Давайте представим, что вы устроились много лет назад в 2GIS и вам выпала честь написать алгоритм, который будет прокладывать самый короткий автомобильный маршрут от точки A к точке B.
Вы отправляетесь искать информацию и к счастью натыкаетесь на эту статью, где мы с вами подробно обсудим популярные алгоритмы поиска пути.
В свете последних новостей о сокращениях в IT-индустрии вопрос поиска работы встает все более остро даже для людей, которые в данный момент трудоустроены. Встал он и для меня, так как хоть на данный момент с работой у меня все в порядке, но начали появляться звоночки, намекающие на возможную необходимость ее смены в ближайшее время.
И тут вспоминается мой прошлый опыт поиска работы с многочасовым блужданием по соответствующим сайтам, вычитыванием очередной вакансии, попытками понять, как те или иные требования работодателя соотносятся с вакансией, добавлены ли они туда потому что действительно нужны или это такой фильтр от лишних соискателей. В общем монотонная однообразная работа вида: "Открыл вакансию -> прочитал -> если заинтересовало, нажал кнопку отклика -> прикрепил сопроводительное письмо и т.д."
Можно конечно ускорить процесс, выкинув из этого алгоритма пункт с вычитыванием резюме, но:
а) есть немалый шанс, кликая на все подряд, как обезьяна, откликнуться на неподходящую для тебя вакансию; кому-то это норм, но мне бы не хотелось дергать HR'ов лишний раз по поводу вакансии, которая на самом деле мне не интересна;
б) некоторые особо хитрые работодатели добавляют в описание своих вакансий всякие ключевые слова/вопросы, которые нужно упомянуть/ответить в резюме; по мне так не самая лучшая практика, но я их за это не виню.
Эх, вот бы нашелся кто-нибудь, кто вычитал бы вакансию за меня, определил, будет ли мне она интересна, написал бы сопроводительное письмо с учетом моего резюме, текста вакансии и всяких там ключевых слов, ответил бы на сопутствующие вопросы и послал бы все это дело работодателю...
На чем только уже не запускали Doom. Мы же будем запускать Linux. Да не где-нибудь, а на Python. Да-да, прямо вот внутри него, где в качестве среды выполнения будет выступать интерпретатор Python. Ну как... Не будем пытаться переписать ядро и другие части Linux на этот язык, а попробуем написать (точнее портировать) виртуальную машину на Python и уже в ней запускать ОС.
Начнем с позитивного, а именно с плюсов такого решения.
– Можно будет запустить Linux вообще везде, где есть интерпретатор Python.
– Можно использовать как бенчмарк конкретного интерпретатора.
– Веселимся, пока все это пишем и отлаживаем. Пожалуй, это самый главный плюс.
Минусы: будет работать оооочень не быстро (ну логично же).
Немного технических подробностей. Внезапно поработаем с нейросетями, посмотрим, что получится и насколько быстро будет работать.
Здравствуй, Хабр!
В этой статье я хочу рассмотреть пакет Python под названием "Shapely" и показать, как он может помочь в решении задач, как уже помог мне
В этой статье мы рассмотрим, как с помощью пут-опционов можно хеджировать позиции провайдеров ликвидности в Uniswap V3. Uniswap V3 позволяет зарабатывать комиссии в определенном ценовом диапазоне, но при падении цены актива провайдеры могут нести убытки. Пут-опционы дают возможность продать актив по фиксированной цене, компенсируя потери от снижения цены. Подбирая опцион с подходящими параметрами, можно снизить зависимость дохода от колебаний рынка. Полное хеджирование возможно, но его рентабельность зависит от стоимости опциона, которая не всегда компенсируется комиссионным доходом.
Это перевод статьи от Philipp Acsany
В этой первой части серии вы узнаете, как:
- Создать базовый проект REST API на Flask
- Обрабатывать HTTP-запросы с помощью Connexion
- Определять конечные точки API с помощью спецификации OpenAPI
- Взаимодействовать с вашим API для управления данными
- Создавать аннотации для API с помощью Swagger UI
Все мы так или иначе решаем вопросы резервирования наших данных. Но всегда хочется, чтобы думать об этом приходилось как можно меньше, стоило это дешевле, а восстановление было простой задачей. Это я и попытался сделать в своем проекте PSQLBuddy.
Опять-двадцать пять, или резервное копирование баз данных PostgreSQL по новому. Снова.
Эволюция языка сыграла значительную роль в развитии человечества. Она дает нам возможность делиться знаниями и работать вместе. Благодаря этому большая часть нашего опыта продолжает сохраняться и передаваться через разные письменные тексты.
За последние двадцать лет было предпринято много усилий для цифровизации информации и процессов. Большинство из них сосредоточено на накоплении данных в реляционных базах. Этот подход позволяет традиционным аналитическим методам машинного обучения обрабатывать и анализировать данные.
Тем не менее, несмотря на наши попытки структурировать все больше информации, мы по-прежнему сталкиваемся с трудностями в полном понимании и обработке всего нашего знания.
Вроде бы есть у ЮКассы неплохая документация о настройке платежей через ТГ-бота, есть в интернете и несколько статей на эту тему, но все-таки на практике сталкиваешься со множеством неочевидных нюансов…
Опишу по шагам процесс подключения платежей для Python-бота на aiogram 3, при условии, что у его владельца уже оформлена самозанятость.
