Это статья о разборе excel изнутри. Вы узнаете как работать со стилями ячеек, листов через xml, как вносить данные и формулы в ячейки и мого другого.
@A114nread-only
Пользователь
Регулярные выражения (regexp) — основы
21 мин
Регулярные выражения (их еще называют regexp, или regex) — это механизм для поиска и замены текста. В строке, файле, нескольких файлах... Их используют разработчики в коде приложения, тестировщики в автотестах, да просто при работе в командной строке!
Чем это лучше простого поиска? Тем, что позволяет задать шаблон.
Например, на вход приходит дата рождения в формате ДД.ММ.ГГГГГ. Вам надо передать ее дальше, но уже в формате ГГГГ-ММ-ДД. Как это сделать с помощью простого поиска? Вы же не знаете заранее, какая именно дата будет.
Как быть билингвом в Data Science
5 мин
Перевод
В этой статье я хочу продемонстрировать R Markdown — удобную надстройку для программирования вашего проекта как на R, так и на Python, позволяющую программировать некоторые элементы вашего проекта на двух языках и управлять объектами, созданными на одном языке, с помощью другого языка. Это может быть полезно потому, что:
- Позволяет писать код на привычном языке, но при этом использовать функции, существующие только в другом языке.
- Позволяет напрямую сотрудничать с коллегой, который программирует на другом языке.
- Даёт возможность работать с двумя языками и со временем научиться свободно владеть ими.
Теория инвестиций для начинающих, часть 4
28 мин
Наш цикл об инвестициях близится к концу. Даже если вы не читали предыдущие три части, я настоятельно рекомендую прочитать раздел о сбережениях на пенсию. Вопрос накоплений на старость рано или поздно встанет перед каждым независимо от того, интересуется он финансовой математикой или нет. Впрочем, не обязательно глубоко разбираться в теории финансов, чтобы откладывать 10% от дохода и покупать на них индексный фонд. Простое механическое правило поможет вам в старости не зависеть от государственной пенсии. Я буду считать свою миссию выполненной, если вы возьмёте это правило на вооружение.
Краткое содержание четвёртой части:
- как жить в мире, в котором среднестатистический инвестор паевого фонда получает доходность хуже рынка (купить рыночный портфель, то есть индекс);
- какие инструменты позволяют купить индексный портфель в один клик (биржевые фонды, они же ETF'ы);
- насколько эффективным может быть рынок, и как быстро новая информация отражается в цене акций (эффективность пугающая: рынок расследует космические катастрофы за несколько минут);
- если не покупать индекс, то можно ли заработать на фондовом рынке по-другому (можно, если вы помогаете остальным преодолевать рыночные трения);
- как автор инвестирует собственные деньги и копит на пенсию (всё скучно: индексные фонды).
Крауд-перевод книги “Мир после капитала” Альберта Венгера (часть 1/7)
19 мин
Перевод
Книга Мир после капитала американского инвестора немецкого происхождения Альберта Венгера — один из наиболее значимых текстов об экономике после капитализма.
Этот перевод мы делаем сообществом энтузиастов совершенно бесплатно.
Свободу байтам
10 мин
Чисто гипотетически, представьте себе ситуацию, что власть захватили вражеские агенты, мы в информационной оккупации, нас помещают в информационный пузырь.
Вы видите меня хозяином Франции, но я бы не взялся править ею и три месяца при свободной прессе.
— Наполеон I
Конечно гипотетически, на самом деле, такое с нами произойти не может. А то, что сейчас блокируют (как устроена блокировка в РФ и РБ), это же конечно "для нашего блага".
Цель этой статьи: найти и проанализировать открытые или, как минимум, закрытые но бесплатные и удобные инструменты, которые позволяют получить доступ к информации в случае частичной или полной блокировки доступа к сети Интернет.
Кому лень читать, буду краток: Tor и Bridgefy — это то, что должно стоять у каждого борца за свободу информации.
Не надо учить Machine Learning
4 мин
Перевод
Учитесь создавать софт, используя модели машинного обучения
Дисклеймер: статья основана исключительно на моих наблюдениях за командами разработчиков в области машинного обучения и не является результатом научного обзора отрасли. Для справки, я помогаю разрабатывать Cortex — платформу с открытым исходным кодом для запуска моделей в производство.
Если вы разработчик, то, мимолетный интерес к машинному обучению у вас как минимум есть. Концепция алгоритма, которые учатся, чтобы потом делать прогнозы, это ведь просто… круто.
Однако, если вы решили начать изучать ML следуя всем канонам, то велика вероятность, что после двух недель линейной алгебры и многомерного анализа, вы бросите это занятие.
Причина кроется в том, что большинство вводных материалов по ML ориентированы не на разработчиков, а на исследователей — что и является проблемой для разработчиков, которые просто хотят создавать продукты с машинным обучением.
Вы хотите создавать продукты или проводить исследования?
До конца 2000-х годов машинное обучение было практически только исследовательской проблемой. Просто было не так много компаний, которые бы реально использовали машинное обучение в производстве.
5 вопросов по SQL, которые часто задают дата-сайентистам на собеседованиях
6 мин
Перевод
Хотя составление SQL-запросов — это не самое интересное в работе дата-сайентистов, хорошее понимание SQL чрезвычайно важно для того, кто хочет преуспеть в любом занятии, связанном с обработкой данных. Дело тут в том, что SQL — это не только
Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, говорит, что она направлена на решение двух задач:
В статье рассмотрено 5 вопросов по SQL, взятых с Leetcode. Они представляют собой практические задачи, которые часто встречаются на собеседованиях.
SELECT, FROM и WHERE. Чем больше SQL-конструкций знает специалист — тем легче ему будет создавать запросы на получение из баз данных всего, что ему может понадобиться.Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, говорит, что она направлена на решение двух задач:
- Изучение механизмов, которые выходят за пределы базового знания SQL.
- Рассмотрение нескольких практических задач по работе с SQL.
В статье рассмотрено 5 вопросов по SQL, взятых с Leetcode. Они представляют собой практические задачи, которые часто встречаются на собеседованиях.
Random Forest, метод главных компонент и оптимизация гиперпараметров: пример решения задачи классификации на Python
14 мин
Перевод
У специалистов по обработке и анализу данных есть множество средств для создания классификационных моделей. Один из самых популярных и надёжных методов разработки таких моделей заключается в использовании алгоритма «случайный лес» (Random Forest, RF). Для того чтобы попытаться улучшить показатели модели, построенной с использованием алгоритма RF, можно воспользоваться оптимизацией гиперпараметров модели (Hyperparameter Tuning, HT).
Кроме того, распространён подход, в соответствии с которым данные, перед их передачей в модель, обрабатывают с помощью метода главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Но стоит ли вообще этим пользоваться? Разве основная цель алгоритма RF заключается не в том, чтобы помочь аналитику интерпретировать важность признаков?
Кроме того, распространён подход, в соответствии с которым данные, перед их передачей в модель, обрабатывают с помощью метода главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Но стоит ли вообще этим пользоваться? Разве основная цель алгоритма RF заключается не в том, чтобы помочь аналитику интерпретировать важность признаков?
70 вопросов по JavaScript для подготовки к собеседованию
43 мин
Перевод
Доброго времени суток, друзья!
Надеюсь, эта статья будет полезна как начинающим разработчикам, так и опытным.
В вопросах, которые показались мне сложнее прочих, приведены ссылки на дополнительную литературу.
Буду признателен за развернутые комментарии. Все замечания будут учтены при редактировании статьи.
Итак, поехали.
Надеюсь, эта статья будет полезна как начинающим разработчикам, так и опытным.
В вопросах, которые показались мне сложнее прочих, приведены ссылки на дополнительную литературу.
Буду признателен за развернутые комментарии. Все замечания будут учтены при редактировании статьи.
Итак, поехали.
Полезные советы по Python, которых вы ещё не встречали. Часть 2
7 мин
Перевод
Недавно мы опубликовали перевод материала, в котором были приведены полезные советы для Python-программистов. У того материала есть продолжение, которое мы представляем вашему вниманию сегодня.
Талант против удачи: роль случайности в успехе и провале
45 мин
Недавно я натолкнулся на интересную работу итальянских учёных о сильно недооценённой роли удачи и случайности в нашей жизни. К сожалению, не нашёл полной версии на русском языке (может, плохо искал?), но очень уж хотелось поделиться прочитанным со своими не владеющими английским товарищами. Поэтому, засучив рукава, принялся за свой кустарный перевод. Авторы, Алессандро, Алессио и Андреа, любезно разрешили опубликовать его в общем доступе, поэтому, если заинтересовались, добро пожаловать под кат.
