Python Дайджест. Выпуск 432

В материале вы найдёте примеры работы с функциями и классами, предназначенными специально для решения проблем чисел с плавающей точкой.

Прим. Wunder Fund: В этой статье разбираемся, что такое декораторы в Python, зачем они нужны, и в чем их прикол. Статья будет полезна начинающим разработчикам.

Материал рассчитан на начинающих программистов, которые хотят разобраться с тем, что такое декораторы, и с тем, как применять их в своих проектах.

Мне стало интересно проанализировать данные о своих тренировках за последние несколько лет, и я понял, что обычного функционала приложений типа Garmin Connect или бесплатной версии Strava будет недостаточно. В этой статье я расскажу как получить свои персональные данные о тренировках из устройств Garmin и разместить их в реляционной базе данных с помощью библиотек python.

В науке о данных важно тестировать не только функции, но и данные, чтобы убедиться, что они работают так, как вы ожидали. Материалом о простой библиотеке Pandera для валидации фреймов данных Pandas делимся.

Table of Contents Text Detection and OCR with Microsoft Cognitive Services Microsoft Cognitive Services for OCR

RFM - классический инструмент маркетинга для сегментации вашей клиентской базы. Я использую ее для работы в В2В, В2G сегменте. В основе него - понятные управленцу ценности: LTV и Purchase Frequency. 

Мы уже разобрали в прошлых частях как накатить на сетевые устройства Huawei список команд из внешнего файла. И это работает, если у нас сеть состоит из одинаковых устройств. Конечно, в реальной практике такое встречается редко. В этой работе мы рассмотрим как использовать разные конфигурационные файлы для разных устройств Huawei, при этом не выходя за рамки одного скрипта. То есть у нас будет все тот же скрипт на основе Netmiko, но в зависимости от версии устройства, конфиг будет накатываться разный: один конфиг для коммутатора CloudEngine Huawei, другой конфиг для роутера AR3200 Huawei.

В рядах аналитиков началась тихая паника. Заплатить в Google BigQuery в облачном варианте сейчас невозможно без иностранной банковской карты, Tableau и Microsoft «приостанавливают» свою активность в РФ, многие вендоры ушли, многие в низком старте.

Появляются материалы с вопросами «Пора менять Tableau, Power BI, Qlik? Как выбрать российский BI? Или не российский? Или не BI?» которые даже неприлично было задавать пару месяцев назад.

Приглашаю вас в небольшое приключение выходного дня, в котором никто никому ничего не будет доказывать. Мы просто будем реализовывать один и тот же несложный алгоритм, разыскивающий простые числа в некотором диапазоне, на нескольких языках программирования: C, C++, Scheme и Python - и смотреть, что с этим кодом могут сделать современные оптимизирующие компиляторы. В процессе приключения мы увидим, что «динамический» не означает «совсем уж медленный», и посмотрим на приёмы программирования на Scheme, что, как мне кажется, можно сравнить с путешествием на экзотический остров.

Scipio - это telegram-bot, который позволяет пользователям решать задачи по математике, логике, создавать свои собственные карточки, ставить запуск тренировки в определенное время - в общем, обучаться.

В данном посте хотелось бы затронуть такую очень известную и много где описанную тему как предобработка табличных данных в Data Science. Вы можете задать вопрос: “А зачем нам это нужно, ничего нового то тут не скажешь?”. Действительно, что может быть банальнее обработки табличных данных для моделей машинного обучения. Но мы постараемся собрать как можно больше информации в одном ультимативном, если так угодно, гайде, и подадим его через призму автоматического машинного обучения (AutoML). 

Разновидностей алгоритмов генерации "плазм" столько же, сколько, наверное, звезд на небе. Но связывает их вместе принцип плавного формирования перехода цветов.

Для бесшовного формирования цвета очень часто используются тригонометрические функции. Во-первых, потому что они периодические, т.е. через определенный промежуток значения функции повторяются, а во-вторых, они возвращают непрерывные значения, т.е. бесконечно малому приращению аргумента соответствует бесконечно малое приращение функции. Благодаря этому можно используя простые комбинации функций получать плавное возрастание и убывание цветов.