User
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:
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.
12 разных издательств отказывали Джоан Роулинг в публикации первой части Гарри Поттера. Многим программистам отказывали не меньше.
Чтобы научиться ходить – надо ходить, чтобы научиться подтягиваться – надо подтягиваться, чтобы научиться решать задачи по физике – надо решать задачи по физике. Так говорил преподаватель физики в моём университете, и эта аналогия применима и к программированию.
Можно сколько угодно упираться в сухую теорию, но без применения своих знаний на практике научиться программировать невозможно. В этой статье я подобрал несколько проектов для начинающих python-разработчиков. Эти проекты помогут закрепить теорию, применить полученные знания на практике и набить руку в написании кода. Некоторые из них даже можно добавить в будущее портфолио. Я объясню, чем хорош каждый проект, какие навыки и темы он позволяет проработать, а также сориентирую какие библиотеки и технологии можно использовать для его реализации.
Цель данного "топа" – это не создание самого оригинального портфолио и не перечисление уникальных проектов. Цель статьи разобраться в простых вещах, технологиях и темах, которые помогут развить практические навыки программирования. Поэтому не стоит ждать здесь сборку Оптимуса Прайма, программирование Звезды смерти и создание двигателя на китовом жире. Мы пройдёмся по простым, но в тоже время базовым вещам. Ведь как говорил один мой приятель: «Всё великое начинается с малого».
Правило №1: не бойтесь запускать продукт без машинного обучения.
Машинное обучение — это здорово, но для него требуются данные. Теоретически, можно взять данные из другой задачи и подстроить модель под новый продукт, но она, скорее всего, не справится с базовыми эвристиками. Если вы предполагаете, что машинное обучение придаст вам рост на 100%, то эвристика даст вам 50%.
Блокчейн — это не только криптовалюта. С его помощью можно оптимизировать разные бизнес-процессы: от подтверждения подлинности товаров до контроля всего пути поставок при международных перевозках. Пандемия ускорила процесс внедрения блокчейна в бизнес. Согласно прогнозам PwC, к 2030 году мировой ВВП вырастет на $1,76 триллионов благодаря блокчейну. Сколько стоит разработка блокчейн-проекта, где наиболее активно применяется эта технология с примерами из международной и российской практики, какие могут быть ошибки при внедрении и риски при использовании блокчейна — рассказывает Марго Пажинская, финансовый аналитик инвестиционной платформы DotBig.
На физическом уровне для передачи информации используются разные технологии. Например, технологии передачи электрических сигналов по проводам, световых импульсов по оптоволокну, звуковых сигналов по воздуху или под водой, электромагнитных импульсов. У всех технологий существует проблема, связанная с ограничением дальности и качества связи из-за паразитного шума в канале связи. Сигнал может быть настолько зашумлен, что выделить из него информацию кажется невозможным. Проблема отчасти решается с помощью метода синхронного детектирования или накоплением периодического сигнала. Однако, если присутствует существенная НЧ составляющая шума, либо частота полезного сигнала забивается периодическими составляющими шума, эти методы бессильны. Как помочь делу?
Для решения проблемы можно использовать информационные импульсы с псевдослучайным профилем. Например, такие.
Кому может быть полезна эта статья?
Извращенцам делающим ML на Java? Или может быть для обучения?
Хотя зачем эти оправдания? Весь код был написан because we can.Под катом мы рассмотрим как превращать числа вида "Двенадцать тысяч шестьсот пятьдесят девять целых четыре миллионных" в форму вроде 12 659, 000 004.