Пользователь
В 2014-м году я присоединился к небольшой команде в Schibsted Media Group в качестве 6-го специалиста по Data Science в этой компании. С тех пор я поработал над многими начинаниями в области Data Science в организации, в которой теперь таких уже 40 с лишним человек. В этом посте я расскажу о некоторых вещах, о которых узнал за последние четыре года, сперва как специалист, а затем как менеджер Data Science.
Этот пост следует примеру Robert Chang и его отличной статьи «Doing Data Science in Twitter», которую я нашел очень ценной, когда впервые прочитал ее в 2015-м году. Цель моего собственного вклада ― поведать настолько же полезные мысли специалистам и менеджерам Data Science по всему миру.
Я поделил пост на две части:
Одна из новых возможностей, появившихся в Python 3.7 — классы данных (Data classes). Они призваны автоматизировать генерацию кода классов, которые используются для хранения данных. Не смотря на то, что они используют другие механизмы работы, их можно сравнить с "изменяемыми именованными кортежами со значениями по умолчанию".
Все приведенные примеры требуют для своей работы Python 3.7 или выше
Большинству python-разработчикам приходится регулярно писать такие классы:
class RegularBook:
def __init__(self, title, author):
self.title = title
self.author = authorУже на этом примере видна избыточность. Идентификаторы title и author используются несколько раз. Реальный класс же будет ещё содержать переопределенные методы __eq__ и __repr__.
Модуль dataclasses содержит декоратор @dataclass. С его использованием аналогичный код будет выглядеть так:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Book:
title: str
author: str
Прошло две недели после окончания конференции WWDC. Сессии отсмотрены, документация перечитана, демо проекты сделаны, а значит, можно оформить всю собранную информацию в статью.
В первой версии ARKit была возможность отслеживать перемещение телефона в пространстве, определять количество и теплоту света вокруг, а также получать информацию о горизонтальных плоскостях. В ARKit 1.5, который вышел вместе с iOS 11.3, улучшили качество изображения, добавили определение вертикальных плоскостей, распознавание статичных 2D-изображений и автофокус. Давайте посмотрим, что добавили в версии 2.0.