Буквально месяц назад, мы с моим коллегой участвовали в HAKATON. Наша команда взялась за интересную задачу от компании МТС: на основе тысяч опросов, найти усредненный синоним к определенной категории ответов и визуализировать это в виде графика, либо облака слов.
После выполнения задачи и защиты проекта мы задумались...
Вараны острова Комодо, также называемые в литературе драконами, — самая крупная из живущих на земле ящериц. Длина его тела может достигать 3 метров, а масса 140 кг [1]. Это доминирующий хищник своего региона, который может добывать животных (свиньи, буйволы, олени), порой 10-ти кратно превосходящих его весу.
Важнейшим инструментом такой охотничьей эффективности являются зубы. У комодского варана их 60 штук [2], изогнутых как сабли и острых как бритва (край зуба усилен металлизированным слоем, образующим микро пилу [3]).
Этот комплект еще и регулярно, раз в 40 дней обновляется [4]. Не нужно ни стоматологов ни заточников — просто мечта. Однако фантастическая скорость роста зубов должна требовать и фантастических затрат «стройматериалов». Сколько, например, кальция и железа нужно варану в день для поддержания такого темпа?
Ниже мы оценим эти показатели, опираясь на «ангем», «матан» и python. Кто не испугался, welcome.
Функция scatterplot() из библиотеки seaborn предназначена для построения диаграммы рассеяния, позволяя визуализировать взаимосвязь между двумя числовыми переменными. Она предоставляет множество параметров для настройки внешнего вида точек, цветовых оттенков и размеров, что делает её полезной для анализа данных с несколькими переменными.
Третья статья цикла по асинхронному SQLAlchemy 2 посвящена оптимизации кода, обновлению и удалению данных. Рассмотрены улучшения базового класса, подходы к обновлению записей и методы удаления, с акцентом на повышение производительности. Нажмите «Читать», чтобы ознакомиться с материалом.
В стандартной библиотеке языка Python имеется базовый примитив синхронизации — реентерабельная блокировка. Она позволяет одному и тому же потоку, несколько раз захватить блокировку. Стандартная реализация может использовать для блокировки мьютекс или семафор, и их захват всегда приводит к вызову функции из ядра ОС, в зависимости от ОС и/или нижележащей системной библиотеки, может быть небыстрой операцией.
Используя GIL (Global Interpreter Lock — Глобальная блокировка интерпретатора) и особенности реализации Threading.Lock.release можно создать более быстрый вариант.
Привет, Хабр! Сегодня мы научимся делать графический интерфейс на python, используя Tkinter. Эта статья очень короткая, так как мы только начинаем.
Tkinter — это стандартная библиотека для создания графических интерфейсов в Python. Она предоставляет простой и удобный способ создания оконных приложений с использованием виджетов, таких как кнопки, метки, поля ввода и многое другое. В этой статье мы рассмотрим основные концепции Tkinter и создадим простое приложение.
Лучший способ отпугнуть монстров на Хэллоуин — это не только свечку в тыкве зажечь, но и страшную игру написать.
Чтобы вы, при желании, смогли это сделать вместе со мной, не заморачиваясь настройками и установкой, выберем следующий учебный стек:
– Python
– Модуль p5py (p5.js, но только для Пайтона)
– Online-IDE в браузере
Современные проекты с использованием больших языковых моделей часто сталкиваются с задачей нечеткого поиска, когда нужно находить строки с неполным соответствием. В этой статье на конкретном примере мы рассмотрим разные методы определения сходства строк: от триграммного и фонетического анализа до косинусного и евклидова сходства. Разберем, в каких случаях оптимальнее использовать каждый из методов, проанализируем их преимущества и ограничения и обсудим, как они помогают справляться с реальными вызовами в работе с неструктурированными данными. Статья будет полезна тем, кто хочет глубже понять принципы поиска и подобрать подходы, которые лучше всего решают поставленные задачи.
Для начала нужно понять главное - файлов не существует.
А потом на примере простых манипуляций разобрать что такое hard links, чем может быть полезен непонятный XOR и как это всё уживается в системах копирования и снимков
TensorFlow — один из самых мощных и популярных фреймворков для машинного обучения, разработанный компанией Google Brain в 2015 году.
Пока старички-студенты активно практикуются в самых сложных задачах машинного обучения, новички еще практикуются с освоением практики обучения на TF.
Поэтому мы подготовили гайд с основными концептами этого незаменимого для ML-инженера фреймворка.
Привет, Хабр! На связи команда продуктовой аналитики.
Подбор и обновление ассортимента товаров — постоянная головная боль для любого ритейлера. Это трудоемкий процесс, где каждая ошибка стоит реальных денег. В ecom.tech мы стараемся сделать его проще при помощи автоматизации, а заодно изучаем предпочтения покупателей. На этот раз мы искали, что обычно покупают в паре – так называемые комплементарные товары.
В этой статье расскажем:
- с чем обычно покупают лапшу быстрого приготовления, а с чем — детское питание;
- как география, время суток и другие факторы влияют на выбор покупателей;
- как все эти полученные знания можно применить в ассортиментных матрицах дарксторов и бизнес-процессах ритейла.
