Pull to refresh
4
Karma
0
Rating
istinspring @istinspring

Full-stack developer

  • Followers 14
  • Following 8
  • Posts
  • Comments

Raspberry Pi, Python и полив комнатных растений

RUVDS.com corporate blog Python *Programming *Development for Raspberry Pi *DIY
Translation
У меня не складываются отношения с комнатными растениями. Дело в том, что я забываю их поливать. Зная это, я начал размышлять о том, что кто-то, наверняка, уже нашёл способ автоматизации полива. Как оказалось, способов таких существует очень много. А именно, речь идёт о решениях, основанных на Arduino или на Raspberry Pi. В этом материале я хочу рассказать о том, как создал систему, основанную на Raspberry Pi и Python, предназначенную для автоматизации полива растений.


Читать дальше →
Total votes 38: ↑35 and ↓3 +32
Views 20K
Comments 73

Реализация простейшей стратегии инвестирования на базе API MOEX (Московской биржи)

PHP *API *ООP *

Введение


В это горячее время криптовалют стоит помнить не только о высоких мгновенных спекулятивных доходах, но и о том, что ваши деньги могут работать и зарабатывать всю вашу жизнь. Являясь приверженцем фундаментального анализа при выборе объектов инвестирования я уже несколько лет предпочитаю хранить деньги в ценных бумагах. Я прошел через несколько этапов формирования инвестиционного портфеля, подходящего моей психологической устойчивости, несколько раз пересматривал состав портфеля, и постепенно пришел к тому, что имею сейчас.


Читать дальше →
Total votes 19: ↑18 and ↓1 +17
Views 31K
Comments 32

Подборка полезных слайдов от Джулии Эванс

FirstVDS corporate blog Programming *
Translation
Перевели новую порцию слайдов. Права доступа в Unix, файловые дескрипторы, потоки, магия proc. И на закуску пара советов о том, как общаться, когда ты не согласен. А вдруг пригодятся =)



Читать дальше →
Total votes 115: ↑111 and ↓4 +107
Views 50K
Comments 42

5 главных алгоритмов сэмплинга

Python *Programming *Data Mining *Algorithms *Big Data *
Translation


Работа с данными — работа с алгоритмами обработки данных.


И мне приходилось работать с самыми разнообразными на ежедневной основе, так что я решил составить список наиболее востребованных в серии публикаций.


Эта статья посвящена наиболее распространённым способам сэмплинга при работе с данными.

Читать дальше →
Total votes 17: ↑15 and ↓2 +13
Views 14K
Comments 1

Где взять аудиосемплы для ваших проектов: подборка из девяти тематических ресурсов

Аудиомания corporate blog Working with video *Development of mobile applications *Game development *Sound
В прошлый раз мы делали подборку ресурсов с полноценными музыкальными композициями для приложений, игр или видео. Сегодня рассказываем о площадках с библиотеками коротких звуков и семплов, распространяемых в основном по лицензиям класса Creative Commons.

Читать дальше →
Total votes 31: ↑30 and ↓1 +29
Views 17K
Comments 5

Счетная палата РФ открывает свои исходные коды

Open source *Python *Programming *Open data *Legislation in IT


Счетная палата выходит на новый уровень прозрачности и первой из российских государственных органов открывает свои исходные коды. Доступными для общественности станут новые проекты контрольного ведомства по автоматизации работы инспекторов и сотрудников.
Читать дальше →
Total votes 20: ↑18 and ↓2 +16
Views 4.6K
Comments 8

Python Testing с pytest. Начало работы с pytest, Глава 1

Python *
Translation
Tutorial

Вернуться Дальше


Я обнаружил, что Python Testing с pytest является чрезвычайно полезным вводным руководством к среде тестирования pytest. Это уже приносит мне дивиденды в моей компании.

