Python *

Написание телеграмм бота, обучающегося при общении с Вами и умеющим искать ответы на Ваши вопросы в Википедии.

Как-то раз мне захотелось сделать для курса на платформе Эквио полный конспект всех текстовых материалов, чтобы удобно их перечитывать на досуге, так и родилась мысль, которая вылилась в небольшой инструмент для сбора данных, их обработки и создания pdf-файлов по материалам курса.

В статье поковыряем API сервиса для получения данных, а также посмотрим, как с использованием нехитрых подходов создать желанные конспекты.

Привет всем! В данной статья я постараюсь ответить на вопросы, связанные с оптимизацией работы кода. Мы затронем различные возможности оптимизации работы кода, которые очевидны опытным специалистам и о них, нередко, даже не задумываются начинающие Data Scientist'ы.

RFM — это метод, используемый для анализа потребительской ценности. Он группирует клиентов на основе истории их транзакций:

Recency (Давность) — Как давно клиент совершил покупку?
Frequency (Частота) — Как часто они совершают покупки?
Monetary Value (Денежная ценность) — Сколько они тратят?

В Python переменные и структуры данных не содержат объектов. Этот факт часто упускается из виду, и его трудно уяснить.

Вы можете успешно использовать Python годами, не вникая в нижеприведенные концепции, но полученные здесь знания, безусловно, облегчат решение многих из распространенных проблем Python.

Ранее я уже рассказывал о сужении типов с помощью isinstance(), assert и Literal. В сегодняшней заметке мы рассмотрим TypeGuard, новый специальный тип, который позволяет нам создавать кастомные функции сужения типов.

Рассмотрим библиотеку PyCUDA, как альтернативу CUDA для C/C++. Оценим её возможности и проведем сравнение производительности на конкретном примере, а именно реализуем алгоритм Харриса для детекции углов на изображении.

Начинающие аналитики могут смело класть эту шпаргалку в закладки, а мы приглашаем вас под кат за диаграммами и кодом, пока начинается наш курс по анализу данных. Для удобства мы сократили текст и перенесли его часть в комментарии, ближе к нужным строкам кода.

Пару лет назад мы в Just Work делали несколько похожих проектов, которые должны были обрабатывать данные, получаемые из одного внешнего HTTP API. Это API, несмотря на согласованные повышенные лимиты, изредка банило наши ключи доступа за малейшее превышение. Из-за этого ответственность за соблюдение лимитов лежала на клиентах. В дальнейшем, проектов, использующих это API, должно было становиться все больше, и заказчика не устраивала перспектива разбираться с каждой реализацией по отдельности.

В итоге было решено сделать собственный прокси-сервер, который реализовывал бы контроль скорости и предоставлял бы асинхронный доступ к API.

Первая моя ассоциация с Github Copilot - это резиновый мужик-автопилот из фильма "Аэроплан". Помню, в детстве я увидел этот фильм и потом реально думал, что так автопилоты и выглядят: какая-то смешная резиновая кукла надувается и начинает управлять самолётом. И вот, через столько лет меня не покидает ощущение, что передо мной надувается какая-то кукла и пытается писать за меня код.

Короче, нежданно-негаданно мне пришёл инвайт в GitHub copilot. Я и забыл про то, что когда-то запрашивал доступ - ажиотаж давно уже спал, вроде мир не захвачен машинами, а значит, не такой уж он и крутой, да? С другой стороны, недавно к нам на позицию senior python постучал чел и сказал, что большую часть нашего тестового задания он запилил при помощи copilot, так что определённо кто-то "пилотом" пользуется. В общем, непонятно: хорошо оно или плохо? Стану ли я теперь более продуктивным? Есть только один способ проверить: в бою.

Ну, начнем как и везде с определений, берите тетрадь и ручку сейчас начнется нудятина. Чтобы мы cмогли написать свой сервер, нужно для начала понимать как он вообще работает, ловите определение:

Одной из фундаментальных задач неконтролируемого машинного обучения является кластеризация. Цель этой задачи — классифицировать экземпляры заданного набора данных в различные кластеры на основе их общих характеристик. Кластеризация имеет множество практических применений в различных областях, включая маркетинговые исследования, анализ социальных сетей, биоинформатику, медицину и другие. В этой статье мы рассмотрим пример кластеризации с помощью PyCaret, библиотеки Python, которая поддерживает все основные задачи машинного обучения, такие как регрессия, классификация, кластеризация и обнаружение аномалий. PyCaret упрощает рабочий процесс машинного обучения, следуя лоукод-концепции, что делает ее отличным выбором как для новичков, так и для экспертов, которые хотят быстро создавать прототипы ML-моделей.

Для приготовления CRUD нам понадобится 1C, Python и ... PostgreSQL. Сначала нужно включить REST OData в 1C.

Думаю, вы знакомы с графиками сравнения точности архитектур. Их применяют в задачах по классификации изображений на ImageNet. 

В каждом сравнении которые я мог встретить ранее в Интернете, как правило это было сравнение небольшого количества архитектур нейросетей, произведенными разными командами, и возможно в разных условиях.

Кроме того в последнее время я наблюдаю изменения: появилось большое количество архитектур. Однако их сравнений с ранее созданными архитектурами я не встречал, либо оно было не столь масштабным.

Мне захотелось столкнуть большое количество существующих архитектур для решения одной задачи, при это объективно посмотреть как поведут себя новые архитектуры типа Трансформер, так и ранее созданные архитектуры.

Чтобы понять хороший код или плохой, недостаточно на него посмотреть, надо еще знать и контекст, в котором он написан. Давайте попробуем решить одну простую задачу тремя способами и найдем в каком контексте каждое решение будет хорошим или плохим. Задача простая, но вполне жизненная: взять данные, поменять, сохранить.

В обновлении Bot API 6.0 телеграм-боты получили много новых функций. Из них для разработчиков самая примечательная - Telegram Web Apps (Веб-приложения внутри телеграм). С этим нововведением разработчики могут подключать к своим ботам web-приложения, которые открываются в дополнительном окне, что сильно расширяет инструментарий, а, следовательно и функционал ботов в телеграм.

Не одним One-Hot единым...

В данной статье разберемся с кодированием категориальных данных. В профессиональной среде нередко о существовании чего-то кроме OH или Label Encoder не догадываются не только рядовые Junior DS, но и даже Middle, а иногда и Senior. Исправить данную несправедливость и призвана данная статья.

Разбираемся на практике с API HeadHunter при помощи python.

Появилась задача анализа вакансий на рынке труда, и осуществлять ее надо базе HeadHunter. Необходимо получить все вакансии определенной компании по всем городам России. Ознакомившись с документацией по API на github (https://github.com/hhru/api), приступаем к работе.