Буквально статью тому назад, большинством голосов, было решено начать серию уроков по созданию аналога нативного приложения, написанного для Android на Java, но с помощью фреймворка Kivy + Python. Будет рассмотрено: создание и компоновка контроллов и виджетов, углубленное исследование техники разметки пользовательского интерфейса в Kv-Language, динамическое управление элементами экранов, библиотека, предоставляющая доступ к Android Material Design, и многое другое...
Заинтересовавшихся, прошу под кат!
Когда речь заходит про машинное обучение, обычно подразумевают большие объемы данных — миллионы или даже миллиарды транзакций, из которых надо сделать сложный вывод о поведении, интересах или текущем cостоянии пользователя, покупателя или какого-нибудь аппарата (робота, автомобиля, дрона или станка).
Однако в жизни обычного аналитика самой обычной компании много данных встречается нечасто. Скорее даже наоборот — у вас будет мало или очень мало данных — буквально десятки или сотни записей. Но анализ все же нужно провести. Причем не какой попало анализ, а качественный и достоверный.
Зачастую ситуация усугубляется еще и тем, что вы без труда можете нагенерить для каждой записи много признаков (чаще всего добавляют полиномы, разницу с предыдущим значением и значением за прошлый год, one-hot-encoding для категориальных признаков и т.п.). Вот только совсем нелегко разобраться, какие из них действительно полезны, а какие только усложняют модель и увеличивают ошибки вашего прозноза.
Для этого вы можете воспользоваться методами байесовой статистики, например, Automatic Relevance Determination.
Привет, Хаброжители! Недавно у нас вышла новая книга Эрика Мэтиза:
Продолжаем серию статей о разработке мобильных приложений с фреймворком Kivy. Сегодня речь пойдет о замечательной библиотеке KivyMD — библиотеке для построения нативного интерфейса в стиле Android Material Design, написанной с использованием и для фреймворка Kivy. Откровенно говоря, лично я бесконечно рад, что отпала необходимость лепить и созерцать кривые, темные и страшные кастомные виджеты в Kivy приложениях. Используя в своих проектах библиотеку KivyMD плюс немного фантазии, вряд ли кто-то сможет визуально отличить, написана ли ваша программа на Java или с использованием фрейворка Kivy и Python.
В своей первой статье я описал предысторию появления системы удаленного управления отоплением в загородном доме через Telegram-бота, которым я и моя семья пользовались долгое время.
С выходом iOS 10, Apple представила пользователям приложение Дом — свою реализацию интерфейса управления умным домом через HomeKit. Меня весьма заинтересовала данная тема и, потратив несколько вечеров на изучение доступного материала, я решил реализовать интеграцию данного продукта с моей системой. В статье я подробно изложу процесс ее установки и настройки, а также поделюсь видео с результатами того, что получилось в итоге.
На этой неделе мы приветствуем Katie McLaughlin(@glasnt)! Она является ключевым разработчиком проекта BeeWare. Вам следует воспользоваться моментом и заглянуть на её профиль на гитхабе, что бы узнать в каких интересных проектах она принимала участие. Кэти также имеет небольшой, забавный вебсайт и была докладчиком на PyCon 2016. Давайте познакомимся с ней поближе!
Можешь рассказать нам немного о себе?(хобби, образование, что-то ещё):
Добрый день! Я австралийка, родилась в Брисбене, но сейчас живу в Сиднее. Я получила степень бакалавра информационных технологий и нахожусь в ИТ-индустрии почти 10 лет. Я побывала во множестве ролей и была связана с кучей разных технологий, но в большинстве своём это были сферы веб-хостинга и облачных технологий. Когда я не за компьютером или не на конференции, я наслаждаюсь кулинарией и изготовлением гобеленов.
Я работаю с MFF и GH. Дружат ли другие браузеры с WebRTC, можно узнать, зайдя на sipjs.com — там без регистрации можно полюбоваться на себя в двух экземплярах (если есть веб-камера), послать себе сообщение или файл. И все это на одной странице. Неинтересно. Интересно, когда я на одной странице, а мой визави на другой. Демо-пример нужно чуть-чуть подправить...
Добро пожаловать в советы по Scrapy от профессионалов! В этом месяце мы поделимся несколькими уловками, чтобы помочь ускорить вашу работу связанную с веб-скрапингом. Как ведущие мэйнтейнеры Scrapy мы сталкиваемся с каждыми препятствием, которое вы можете себе представить. Так что не волнуйтесь — вы в надёжных руках. Не стесняйтесь контактировать с нами в твиттере или фейсбуке с любыми предложениями для будущих статей.
В эру одностраничных приложений и тонн AJAX-запросов на одной странице множество веб-сайтов заменили кнопку навигации "вперёд/назад" на причудливый механизм бесконечной прокрутки страницы. Веб-сайты использующие этот механизм загружают новую сущность каждый раз, когда пользователь достигает конца страницы при вертикальной прокрутке(вспомните Twitter, Facebook, Google Images). Даже несмотря на то, что UX-эксперты утверждают что механизм бесконечной прокрутки предоставляет чрезмерное количество данных для пользователей, мы видим увеличивающееся количество веб-страниц прибегающих к предоставлению бесконечного списка результатов.
Мне очень захотелось поделиться опытом и я хотел бы поговорить о том, почему важно проверять значения возвращаемые функцией. В качестве примера возьмём python и ctypes. Некоторое время назад я столкнулся с достаточно интересным багом суть которого сводилась к тому, что при запуске скрипта на Linux-системе были неправильные данные, но не было трэйсбэка, а на Windows-системе сразу же получали трэйсбэк. Исследование кода показало, что виноваты были некорректные данные даты приходящие в функцию strptime(). Теперь, давайте, посмотрим на пример работы с функцией strptime() в питоне.
2 года назад передо мной встала задача реализовать удаленное управление обогревательными приборами в своем загородном доме. В данной статье я хочу поделиться моим вариантом автоматизации и удаленного управления, к которому я в итоге пришел. Постараюсь охватить весь процесс и подробности создания этого хобби-проекта и поделиться всеми сложностями, с которыми пришлось столкнуться. В процессе реализации, как видно из названия статьи, я использовал Noolite (о нем расскажу в статье), Telegram и совсем немного Python.
Экосистема языка python стремительно развивается. Это уже не просто язык общего назначения. С его помощью можно успешно разрабатывать веб-приложения, системные утилиты и много другое. В этой заметке мы сконцентрируемся все же на другом приложении, а именно на научных вычислениях. Я хотел бы поделиться своим опытом в данной теме.
Мы попытаемся найти в языке функции, которые обычно требуем от математических пакетов. Рассмотрим сильные и слабые стороны идеи использования python вместо MATLAB, Maple, Mathcad, Mathematica.
