но вот теоретических статей о логике процесса, архитектуре решения, а, главное, трудностях, с которыми впервые столкнется специалист, крайне мало. Я решил заполнить эту нишу и описать свой личный опыт, который кому-то может быть полезен.


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