Chris Shaver
VP of Product, Uprising Technology


Читать дальше →
Total votes 31: ↑22 and ↓9 +13
Views 85K
Comments 0

Пользователь в Docker

Configuring Linux *Information Security *Microservices *

Андрей Копылов, наш технический директор, любит, активно использует и пропагандирует Docker. В новой статье он рассказывает, как создать пользователей в Docker. Правильная работа с ними, почему пользователей нельзя оставлять с root правами и, как решить задачу несовпадения идентификаторов в Dockerfile.

Читать дальше →
Total votes 26: ↑21 and ↓5 +16
Views 27K
Comments 18

Как сделать первые шаги в робототехнике?

Mail.ru Group corporate blog Robotics development *Robotics Popular science


Роботизация и автоматизация становятся всё востребованнее, и многим хотелось бы научиться создавать подобные системы и устройства. Но с чего начать, как освоить азы? Мы сделали для вас небольшую подборку русскоязычных и англоязычных YouTube-каналов с учебными материалами и методическими пособиями по робототехнике.
Total votes 37: ↑37 and ↓0 +37
Views 30K
Comments 6

Обнаружен универсальный метод сортировки сложной информации

Algorithms *Mathematics *
Translation


Открывая своё кафе, вы хотели бы узнать ответ на следующий вопрос: «где находится другое, ближайшее к этой точке кафе?» Эта информация помогла бы вам лучше понять ваших конкурентов.

Это пример задачи поиска "ближайшего соседа", которую широко изучают в информатике. Дан набор сведений и новая точка, и требуется найти, к какой точке из уже существующих она окажется ближайшей? Такой вопрос возникает во множестве повседневных ситуаций в таких областях, как исследование генома, поиск картинок и рекомендации на Spotify.

Но, в отличие от примера с кафе, вопросы о ближайшем соседе часто оказываются очень сложными. За последние несколько десятилетий величайшие умы среди специалистов по информатике брались за поиски наилучших способов решения подобной задачи. В частности, они пытались справиться с усложнениями, появляющимися из-за того, что в различных наборах данных могут быть очень разные определения «близости» точек друг к другу.
Читать дальше →
Total votes 43: ↑37 and ↓6 +31
Views 21K
Comments 19

Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение»

Издательский дом «Питер» corporate blog Python *Data Mining *Professional literature Machine learning *
imageПривет, Хаброжители! Данная книга — руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Ниже под катом обзор книги и отрывок «Гистограммы, разбиения по интервалам и плотность»
Читать дальше →
Total votes 20: ↑19 and ↓1 +18
Views 40K
Comments 20

96 вычислительных ядер и оптимизация кода муравьиного алгоритма поиска маршрутов

Intel corporate blog High performance *Algorithms *
Translation
Сегодня поговорим об оптимизации кода, который реализует муравьиный алгоритм нахождения оптимальных путей на графах. Узкие места в программе будем искать с помощью Intel VTune Amplifier XE 2016 Update 2, а оптимизировать с использованием MPI, OpenMP и библиотеки Intel Threading Building Blocks.



Наша цель заключается в том, чтобы добиться эффективной работы программы на компьютере с четырьмя процессорами Intel Xeon E7-8890 v4. Система оснащена 512 Гб оперативной памяти, на ней установлена Linux 3.10.0-327.el7.x86_64, код компилировался с помощью Intel Parallel Studio XE 2016 U2.
Читать дальше →
Total votes 50: ↑49 and ↓1 +48
Views 17K
Comments 11

Открытый курс машинного обучения. Тема 7. Обучение без учителя: PCA и кластеризация

Open Data Science corporate blog Data Mining *Algorithms *Machine learning *

Привет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения!


Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. Вы узнаете, зачем снижать размерность в данных, как это делать и какие есть способы группирования схожих наблюдений в данных.


UPD: теперь курс — на английском языке под брендом mlcourse.ai со статьями на Medium, а материалами — на Kaggle (Dataset) и на GitHub.


Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

Читать дальше →
Total votes 53: ↑52 and ↓1 +51
Views 140K
Comments 7

Yargy-парсер и библиотека Natasha. Извлечения структурированной информации из текстов на русском языке

Python *Data Mining *Machine learning *Artificial Intelligence Natural Language Processing *
В 2020 году библиотека Natasha значительно обновилась, на Хабре опубликована статья про актуальную версию. Чтобы использовать инструменты, описанные в этом тексте, установите старую версию библиотеки pip install natasha<1 yargy<0.13.

Раздел про Yargy-парсер актуален и сейчас.


Есть стандартная задача извлечения именованных сущностей из текста (NER). На входе текст, на выходе структурированные, нормализованные объекты, например, с именами, адресами, датами:



Задача старая и хорошо изученная, для английского языка существует масса коммерческих и открытых решений: Spacy, Stanford NER, OpenNLP, NLTK, MITIE, Google Natural Language API, ParallelDots, Aylien, Rosette, TextRazor. Для русского тоже есть хорошие решения, но они в основном закрытые: DaData, Pullenti, Abbyy Infoextractor, Dictum, Eureka, Promt, RCO, AOT, Ahunter. Из открытого мне известен только Томита-парсер и свежий Deepmipt NER.

Я занимаюсь анализом данных, задача обработки текстов одна из самых частых. На практике оказывается, что, например, извлечь имена из русского текста совсем непросто. Есть готовое решение в Томита-парсере, но там неудобная интеграция с Python. Недавно появилось решение от ребят из iPavlov, но там имена не приводятся к нормальной форме. Для извлечения, например, адресов («ул. 8 Марта, д.4», «Ленинский проезд, 15») открытых решений мне не известно, есть pypostal, но он чтобы парсить адреса, а не искать их в тексте. C нестандартными задачами типа извлечения ссылок на нормативные акты («ст. 11 ГК РФ», «п. 1 ст. 6 Закона № 122-ФЗ») вообще непонятно, что делать.

Год назад Дима Веселов начал проект Natasha. С тех пор код был значительно доработан. Natasha была использована в нескольких крупных проектах. Сейчас мы готовы рассказать о ней пользователям Хабра.
Natasha — это аналог Томита-парсера для Python (Yargy-парсер) плюс набор готовых правил для извлечения имён, адресов, дат, сумм денег и других сущностей.
В статье показано, как использовать готовые правила из Natasha и, самое главное, как добавлять свои с помощью Yargy-парсера.
Читать дальше →
Total votes 87: ↑86 and ↓1 +85
Views 57K
Comments 33

11 вещей которые я узнал, читая спецификацию flexbox

Website development *CSS *HTML *Browsers
Translation

Я всегда считал, что с flexbox довольно легко работать — глоток свежего воздуха после стольких лет float'ов и clearfix'ов.


Правда недавно я обнаружил что борюсь с ним; что-то растягивалось, когда я не думал, что оно должно тянуться. Я поправил здесь, другой элемент сжался. Я починил это, что-то другое ушло за экран. Какого Джорджа Буша тут происходит?


В конце концов, все заработало, но солнце село, а мой процесс был привычной игрой с CSS. Или… как называется та игра, где надо ударить крота, а затем другой крот выпрыгивает и надо ударить и его тоже?


Как бы там ни было, я решил что пора вести себя как взрослый разработчик и выучить flexbox должным образом. Но вместо того, чтобы прочитать 10 очередных блог-постов, я решил отправиться прямиком к исходнику и прочитать The CSS Flexible Box Layout Module Level 1 Spec


Вот хорошие отрывки.


