...на Kotlin разумеется. В комментариях к предыдущей статье было задано несколько вопросов, как сделать конвертацию в tsv, почему утилита собрана в Docker образ и предложение использовать нативный образ GraalVM.
В этой статье содержится ответ на них и заодно рассказывается о последнем обновлении функций утилиты. Кто по работе часто занимается процессингом JSON - добро пожаловать под кат.
При масштабной работе с Apache Kafka вы рано или поздно столкнетесь с проблемой доступного дискового пространства, темпами роста тем или общими вопросами использования диска. Это особенно актуально при работе с внешними источниками - вне вашего прямого контроля и настройки жестких ограничений по размеру в вашей конфигурации хранения.
Инструмент kafka-log-dirs позволяет определить текущий размер и расположение всех доступных разделов в вашем кластере Kafka. Из-за своей природы этот инструмент представляет собой лишь снимок текущего состояния без какой-либо истории, и пользоваться им неудобно. Но мы покажем как это исправить!
Сегодня мы рассмотрим сбор и визуализацию метрик производительности Red Hat Enterprise Linux 8 с помощью инструментов Performance Co-Pilot (PCP), Grafana и Bpftrace, а также новые возможности по контролю производительности, которые появились в веб-консоли RHEL 8.4.
Sweetviz — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая генерирует отчеты с удобной визуализацией для выполнения EDA с помощью всего двух строк кода. Библиотека позволяет быстро создать подробный отчет по всем характеристикам набора данных без особых усилий. В возможности Sweetviz также входит целевой анализ, сравнение двух датасетов, сравнение двух частей датасета, выделенных по определенному признаку, выявление корреляций и ассоциаций, также sweetviz создает позволяет создавать и сохранять отчет как HTML файл.
Использование библиотеки
Установить библиотеку можно с помощью менеджера пакетов pip следующей командой:
Автозаказ: как сделать так, чтобы нужные продукты сами попадали на полки 17 000 магазинов по всей стране
Существует задача: масштабной ритейл-сети по продаже товаров необходимо, чтобы огромное количество номенклатурных позиций доезжало в каждый из 17000 магазинов, расположенных на половине площади самой большой страны в мире, вовремя и в нужном количестве. Для решения такой задачи в X5 Group существует ряд реализованных решений, и одним из самых важных является процесс автозаказа товаров.
Техническую поддержку этого направления в X5 Group обеспечивает команда 2-SAP Логистики. Наша команда поддерживает решения, которые помогают бесперебойно обеспечивать полки магазинов свежими продуктами, а покупателям на территории всей России доступны к продаже десятки тысяч товарных позиций.
Представьте человека, который изучает алгоритмы. Чтобы понять как они работают, приходится разбираться в их коде и представлять, как компьютер будет его выполнять. Это странно — почему мы должны учиться думать как компьютер, вместо того, чтобы заставить его помогать нам? Какая-то сильная технозависимость.
На мой взгляд, потеть должна машина, а человек учиться, не выворачивая мозги наизнанку. Поэтому я подумал, а почему бы не визуализировать работу алгоритмов? Визуализации помогли бы не закапываться в код, а наглядно показали бы как работают алгоритмы и позволили бы понять их. Что у меня получилось — читайте в этой статье.
Если ваша жизнь DBA, сопровождающего PostgreSQL, наполнена вопросами "а почему так медленно?" и "как сделать, чтобы запрос не тормозил?", наш сервис анализа и визуализации планов запросов explain.tensor.ru сделает ее немного легче за счет привлечения коллег и обновленных подсказок.
В этой подборке, переводом которой мы решили поделиться к старту курса о машинном и глубоком обучении, по мнению автора, каждая библиотека заслуживает отдельной статьи. Всё начинается с самого начала: предлагается библиотека, которая сокращает шаблонный код импортирования; заканчивается статья пакетом удобной визуализации данных для исследовательского анализа. Автор также касается работы с картами Google, ускорения и упрощения работы с моделями ML и библиотеки, которая может повысить качество вашего проекта в области обработки естественного языка. Посвящённый подборке блокнот Jupyter вы найдёте в конце.
