Когда-то давно, в студенческие годы, меня укусил питон, правда инкубационный период затянулся и получилось так, что я стал программистом на перле.

Однако в какой-то момент перл исчерпал себя и я решил заняться питоном, сначала просто делал что-то и разбирался с тем, что нужно для данной задачи, а потом понял, что нужны какие-то систематизированные знания и прочитал несколько книг:

• Билл Любанович «Простой Python. Современный стиль программирования»
• Дэн Бейдер «Чистый Python. Тонкости программирования для профи»
• Бретт Слаткин «Секреты Python: 59 рекомендаций по написанию эффективного кода»

Которые мне показались вполне подходящими для понимания основных тонкостей языка, хотя не помню, чтобы в них упоминалось про slots, но и не уверен, что это реально нужная фича — если уже по памяти прижало, то скорее всего одного этого способа будет недостаточно, но конечно это всё зависит от ситуации.

В итоге у меня накопились какие-то заметки об особенностях питона, которые, как мне кажется, могут быть полезны тому кто пожелает мигрировать на него с других языков.

Собственно, заголовок этой замечательной статьи от Джеффа Кнаппа (Jeff Knupp), автора книги "Writing Idiomatic Python" полностью отражает ее суть. Читайте внимательно и не стесняйтесь комментировать.

Поскольку очень не хотелось оставлять в тексте важный термин латиницей, мы позволили себе перевести слово «docstring» как «докстрока», обнаружив этот термин в нескольких русскоязычных источниках.

Система машинного обучения, которая настолько крута, что помогла медикам углубить знания о детской астме, теперь стала доступна для всех. Исходный код разработанной Microsoft системы Infer.NET опубликован на GitHub, и теперь кто угодно может использовать эту интеллектуальную технологию машинного обучения в своих приложениях.

Автор статьи, перевод которой мы публикуем, предлагает поговорить о решении задач из сферы компьютерного зрения исключительно средствами веб-браузера. Решить подобную задачу не так уж и трудно благодаря JavaScript-библиотеке TensorFlow. Вместо того, чтобы обучать собственную модель и предлагать её пользователям в составе готового продукта, мы дадим им возможность самостоятельно собрать данные и обучить модель прямо в браузере, на собственном компьютере. При таком подходе серверная обработка данных совершенно не нужна.

Испытать то, созданию чего посвящён этот материал, можно здесь. Вам для этого понадобится современный браузер, веб-камера и мышь. Вот исходный код проекта. Он не рассчитан на работу на мобильных устройствах, автор материала говорит, что у него не было времени на соответствующие доработки. Кроме того, он отмечает, что рассматриваемая тут задача усложнится в том случае, если придётся обрабатывать видеопоток с движущейся камеры.

Перевод A Complete Machine Learning Walk-Through in Python: Part Two

Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто. В этой серии статей мы пройдём через все этапы реализации процесса машинного обучения с использованием реальных данных, и узнаем, как сочетаются друг с другом различные методики.

В первой статье мы очистили и структурировали данные, провели разведочный анализ, собрали набор признаков для использования в модели и установили базовый уровень для оценки результатов. С помощью этой статьи мы научимся реализовывать на Python и сравнивать несколько моделей машинного обучения, проводить гиперпараметрическую настройку для оптимизации лучшей модели, и оценивать работу финальной модели на тестовом наборе данных.

Весь код проекта лежит на GitHub, а здесь находится второй блокнот, относящийся к текущей статье. Можете использовать и модифицировать код по своему усмотрению!

Китайцы, как правило, очень добрые люди. Проблема с ними в том, что у них совершенно другая культура и они не понимают многого, что считается нормой у нас. Как и наоборот, кстати. Они бы и рады вписаться в общество и быть вежливыми, но главное для них — понять, как это. Работает это так: они пробуют что-то сделать и, если их никто не поправляет или никто на них косо не смотрит, решают, что это допустимо. Либо же повторяют то, что делает большинство.

Мы решили помочь братскому народу освоиться в России и подготовили памятку. Она доступна по лицензии CC BY-SA. Вы можете скачать её и повесить у себя в отеле, магазине, добавить в буклет или книгу.

Вот памятка:


А теперь пояснения.

Недавно были опубликованы черновики дизайна новой обработки ошибок в Go 2. Очень радует, что язык не стоит на одном месте — он развивается и c каждым годом хорошеет как на дрожжах.

Только вот пока Go 2 лишь виднеется на горизонте, а ждать уж очень тягостно и грустно. Посему берем дело в свои руки. Немножко кодогенерации, чуть работы с ast, и легким движением руки паники превращаются, превращаются паники… в элегантные исключения!

