В Python, с каждым релизом, добавляют новые модули, появляются новые и улучшенные способы решения различных задач. Все мы привыкли пользоваться старыми добрыми Python-библиотеками, привыкли к определённым способам работы. Но пришло время обновиться, время воспользоваться новыми и улучшенными модулями и их возможностями.
Данный туториал является переводом статьи, написанной Stephen Grupetta. Все изображения и коды скопированы без изменений. В конце вы найдете примечания относительно данной информации, а также ссылку на github с работающим кодом. Если код, приведенный автором не запускается, переходите в примечания и, возможно, сможете найти решение вашей ошибки.
Узнал я о линейной регрессии после того, как встретил деревья, нейронные сети. Когда мы с другом повторно изобретали велосипед, обучая с нуля word2vec и использовали логистическую регрессию с векторами из обученной модели для задачи NER – я активно кричал о том, что линейная регрессия – прошлый век, никому она уже совсем не нужна.
Да, проблема была в том, что я совсем не разобрался в вопросе и полез в бой. Но практику в универе нужно было как-то закрывать.
После семестра мат. статистики ко мне пришло прозрение.
Цель статьи — описать алгоритм действий поиска открытого API сайта.
Целевая аудитория статьи — программисты, которым интересен парсинг и анализ уязвимостей сайтов.
В статье рассмотрим пример поиска API сайта edadeal.ru, познакомимся с протоколом google protobuf и сравним скорость различных подходов парсинга
В данной статье хочу рассмотреть банальный и не сложный проект, а именно подсчет количества поднятых пальцев.
Все исходники можно найти на моем Github.
Код будем рассматривать с самого начала, но лучше всего ознакомиться с моими предыдущими статьями.
Подготавливаем среду и устанавливаем следующие библиотеки:
__subclasshook__ — один из моих любимых элементов Python. Абстрактные базовые классы (ABC — Abstract Base Class) с помощью __subclasshook__ могут указывать, что считается подклассом ABC, даже если целевой класс не знает об ABC:
Обзор различий и сходств различных трансформеров BERT из библиотеки Hugging Face и как их использовать
В период с 18 января по 18 июля на сайте Kaggle проходило соревнование Ubiquant Market Prediction от китайской компании Ubiquant Investment. Я поучаствовал в этом соревновании и мой опыт участия оказался скорее негативным, в первую очередь из-за отвратительной организации соревнования, но об этом позже. Для начала давайте расскажу, что это было за соревнование.
Привет! Меня зовут Иван, я бэкенд-разработчик-стажёр в KTS.
Недавно я нашел баг в Django, создал тикет с исправлением и его приняли.
В статье расскажу подробнее — над чем работал, в чем была ошибка и почему ее сложно встретить. А также еще про один баг, который по классике оказался фичей.
Warning: Текст ниже сухой, так как написан больше для публичного логирования и интересен будет скорее тем, кто библиотеку уже использует.
Привет, Хабр! В этой статье разберёмся, как с помощью бутстрепа оценивать стандартное отклонение, строить доверительные интервалы и проверять гипотезы. Узнаем, когда бутстреп незаменим, и в чём его недостатки.
Всем привет! Меня зовут Михаил Тимофеев, я работаю специалистом в отделе телемаркетинга в Ростелекоме. Когда начинал работать менеджером по продажам, меня постоянно мучали вопросы: почему клиент отказался, где моя зона роста, что делать, чтобы продавать больше? И тогда я решил все взять в свои руки.
В статье я расскажу о своём опыте создания DIY-системы учета и прогноза продаж в Excel (или его аналоге Cacl из пакета LibreOffice), Power BI и Python 3 с подключенной библиотеками Pandas, NunPy и MatPlotLib.
Добрый день уважаемые пользователи. Данная статья ориентированна на начинающих программистов. Как вы знаете для Python существует большое множество библиотек которые помогают с вычислениями. И я хотел бы поделиться одной из библиотек, которая может существенно помочь при вычислениях, но использовать ее в коде я не рекомендую. Но она может значительно облегчить вам жизнь, если вы решаете уровнения и занимаетесь их преобразованием, упрощением для дальнейшего использования.
Библиотека SymPy умеет многое, начиная с решения уравнений и заканчивая построениями графиков, но тут я хотел рассмотреть на примерах, как же работают функции "упрощения" в этой библиотеке на примере решения нескольких простых задач.
Приступим!)
Привет, Хабр! Меня зовут Александр, в компании oneFactor я являюсь руководителем платформенных продуктов, и одна из моих целей — это развитие платформы конфиденциальных вычислений. Именно о них мы и будем говорить в данной статье, пройдя путь по преобразованию Платформы работы с данными в Платформу конфиденциальных вычислений над данными, где основной целью является – обеспечить нераскрытие информации, загружаемой в Платформу, даже для администратора Платформы.
В данной статье расскажу про простой Drag-and-Drop на Python+OpenCV.
Идея заключается в перемещении созданных квадратов на экране жестами руки. Так как нам потребуется как-то воспроизводить клик, то представим, что кликом будет служить соединение указательного и среднего пальцев. Теперь можно писать код.
Ежесекундно в мире появляется огромное количество информации, которую обрабатывать и понимать человеку в большинстве случаев невозможно. Благодаря визуализации данных (построении графиков, диаграмм и нанесении данных на карты), люди могут анализировать информацию, делать выводы и строить прогнозы.
Автором данной статьи является доктор Саумен Атта - постдокторант Лаборатории математических наук в Нантском университете, Франция. Ознакомиться с его блогом можно по ссылке. Оригинал статьи вы можете найти тут.
Привет, Хабр! Поговорим о книгах?
Есть мнение, что люди начали читать меньше и всё чаще многие потребляют уже готовый контент в виде роликов на YouTube или сокращённых вариантов различных произведений. Но это вряд ли, ведь если бы люди не читали книги, могли бы тогда развиваться отечественные и зарубежные сервисы для любителей чтения? К примеру, LitRes, Bookmate и другие.
И да, в IT-команде Сбера много книголюбов с самыми разными предпочтениями. А поскольку мы на Хабре, то поговорим сегодня о технической литературе. Точнее, о Python и лучших книгах по этому языку для профи, программистов среднего уровня и начинающих. Подборка ― уже под катом.