Доброго времени суток, уважаемые хабрадамы и хабрагоспода. В этой статье мы задраим люки нашего батискафа как можно плотнее, добавим оборотов нашему питоновскому движку и погрузимся в пучины статистики, на ту глубину, в которую уже практически не проникает солнечный свет. На этой глубине мы встретим очень много самых разных статистических тестов, проплывающих мимо нас в виде причудливых формул. Сначала нам покажется, что все они устроены по-разному, но мы попробуем докопаться до самой главной движущей силы всех этих странных существ.
О чем мне следует вас предупредить перед погружением на такую глубину? Во-первых, я предполагаю, что вы уже почитали книгу Сары Бослаф "Статистика для всех", а еще покопались в официальной документации модуля stats библиотеки SciPy. Уж простите меня за мое следующее предположение, но мне кажется, что вы скорее всего были немного ошарашены огромным количеством тестов, которые там имеются, и были ошарашены еще больше, когда поняли, что это на самом деле только верхушка айсберга. Ну, а если вы еще не столкнулись со всеми прелестями этого чудесного "пубертатного периода", то рекомендую раздобыть книгу Александра Ивановича Кобзаря "Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников". Ну, а если вы "в теме", то все равно загляните под кат, почему? Потому что изложение и интерпретация фактов порой важнее и интереснее самих фактов.
Телеграмм-бот для графического анализа опционов и фьючерсов с расчетом гарантийного обеспечения как меры риска.
После публикации серии статей про построение геологических моделей пришло время обсудить, скажем прямо, самое интересное — а насколько эти модели достоверны? Несомненно, все представленные ранее модели интересны и полезны — землетрясения, вулканы, золотые месторождения и другие. Теперь покажем, что они являются действительными геологическими моделями. На самом деле, мы уже все доказательства упоминали, но сегодня обсудим подробно. Теоретическая часть и история метода приведены в статье Методы компьютерного зрения для решения обратной задачи геофизики, на гитхабе опубликован Python ноутбук 3D Density Inversion by Circular Hough Transform (Focal Average) and Fractality Index с оценкой достоверности моделирования, и я даже написал техническую статью непосредственно об используемых там вычислительных методах Вычислительная геология и визуализация: пример Python 3 Jupyter Notebook, не касаясь геологического смысла выполняемых вычислений. Кроме того, в статье Геология XXI века как наука данных о Земле модель землетрясения заверена с помощью результатов спутниковой интерферометрии.
Соавтор: Кузнецова Юлия Андреевна - UX-писатель Экосистемы РСХБ
Каким должен быть дизайнер в банке, чтобы и продукт хороший создавал, и коллеги не жаловались. Смотрим через призму софт-навыков вместе с UX-дизайнерами РСХБ.
Бесспорно, интерфейс Gravitee представляет достаточно наглядные и удобные средства визуализации работы шлюзов Gravitee. Но в любом случае, возникает потребность предоставить доступ к этим инструментам службе мониторинга, владельцам или потребителям API и при этом они могут находится вне закрытого контура, в котором расположен менеджер API. Да и иметь всю доступную информацию по различным API на одном экране всегда удобнее.
Видеть происходящее на шлюзах, при этом не вдаваясь в особенности пользовательского интерфейса Gravitee, а администраторам - не тратить время на создание пользователей и разделение ролей и привилегий внутри Gravitee.
В этой статье, переводом которой мы решили поделиться специально к старту курса о Data Science, автор представляет новый пакет Python для генерации кластерограмм из решений кластеризации. Библиотека была разработана в рамках исследовательского проекта Urban Grammar и совместима со scikit-learn и библиотеками с поддержкой GPU, такими как cuML или cuDF в рамках RAPIDS.AI.
В первой части статьи мы реализовали простой (и не очень эффективный) рендерер сетки ГУТ, и пообещали, что оптимизируем рендерер настолько, что он сможет отобразить заявленный в заголовке миллиард ячеек.
Для этого нам придётся значительно сократить объём потребляемой видеопамяти — в текущем виде даже на игровых видеокартах (если бы их можно было купить в наше время!) памяти может не хватить, не говоря уж о видеокартах в офисных компьютерах.
