Pull to refresh
9
0
Артём @Myonin

data scientist

Send message

8 продвинутых возможностей модуля logging в Python, которые вы не должны пропустить

Reading time20 min
Views88K

Понимайте свою программу без ущерба для производительности


image


Журналирование — это очень важная часть разработки ПО. Оно помогает разработчикам лучше понимать выполнение программы и судить о дефектах и непредвиденных сбоях. Журнальное сообщение может хранить информацию наподобие текущего статуса программы или того, в каком месте она выполняется. Если происходит ошибка, то разработчики могут быстро найти строку кода, которая вызвала проблему, и действовать с учетом этого.


Python предоставляет довольно мощный и гибкий встроенный модуль logging со множеством возможностей. В этой статье я хочу поделиться восемью продвинутыми возможностями, которые будут полезны при разработке ПО.

Читать дальше →
Total votes 19: ↑17 and ↓2+15
Comments6

Распознавание объектов в режиме реального времени на iOS с помощью YOLOv3

Reading time13 min
Views39K

Всем привет!

В данной статье мы напишем небольшую программу для решения задачи детектирования и распознавания объектов (object detection) в режиме реального времени. Программа будет написана на языке программирования Swift под платформу iOS. Для детектирования объектов будем использовать свёрточную нейронную сеть с архитектурой под названием YOLOv3. В статье мы научимся работать в iOS с нейронными сетями с помощью фреймворка CoreML, немного разберемся, что из себя представляет сеть YOLOv3 и как использовать и обрабатывать выходы данной сети. Так же проверим работу программы и сравним несколько вариаций YOLOv3: YOLOv3-tiny и YOLOv3-416.

Исходники будут доступны в конце статьи, поэтому все желающие смогут протестировать работу нейронной сети у себя на устройстве.
Читать дальше →
Total votes 20: ↑20 and ↓0+20
Comments8

Галерея лучших блокнотов по ML и Data Science

Reading time3 min
Views33K
Привет, читатель.

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи. Представляю пост который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он с подборкой примечательных файлов формата Jupyter Notebook по Machine Learning, Data Science и другим сферам, связанным с анализом данных. Эти блокноты Jupyter, будут наиболее полезны специалистам по анализу данных — как обучающимся новичкам, так и практикующим профи.

image

Итак, приступим.

Вводные курсы в Jupyter Notebook


Читать дальше →
Total votes 41: ↑34 and ↓7+27
Comments7

От Тулы до Берлина: анализ городов по Instagram

Reading time5 min
Views11K

Ни для кого не секрет, что в инстаграме можно найти фотографии любого крупного города. Что, если мы попробуем по фрагментам восстановить картину целиком? Полученная информация поможет составить представление о незнакомых местах и будет полезна путешественникам, дополняя традиционные путеводители.
Читать дальше →
Total votes 45: ↑43 and ↓2+41
Comments4

Как делегировать простые отчеты роботу. Пишем бота на Python и Google BigQuery

Reading time5 min
Views15K


Есть ли у вас задачи, которые повторяются изо дня в день, из недели в неделю? Например, написание отчетов. Вы запрашиваете данные, проводите анализ, визуализируете (делаете графики, диаграммы), а затем отправляете начальнику. Но что, если все это автоматизировать?

В этом туториале мы создадим бота для Telegram, который поможет автоматизировать отчетность. А самое классное — вся программа будет состоять всего из 50 строк кода! Если вы создаете бота для Telegram впервые, то стоит прочитать еще вот этот пост.
Читать дальше →
Total votes 18: ↑18 and ↓0+18
Comments0

Простой Telegram-бот на Python за 30 минут

Reading time4 min
Views1.2M
На Хабре, да и не только, про ботов рассказано уже так много, что даже слишком. Но заинтересовавшись пару недель назад данной темой, найти нормальный материал у меня так и не вышло: все статьи были либо для совсем чайников и ограничивались отправкой сообщения в ответ на сообщение пользователя, либо были неактуальны. Это и подтолкнуло меня на написание статьи, которая бы объяснила такому же новичку, как я, как написать и запустить более-менее осмысленного бота (с возможностью расширения функциональности).

Читать дальше →
Total votes 35: ↑29 and ↓6+23
Comments22

Дорожная карта математических дисциплин для машинного обучения, часть 1

Reading time6 min
Views94K

Вместо предисловия


Допустим, сидя вечерком в теплом кресле вам вдруг пришла в голову шальная мысль: «Хм, а почему бы мне вместо случайного подбора гиперпараметров модели не узнать, а почему оно всё работает?»
Читать дальше →
Total votes 40: ↑39 and ↓1+38
Comments42

Личный опыт: Data Engineering на Upwork

Reading time8 min
Views42K
Я много лет работал Data Engineer'ом и Data Scientist'ом, решал сложные бизнес-кейсы, строил большие системы, выводил это все в продакшен. В начале 2017го я бросил пить, курить и работать в офисе и ушел фрилансить, экспериментировать с альтернативными формами занятости. Довольно много времени я провел на Upwork. Судя по многочисленным комментариям, уважаемая аудитория не до конца представляет себе, что это такое. Вещаю.

Upwork это крупнейшая в мире биржа фриланса. Дата сатанисты и дата инженеры мало кому в этом мире нужны (по сравнению с переводчиками, веб-мастерами и переписывателями текстов), так что задач для нас относительно мало, так что они тяготеют к крупнейшей бирже в мире. Других фриланс-бирж с постоянным потоком задач для дата саентистов в мире нет — ни Guru, ни Toptal, ни отечественный fl.ru спросом похвастаться не могут. Что важно — для специалистов более массовых специальностей опыт фриланса может сильно отличаться.
Читать дальше →
Total votes 94: ↑89 and ↓5+84
Comments120

Bash-скрипты: начало

Reading time11 min
Views1.7M
Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

Сегодня поговорим о bash-скриптах. Это — сценарии командной строки, написанные для оболочки bash. Существуют и другие оболочки, например — zsh, tcsh, ksh, но мы сосредоточимся на bash. Этот материал предназначен для всех желающих, единственное условие — умение работать в командной строке Linux.


Читать дальше →
Total votes 69: ↑61 and ↓8+53
Comments123

Information

Rating
Does not participate
Location
Брянск, Брянская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity