Все потоки

Python *

Высокоуровневый язык программирования

610,73

Рейтинг

СтатьиПостыНовостиАвторыКомпании

a-pichugin 7 мая 2018 в 07:10

Стартапы, чат-боты, Кремниевая долина. Интервью с российскими разработчиками в Сан-Франциско

9 мин

13K

Блог компании New Professions LabBig Data * Data Mining * Python * Машинное обучение *

Во время своей недавней поездки в Сан-Франциско я встретился с выпускниками нашей программы «Специалист по большим данным», эмигрировавшими в США — Евгением Шапиро (Airbnb) и Игорем Любимовым (ToyUp), а также с Артемом Родичевым (Replika), нашим партнером. Ребята рассказали массу интересных вещей: зачем Airbnb выкладывает свои проекты в open-source; как устроена Replika — нейросетевой чат-бот, способный стать твоим другом; про миссию стартапов Кремниевой Долины и предпринимательскую экосистему.

Читать дальше →

+27

astromid 6 мая 2018 в 19:29

SmartMailHack. Решение 1-го места в задаче классификации логотипов

7 мин

6.7K

Data Mining * Python * Машинное обучение *

Из песочницы

Две недели назад закончился проходивший в офисе Mail.Ru Group хакатон для студентов SmartMailHack. На хакатоне предлагался выбор из трех задач; статья от победителей во второй задаче уже есть на хабре, я же хочу описать решение нашей команды, победившей в первой задаче. Все примеры кода будут на Python & Keras (популярный фреймворк для deep learning).

Читать дальше →

+40

KonstantinSmith 5 мая 2018 в 18:02

Кросс-языковая разработка ПО

5 мин

17K

Ненормальное программирование * Python * Java * .NET *

Из песочницы

Задача

Вот бы, разрабатывая программу на одном языке, сразу получать исходники на других языках программирования… Я пишу на C# .NET, но в последнее время всё больше требуется интегрироваться с Java. Одно из решений — оформление web-сервисов для взаимодействия, но не то это, не то. Вроде и существуют конвертеры C# в Java, но эксперимент показал, что для реального проекта они (те, что удалось попробовать) не работают, хотя на «hello world» отрабатывают отлично. Переписать с нуля на Java весь проект нереально — он активно разрабатывается более 6 лет (Pullenti — обработка естественного языка), да и на C# он нужен. Пришлось мобилизоваться и в прошлом году написать этот конвертер, а в этом году и конвертер C# в Python.

Читать дальше →

+24

ph_piter 4 мая 2018 в 15:08

Экскурсия по PyTorch

17 мин

58K

Блог компании Издательский дом «Питер»Python * Алгоритмы * Машинное обучение * Программирование *

Перевод

Привет, Хабр!

Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Не пропустите!

Но мы, естественно, смотрим в надвигающееся будущее и начинаем присматриваться к еще более инновационной библиотеке PyTorch. Сегодня вашему вниманию предлагается перевод статьи Питера Голдсборо, готового устроить вам ~~долгую прогулку~~ ознакомительную экскурсию по этой библиотеке. Под катом много и интересно.

Читать дальше →

+21

1Ridav 4 мая 2018 в 13:03

Как я писал графического бота и во что это превратилось. PengueeBot

13 мин

39K

Java * Python * Тестирование IT-систем *

Из песочницы

В этой статье разберем опыт написания инструмента, который позволяет прилагая минимум усилий и времени автоматизировать большой спектр рутинных задач.

Предисловие

Понадобилось мне сделать бота для выполнения нескольких задач, требовательных к логике и скорости реакции. Лезть в API и ковырять бинарники программ не хотелось. Было решено пойти путём визуальной автоматизации. Нашел несколько ботов, но ни один из них так и не подошел под мои требования, оказавшись или слишком медленным, или скриптовая часть была сильно урезана или был недостаточный функционал для работы с визуальной составляющей. Так как у меня был успешный опыт использования визуального бота в прошлом (хоть и медленного и сильно урезанного в скриптовой части) – решил сделать свою реализацию.

Требуемый в начале функционал

Были необходимы следующие возможности:

Cимуляция мыши, передвижение курсора, нажатие кнопок.
Cимуляция нажатий клавиш клавиатуры.
Возможность искать на экране заранее заготовленный кусочек картинки, например иконку или букву, а если нашло – пусть сделает что угодно с этой информацией.
Скриптовый интерпретатор, чтобы можно было просто описывать алгоритм действий и не требовалось компилировать раз за разом.

Существующие аналоги

Есть целый ряд аналогов, но каждый из них имеет как свои плюсы, так и минусы. Рассмотрим наиболее функциональные:

+20

rafinirovannoe 4 мая 2018 в 07:28

Backend United #1. Винегрет — видео, фотоотчёт, презентации и отзывы слушателей

2 мин

3.5K

Блог компании AvitoTechGo * PHP * Python * Программирование *

18 апреля у нас в офисе прошел первый митап, посвященный кросс-языковым решениям для разработки серверной части. «Винегрет», судя по нашим впечатлениям и отзывам гостей митапа, удался. Значит, будем продолжать практику объединения бэкендеров, чаще встречаться и обсуждать общие подходы и инструменты для разных языков. Ну а пока публикуем видео, слайды, отзывы и фото. Всё это — под катом.

+9

AlekSandrDr 3 мая 2018 в 07:14

Мега-Учебник Flask, Часть XXII: Фоновые задачи

26 мин

39K

Flask * Python * Веб-разработка *

Туториал

Перевод

(издание 2018)

Miguel Grinberg

Туда Сюда

Это двадцать вторая часть Мега-Учебника, в которой я расскажу вам, как создавать фоновые задания, которые работают независимо от веб-сервера.

Читать дальше →

+3

nike32 2 мая 2018 в 20:07

Как заставить государство открываться, ч.1: Качаем статистику ДТП своими руками

8 мин

39K

Python * Открытые данные *

Туториал

Если хорошо поискать, можно обнаружить довольно много полезной, приличного качества, государственной информации. Но к сожалению, это все еще не: ЕГЭ и образование, погода, картография, данные о преступлениях… и ДТП.

Поэтому у меня как бы две жизни: в одной помогаю чиновникам открывать данные, которые просят люди или организации, а в другой — пишу парсеры, которые превращают общедоступные базы особо «упрямых» госорганов в открытые данные и учу этому других, в надежде, что таких проектов станет много, государство смирится с неизбежным и все выложит в удобном нам виде.

Эта статья станет первым мануалом в серии «как получать машиночитаемые данные с госсайтов». Итак, сегодня — про статистику ДТП, а раз государство нам ее не дает, мы научимся забирать ее самостоятельно. По традиции, код и данные — прилагаются.

Читать дальше →

+53

AGrin 1 мая 2018 в 12:03

Настройка модели машинного обучения: подбор признаков и оптимизация гиперпараметров

26 мин

20K

Data Mining * Python * Алгоритмы * Математика * Машинное обучение *

Туториал

Recovery Mode

Введение

В предыдущей статье цикла мы обсудили постановку задачи анализа данных, сделали первые шаги в настройке модели машинного обучения и написали интерфейс, удобный для использования прикладным программистом. Сегодня мы проведем дальнейшее исследование задачи — поэкспериментируем с новыми признаками, попробуем более сложные модели и варианты их настроечных параметров.

В статье, насколько возможно, используется русскоязычная терминология, выбранная автором на основе буквальных переводов англоязычных терминов и устоявшегося в сообществе сленга. О ней можно почитать здесь.

Читать дальше →

+1

jackmas 30 апр 2018 в 17:30

ScadaPy Creator для python

3 мин

12K

Python * SCADA *

Ускорение процесса создания modbus.py

Очередной раз хочется поделиться своим опытом и результатами экспериментов в области промышленной автоматизации.

В настоящий момент мы немного поменяли концепцию построения системы опроса устройств с использованием языка python.

Большинство модулей SCADA систем строится по принципу связки «исполняемый файл — файл настройки».

Читать дальше →

+10

m1rko 28 апр 2018 в 13:42

Как Netflix эвакуируется из региона AWS за семь минут

5 мин

26K

Amazon Web Services * Python * Высоконагруженные системы * Серверная оптимизация * Серверное администрирование *

Перевод

Netflix уменьшил время аварийного переключения с 45 до 7 минут без каких-либо затрат

Изображение: Florida Memory. Доработано Opensource.com. CC BY-SA 4.0

Зимой 2012 года Netflix пережил длительный сбой, уйдя в отключку на семь часов из-за проблем с сервисом AWS Elastic Load Balancer в регионе US-East (Netflix работает на AWS — у нас нет собственных дата-центров. Всё ваше взаимодействие с Netflix происходит через AWS, кроме самого потокового видео. Как только вы нажмете Play, начинает загружаться видеопоток из нашей собственной сети CDN). Во время сбоя ни один пакет из региона US-East не доходил до наших серверов.

Чтобы такого больше не повторилось, мы решили создать систему аварийного переключения, устойчивую к сбоям базовых поставщиков услуг. Аварийное переключение (failover) — это система обеспечения отказоустойчивости, когда в случае сбоя основной системы автоматически активируется резервное оборудование.

Читать дальше →

+44

AlekSandrDr 26 апр 2018 в 21:37

Мега-Учебник Flask, Часть XXI: Уведомления пользователей

17 мин

19K

Flask * Python * Веб-разработка *

Туториал

Перевод

(издание 2018)

Miguel Grinberg

Туда Сюда

Это двадцать первая часть Мега-Учебника Flask, в которой я добавлю функцию личных сообщений, а также уведомления пользователей, которые появляются на панели навигации без необходимости обновления страницы.

Читать дальше →

+6

Mahpella 26 апр 2018 в 14:33

SmartMailHack. История победителей в задаче Name Entity Recognition

7 мин

7K

Блог компании VKData Mining * Python * Машинное обучение *

Из песочницы

На прошедших выходных (20-22 апреля) в офисе Mail.ru Group прошел студенческий хакатон по машинному обучению. Хакатон объединил студентов разных ВУЗов, разных курсов и, что самое любопытное, разных направлений: от программистов до безопасников.

От Почты Mail.ru было предоставлено три задачи:

Распознавание и классификация логотипов компаний. Эта задача полезна в антиспаме для определения фишинговых писем.
Определение по тексту письма, какие из его частей относятся к определенным категориям. Задача распознавания именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Реализация последней задачи не регламентировалась. Необходимо было придумать и сделать прототип новой полезной функции для Почты. Критериями оценки являлись полезность, качество реализации, применение ML и хайповость фичи.

Читать дальше →

+34

AlekSandrDr 25 апр 2018 в 13:51

Hypothesis — параметры

10 мин

2.4K

Туториал

Перевод

Settings

Эта статья является переводом страницы Hypothesis -Settings взятой из официального руководства.

*Прим. переводчика:*

Лично я не смог найти какой то полезной информации на русском языке по использованию Гипотезы, кроме выступления 23 ноября 2017 г. Александра Шорина на "Moscow Python Meetup 50". Возможно этот перевод окажется полезен не только мне.

Hypothesis пытается использовать приемлемые значения в умолчаниях для своего поведения, но иногда этого недостаточно, и вам требуется настроить его.

Читать дальше →

+9

Roaming 25 апр 2018 в 13:11

Применение рекуррентных слоев для решения многоходовок

7 мин

14K

Python * Машинное обучение *

История

Рекуррентные слои были изобретены еще в 80х Джоном Хопфилдом. Они легли в основу разработанных им искусственных ассоциативных нейронных сетей (сетей Хопфилда). Сегодня рекуррентные сети получили большое распространение в задачах обработки последовательностей: естественных языков, речи, музыки, видеоряда и тд.

Задача

В рамках задачи по Hierarchy reinforcement learning я решил прогнозировать не одно действие агента, а несколько, используя для этого уже пред обученную сеть способную предсказать последовательность действий. В данной статье я покажу как реализовать “sequence to sequence” алгоритм для обучения этой самой сети а в последующей, постараюсь рассказать, как использовать ее в Q-learning обучении.

Читать дальше →

+31

shulyndina 25 апр 2018 в 10:54

PYCON RUSSIA 2018 пройдёт 22-23 июля. Save the date

4 мин

1.7K

Блог компании IT-PeopleDjango * Python * Программирование * Веб-разработка *

Python-разработчики, внимание: шестой российский PyCon пройдёт 22-23 июля в отеле «Cronwell Яхонты Таруса» в 95 км. от Москвы. Доклады будут идти в два потока, плюс мастер-классы, Lightning Talks и афтепати.

Если вы не знаете, что такое PyCon Russia, посмотрите маленький ролик ниже — в нём коротко о том, как прошёл PyConRu-2017.

В прошлом году у нас выступили Paul Hildebrandt (Walt Disney Animation Studios, США), Łukasz Langa (Facebook, США), Nina Zakharenko (Venmo, США), Maciej Fijałkowski (PyPy, ЮАР), Андрей Степанов (Тинькофф Банк), Александр Кошкин (Positive Technologies), Кирилл Борисов (Яндекс), Елизавета Шашкова (JetBrains), Михаил Юматов (ЦИАН), Олег Чуркин (Rambler&Co) и ещё 16 крутейших спикеров. Все видео прошлогодних докладов можно посмотреть на нашем YouTube-канале.

Регистрация для участников открыта. Early Bird билеты стоят от 15000 рублей. А до 12 июня мы принимаем заявки на доклады. Под катом все подробности.

Читать дальше →

+3

AlekSandrDr 23 апр 2018 в 18:49

Hypothesis

2 мин

5.8K

Туториал

Добро пожаловать в Hypothesis!

Эта статья является переводом страницы Welcome to Hypothesis! взятой из официального руководства.

*Прим. переводчика:*

Я не смог найти какой то полезной информации по использованию Гипотезы на русском языке кроме выступления 14 дек. 2017 г. Александра Шорина на "Moscow Python Meetup 50"

Hypothesis представляет собой библиотеку Python для создания модульных тестов, которые попроще писать и более эффективны при запуске, обнаруживая граничные случаи в коде, который вы бы не подумали искать. Он стабильный, мощный и легко добавляется в любой существующий набор тестов.

Алгоритм его работы, позволяя вам писать тесты, которые утверждают, что что-то должно быть истинным для каждого случая, а не только то, о чём вы догадались подумать.

Читать дальше →

+8

AlekSandrDr 23 апр 2018 в 18:49

Hypothesis Краткое руководство

6 мин

12K

Туториал

Краткое руководство

Эта статья является переводом страницы Hypothesis — Quick start guide взятой из официального руководства.

*Прим. переводчика:*

Я не смог найти какой то полезной информации на русском языке по использованию Гипотезы, кроме выступления 23 ноября 2017 г. Александра Шорина на "Moscow Python Meetup 50". Решил разобраться. В итоге что то перевел. Вот, решил поделиться.

Этот документ должен рассказать вам обо всем, что вам нужно, чтобы начать работу с hypothesis.

Читать дальше →

+8

AlekSandrDr 23 апр 2018 в 18:48

Hypotesis — Детали и дополнительные функции

10 мин

2.5K

Туториал

Детали и дополнительные функции

Эта статья является переводом страницы Hypothesis — Details and advanced features взятой из официального руководства.

*Прим. переводчика:*

Я не смог найти какой то полезной информации на русском языке по использованию Гипотезы, кроме выступления 23 ноября 2017 г. Александра Шорина на "Moscow Python Meetup 50". Решил разобраться. В итоге что то перевел.

В этой части рассмотрим менее распространенные особенности Hypothesis, которые вам не нужны для того что бы начать его использовать, но, тем не менее, облегчат вашу жизнь.

Читать дальше →

+3

Alexandr2001 22 апр 2018 в 17:26

Как создавать 3d модели с помощью Python

5 мин

41K

Программирование * Алгоритмы * Python * 3D-принтеры

Привет, Хабр! Однажды мне потребовалось создать 3D модель дна, подробнее в этой статье. Сегодня я хочу рассказать о том, как можно создавать 3D модели Python 3. Способов для этого достаточно много: blender python api, Vpython… Но я хочу рассказать, как делать модели используя только Python.

Читать дальше →

+20

1 2 ...

455

456 457 ...