Привет, Хабр, в этой статье я расскажу про библиотеку ignite, с помощью которой можно легко обучать и тестировать нейронные сети, используя фреймворк PyTorch.

С помощью ignite можно писать циклы для обучения сети буквально в несколько строк, добавлять из коробки расчет стандартных метрик, сохранять модель и т.д. Ну, а для тех кто переехал с TF на PyTorch, можно сказать, что библиотека ignite — Keras для PyTorch.

В статье будет детально разобран пример обучения нейронной сети для задачи классификации, используя ignite

Перевод A Complete Machine Learning Project Walk-Through in Python: Part One.

Когда читаешь книгу или слушаешь учебный курс про анализ данных, нередко возникает чувство, что перед тобой какие-то отдельные части картины, которые никак не складываются воедино. Вас может пугать перспектива сделать следующий шаг и целиком решить какую-то задачу с помощью машинного обучения, но с помощью этой серии статей вы обретёте уверенность в способности решить любую задачу в сфере data science.

Чтобы у вас в голове наконец сложилась цельная картина, мы предлагаем разобрать от начала до конца проект применения машинного обучения с использованием реальных данных.

Visual Studio Code, вероятно, можно назвать лучшим современным редактором кода. Если вы пока с ним не работаете — то вам, по крайней мере, стоит на него взглянуть. Для VS Code написано великое множество расширений, которые размещают в каталоге Marketplace, удобный доступ к которому организован из самого редактора.

Существуют расширения для отладки и форматирования кода, расширения, облегчающие работу с различными платформами (вроде Heroku, GitHub, Docker, Azure) и технологиями. В Marketplace можно найти темы для редактора, линтеры, средства, облегчающие ввод повторяющихся фрагментов кода, и многое другое.



Автор материала, перевод которого мы публикуем сегодня, отобрал 10 лучших VS Code-расширений, предназначенных преимущественно для тех, кто занимается фронтенд-разработкой, то есть, работает с HTML, CSS, JavaScript и с различными веб-фреймворками.

В августе @eyeofhell, voldar и их коллеги по сообществу MoscowPython начали записывать подкаст Python Junior. Это — расшифровка избранных моментов одного из выпусков.



Валентин Домбровский: Ты ведешь Telegram-канал addmeto. Говоришь про всякое прекрасное будущее, технологии и так далее. Какую роль Python будет играть в этом всем, на твой взгляд?

Григорий Бакунов aka bobuk: Очевидно, куда двигается все программирование. Мы чем дальше, тем ближе к Lego.

Программирование все больше похоже на составление кубиков. Python с самого начала создавался как идеальный клей для таких готовых блоков.

И поэтому Python сейчас так и рванул.

Захотелось как-то мне, чтобы сообщения одного из чатов телеграма сохранялись у меня на диске (не запуская обычного клиента). Не буду раскрывать своих побудительных мотивов, но возможность эта показалась мне нужной и полезной.

Для этого в телеграме есть боты. На Хабре есть несколько статей, посвященных ботам, например: "Чат-помощник на сайт".

Бот позволяет читать и посылать сообщения, для регистрации бота не нужен телефон и количество ботов может быть любым. Но название бота включает в себя слово "bot", что может вызвать у хозяина чата ненужные вопросы.

Но, как говорится, правильно поставленный вопрос — половина ответа.

Замыкания — это одна из фундаментальных концепций JavaScript, вызывающая сложности у многих новичков, знать и понимать которую должен каждый JS-программист. Хорошо разобравшись с замыканиями, вы сможете писать более качественный, эффективный и чистый код. А это, в свою очередь, будет способствовать вашему профессиональному росту.

Материал, перевод которого мы публикуем сегодня, посвящён рассказу о внутренних механизмах замыканий и о том, как они работают в JavaScript-программах.

Корпорация Enron — это одна из наиболее известных фигур в американском бизнесе 2000-ых годов. Этому способствовала не их сфера деятельности (электроэнергия и контракты на ее поставку), а резонанс в связи с мошенничеством в ней. В течении 15 лет доходы корпорации стремительно росли, а работа в ней сулила неплохую заработную плату. Но закончилось всё так же быстротечно: в период 2000-2001гг. цена акций упала с 90$/шт практически до нуля по причине вскрывшегося мошенничества с декларируемыми доходами. С тех пор слово "Enron" стало нарицательным и выступает в качестве ярлыка для компаний, которые действуют по аналогичной схеме.