Читать дальше →
Total votes 66: ↑62 and ↓4 +58
Views 83K
Comments 33

Хочу все знать: бизнес-анализ. Часть 1

Reading room

С чего все началось


Пребывая в «творческом отпуске», имею в своем распоряжении некое количество свободного времени, которое могу потратить на «общественно полезный труд». Потому, если бизнес-анализ Вам интересен, прошу ознакомиться с мыслями по этому вопросу:

Читающий песик

Итак, целью статьи является показать, чего ожидают и в чем нуждаются пользователи результатов работ бизнес-аналитиков. По сути, статья писалась не только для бизнес-аналитиков, но и для тех, кто вынужден пользоваться результатами их труда. И чтобы не просто «читать и материться», а иметь возможность объяснить, чего же они пропустили или не учли в своей работе
Обрети надежду, всяк сюда входящий
Total votes 10: ↑8 and ↓2 +6
Views 78K
Comments 10

Теория категорий для программистов: предисловие

Programming *Haskell *Functional Programming *
Translation
Вот уже некоторое время я обдумываю идею написать книгу о теории категорий для программистов. Не компьютерных теоретиков, программистов — скорее инженеров, чем ученых. Я знаю, что это звучит безумно, и я сам достаточно напуган. Я знаю, что есть огромная разница между наукой и техникой, потому, что я работал по обе стороны баррикад. Но у меня всегда был очень сильный порыв объяснить вещи. Я восхищаюсь Ричардрм Фейнманом, который был мастером простых объяснений. Я знаю, я не Фейнман, но я буду стараться изо всех сил. Я начинаю с публикации этого предисловия, которое должно мотивировать читателя изучить теорию категорий, и надеюсь на начало дискуссии и обратную связь.

Я постараюсь в нескольких параграфах убедить вас, что эта книга написана для вас, и развеять все ваши сомнения в необходимости изучения этой, одной из самых абстрактных областей математики, в свое драгоценное свободное время.
Читать дальше →
Total votes 55: ↑51 and ↓4 +47
Views 102K
Comments 25

Монады с точки зрения теории категорий

Programming *
Translation

Введение

Кажется, монады в программировании стали загадкой века. И для этого есть две причины:
  • недостаточное знание теории категорий;
  • многие авторы стараюстся не упоминать категории вообще.
Это как говорить об электричестве не используя мат. анализ. Достаточно для замены предохранителя, не хватит, чтобы спроектировать усилитель.

Мы начнём с простого введения в категории и функторы, затем дадим определение монады, приведём простые примеры монад в категориях и в конце приведём монадическую терминологию используемую в языках программирования.

Я уверен, что монады с точки зрения категорий почти элементарны.

Содержание

  1. Категория
  2. Функтор
  3. Естественное преобразование
  4. Монада
  5. Монады исключения и состояния
  6. Монады в программировании
  7. Ссылки
Читать дальше →
Total votes 126: ↑105 and ↓21 +84
Views 29K
Comments 150

Мы добрались до побочных эффектов лазерной коррекции зрения — и ещё до диагностики

Клиника офтальмологии доктора Шиловой corporate blog Biotechnologies Health


Начнём с диагностики, потом перейдём к жести, а потом я покажу много фотографий оборудования.

В 90-х роговицу исследовали ультразвуковым «карандашиком». Вместо полноценной карты роговицы было 10-15 замеров на глаз, по которым хирург составлял мысленное представление о том, что там у пациента. В 92-м году распространились топографы, основанные на системе Пласидо. Идея в том, что если сделать проекцию световых колец на роговицу, то на идеальной они будут круглыми, а любое искажение даст искажение от окружности. То есть получалась такая мишень в глазу в идеальном случае, и яйцо при астигматизме. Так и смотрели — светили лучом через диск Пласидо. Сейчас такие диски у многих хирургов в кармане на всякий случай.

Метод был, конечно, очень примерный. Потом пришла автоматика: эти же диски стали в 32-36 колец вместо 8 или 10, и аппарат их фотографировал, а затем распознавал и рассчитывал искажения, и выдавал «карту глубин» глаза.
Читать дальше →
Total votes 77: ↑77 and ↓0 +77
Views 212K
Comments 144

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity