Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

WolframClientForPython | Новая клиентская библиотека Wolfram Language для Python

Wolfram Research corporate blogPythonProgramming
Translation

Оригинал перевода в моём блоге

Получение полного доступа к языку Wolfram Language из языка Python


Язык Wolfram (Wolfram Language) дает программистам в руки уникальный язык с огромным множеством сложных алгоритмов, а также встроенных знаний об окружающем мире. На протяжении многих лет люди спрашивают нас, как получить доступ ко всем возможностям нашей технологии из других программных сред и языков программирования. Шли годы и мы создали множество таких решений как Wolfram CloudConnector для Excel, WSTP (протокол символьной передачи Wolfram) для программ на C/C++ и, конечно, J/Link, который обеспечивает доступ к Wolfram Language непосредственно из Java.

Поэтому сегодня мы рады официально представить вам новое долгожданное решение по объединению языков, что позволит напрямую и эффективно вызывать Wolfram Language из языка Python: Клиентскую библиотеку Wolfram для Python. И что особенно важно, это клиентская библиотека имеет полностью открытый исходный код размещенный на git-хранилище WolframClientForPython под лицензией MIT, так что вы можете сколько угодно копировать ее и как угодно использовать ее по своему усмотрению.

Это легко и просто


Клиентская библиотека Wolfram позволяет легко интегрировать большую коллекцию алгоритмов языка Wolfram Language, а также базу знаний Wolfram непосредственно в любой уже существующий код Python, что значительно экономит ваше время и силы при разработке нового кода. В этой статье мы сначала покажем вам, как настроить соединение между Python и Wolfram Language, рассмотрим несколько методов и примеров, которые могут быть использованы для вычислений на языке Wolfram Language, а затем и вызова его для использования из Python. Для получения более полной справочной информации перейдите по ссылке: домашняя страница документации для клиентской библиотеки Wolfram для Python.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑15 and ↓0 +15
Views4.7K
Comments 6

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

PythonMathematics
У него не было уверенности, что он правильно расслышал. От этого так много зависело! Но не переспрашивать же? (с) Борис Акунин. Весь мир театр.

Работая над голосовым помощником, который упоминается в предыдущей статье, понял, что просто не могу с вами не поделиться прекраснейшей библиотекой FuzzyWuzzy.
Читать дальше →
Total votes 9: ↑8 and ↓1 +7
Views15.1K
Comments 1

Обходим запрет messages API Вконтакте через Python

PythonProgrammingVK APISocial networks and communities
Привет, Хабр. В своей предыдущей статье я рассказал о возможности доступа к методам раздела messages через документацию, для чего достаточно было лишь авторизоваться на сайте ВК. Многие тогда заявили, что это не является угрозой личным данным пользователей, а невозможность выкачать свои сообщения — недостаток платформы. Также в комментариях мне оставили ссылку на node.js библиотеку, которая может авторизовываться по логину/паролю и предоставлять доступ к API сообщений, притворяясь официальным приложением.

Дисклеймер:


Статья и весь написанный код создавались только в образовательных и исследовательских целях и никогда не использовались для незаконной деятельности. Автор не призывает вас повторять какие либо описанные здесь действия и не несёт за них никакой ответственности.


Но не все люди знакомы c javascript и node.js, поэтому я и решил написать свою библиотеку на python, которым сейчас пользуются многие, позволяющую через «тестовые запросы» документации предоставить полный функционал messages API. Сразу прошу не злиться на меня в местах, где я буду повторять аспекты прошлого «выступления», потому что я хочу оформить эту статью в виде независимой документации.
Читать дальше →
Total votes 10: ↑9 and ↓1 +8
Views8.8K
Comments 12

Краткий обзор NLP библиотеки SpaСy

PythonMachine learningNatural Language Processing
Sandbox

Обработка естественного языка(Natural Language Processing — NLP) сегодня становится очень востребованной, так как людям несомненно проще общаться с машинами также, как они общаются с людьми.


image


Поэтому сейчас, вместе с быстрым развитием этой области, всё больше сервисов используют NLP: чат-боты, в которых больше не нужно выбирать готовые ответы, голосовые ассистенты, электронная почта, чтобы автоматически сортировать письма и так далее. В этом посте я хочу рассказать об относительно новой Python библиотеке SpaCy, которая стала, если не индустриальным стандартом, как кричат заявляют сами создатели на сайте библиотеки: https://spacy.io/, то как минимум одним из самых популярных и удобных решений. Приятного чтения!

Читать дальше →
Total votes 11: ↑11 and ↓0 +11
Views10K
Comments 8

10 вещей, которые вы могли не знать о scikit-learn

Plarium corporate blogPythonProgrammingMachine learning
Translation
В этой переведенной статье ее автор, Rebecca Vickery, делится интересными функциями scikit-learn. Оригинал опубликован в блоге towardsdatascience.com.


Фото с сайта Unsplash. Автор: Sasha • Stories

Scikit-learn является одной из наиболее широко используемых библиотек Python для машинного обучения. Ее простой стандартный интерфейс позволяет производить препроцессинг данных, а также заниматься обучением, оптимизацией и оценкой модели.

Этот проект, разработанный Дэвидом Курнапо (David Cournapeau), появился на свет в рамках программы Google Summer of Code и был выпущен в 2010 году. С момента своего создания библиотека превратилась в инфраструктуру с широкими возможностями для создания моделей машинного обучения. Новые функции позволяют решать еще больше задач и повышают удобство использования. В этой статье я расскажу о десяти самых интересных функциях, о которых вы могли не знать.
Читать дальше →
Total votes 8: ↑8 and ↓0 +8
Views5K
Comments 0