В ходе судебного разбирательства, 18 человек (в том числе крупнейшие фигуранты данного дела: Эндрю Фастов, Джефф Скиллинг и Кеннет Лей) были осуждены.

Вместе с тем были опубликованы архив электронной переписки между сотрудниками компании, более известный как Enron Email Dataset, и инсайдерская информация о доходах сотрудников данной компании.

В статье будут рассмотрены источники этих данных и на основе их построена модель, позволяющая определить, является ли человек подозреваемым в мошенничестве. Звучит интересно? Тогда, добро пожаловать под хабракат.

Мотивация

Микросервисная архитектура позволяет выбирать между технологиями и языками программирования при написании REST api сервисов. Какой язык лучше выбрать, для написании REST api приложения, чтобы обеспечить большее количество одновременных пользователей быстрым и стабильным ответом на одном и том же железе? Чтобы ответить на этот вопрос было бы хорошо увидеть разницу в производительности одного и того же приложения написанного на Java и GO.

Дисклеймер

Все результаты представленные в данном эксперименте являются частным примером использования Java и GO и не должны использоваться для описания производительности этих языков в других условиях.

Про DevOps говорят много и разного. Нам же интересно мнение только тех, кто действительно внедряет и следует DevOps принципам. Так удачно сложилось, что в Программный комитет DevOpsConf Russia входят именно такие люди. Воспользовавшись служебным положением, я задал им восемь одинаковых вопросов:

• Каково главное преимущество DevOps подхода, на твой взгляд?
• Что больше всего может помешать компании в DevOps трансформации?
  
• Как интегрировать специалистов по безопасности в процесс поставки ПО?
  
• Как относишься к поднимающемуся хайпу вокруг SRE?
• Какие инструменты сегодня непременно есть там, где говорят о DevOps?
• Что отличает хорошего инженера от плохого с точки зрения DevOps?
  
• Как логичнее всего попасть в профессию?
  
• Как учиться и что читать? Где ты чаще всего сам читаешь новости отрасли?

Ответы получились очень любопытными и заодно позволяют составить некоторое впечатление о тех, кто вложил много усилий и немножко души в расписание нашей конференции. Например, ответ на первый вопрос шире, чем сокращение time-to-market. Мнения по поводу SRE разошлись, зато все практически единодушно советуют читать «The DevOps Handbook», но и еще надавали кучу рекомендаций — за ними под кат.

Этот текст написан для тех, кто интересуется глубоким обучением, кто хочет использовать разные методы библиотек pytorch и tensorflow для минимизации функции многих переменных, кому интересно научиться превращать последовательно выполняющуюся программу в выполняемые с помощью numpy векторизованные матричные вычисления. А ещё можно научиться делать мультфильм из данных, визуализированных с помощью PovRay и vapory.

Последние несколько лет специалисты Microsoft трудились над тем, чтобы добавить поддержку инструментов разработчика Python в одни из наших самых популярных продуктов: Visual Studio Code и Visual Studio. В этом году все заработало. В статье мы познакомимся с инструментами разработчика Python в Visual Studio, Visual Studio Code, Azure и т. д. Заглядывайте под кат!

Сегодня в Сети можно найти огромное количество разнородной информации о наиболее востребованных языках программирования, библиотеках, фреймворках, операционных системах и прочих сущностях — назовём их технологиями. Число этих технологий постоянно растёт и становится ясно, что каждому, желающему пойти путём разработчика, необходимо фокусироваться на изучении некоторого наиболее востребованного стека, связанного с какой-либо ключевой технологией.

Зачем еще одно руководство?

Когда передо мной поставили задачу сделать черновой вариант push notifications, быстрый поиск показал, что на хабре уже есть много статей по настройке push notifications. Вот наиболее, на мой взгляд, годные:

Как работает JS: веб push-уведомления
Web PUSH Notifications быстро и просто924/
Service Workers. Web Push и где они обитают

Это все прекрасно, но лично мне очень не хватало простого и понятного руководства, которое позволило бы сразу, практически методом копипаста сделать так, чтобы все сразу заработало. Ну и кроме того среди руководств нет адаптированного под бек на питоне.

Настройка уведомлений в итоге заняла три дня и мне кажется, что это несколько многовато. Надеюсь, моя статья поможет кому-то настроить push notifications за три часа вместо трех дней.
Проект, на котором я работаю, реализован на Django и описывать ход работы я буду применительно к этому фреймворку, но желающие легко адаптируют его к Flask или чему-либо еще.

Итак, погнали.