Ubuntu — не лучший настольный Linux
3 мин
Захотев перейти на Linux дома или на работе, люди обычно ставят Ubuntu, Mint, Fedora, порой даже Debian. И очень зря не пробуют Manjaro Linux — на мой взгляд, этот дистрибутив удобнее Убунты (которая уже де-факто — Default Linux), и даже удобнее Минта.
Manjaro — производная от Arch Linux (так же как Ubuntu — производная от Debian), пилится европейской командой Manjaro Team. У Манжары почти такая же структура системы, как у Арча, но с некоторыми особенностями, которые делают его на 146% юзерфрендли.
Manjaro — производная от Arch Linux (так же как Ubuntu — производная от Debian), пилится европейской командой Manjaro Team. У Манжары почти такая же структура системы, как у Арча, но с некоторыми особенностями, которые делают его на 146% юзерфрендли.
Генеалогические исследования — метрические книги, переписи, архивы, открытые базы
13 мин
Не один год я увлекаюсь генеалогией. Практической пользы в этом хобби нет, но интересного очень много. Здесь я хотел поделиться накопленным опытом, частью интересных сведений, не сильно погружаясь в персональные истории. Чтобы текст сильно не распухал, расскажу всего 2 кейса: поиск в военных архивах на основе данных онлайн-баз и продолжительный просмотр и анализ метрических книг одного села периода конца XIX — начала XX вв. вплоть до конца революции и гражданской войны.
Изучение метрических книг, запросы в далекие архивы обычной и электронной почтой, личные походы в архивы, исследование открытых баз в интернете и другие виды поисков дают богатый материал. Иногда поиск и находки похожи на настоящий детектив, только все события были далеко в прошлом.
Осознаю, что некоторым тема публикации может показаться далекой от IT, но в процессе у меня было и программирование, VBA-скриптинг, SQL, и впереди, надеюсь, ML\DS\AI.
Страница метрической книги, рождения в 1898 г. Еще в книгах записывались браки и смерти — до появления ЗАГСов в начале 1920х
Изучение метрических книг, запросы в далекие архивы обычной и электронной почтой, личные походы в архивы, исследование открытых баз в интернете и другие виды поисков дают богатый материал. Иногда поиск и находки похожи на настоящий детектив, только все события были далеко в прошлом.
Осознаю, что некоторым тема публикации может показаться далекой от IT, но в процессе у меня было и программирование, VBA-скриптинг, SQL, и впереди, надеюсь, ML\DS\AI.
Страница метрической книги, рождения в 1898 г. Еще в книгах записывались браки и смерти — до появления ЗАГСов в начале 1920х
Письмо начинающему изучать Data Science
2 мин
Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.
Почему Вы должны попробовать FastAPI?
4 мин
Лого взято из Github репозитория FastAPI
FastAPI — относительно новый веб-фреймворк, написанный на языке программирования Python для создания REST (а если сильно постараться то и GraphQL) API, основанный на новых возможностях Python 3.6+, таких как: подсказки типов (type-hints), нативная асинхронность (asyncio). Помимо всего прочего, FastAPI плотно интегрируется с OpenAPI-schema и автоматически генерирует документацию для вашего API посредством Swagger и ReDoc
FastAPI построен на базе Starlette и Pydantic.
Starlette — ASGI микро-фреймворк для написания веб-приложений.
Pydantic — библиотека для парсинга и валидации данных основанная на Python type-hints.
56 проектов на Python с открытым исходным кодом
13 мин
Перевод
1. Flask
Это микро-фреймворк, написанный на Python. Он не имеет валидаций для форм и уровня абстракции базы данных, но позволяет вам использовать сторонние библиотеки для общих функций. И именно поэтому это микро-фреймворк. Flask предназначен для простого и быстрого создания приложений, а также является масштабируемым и легким. Он основан на проектах Werkzeug и Jinja2. Вы можете узнать больше о нем в последней статье DataFlair о Python Flask.
2. Keras
Keras — нейросетевая библиотека с открытым исходным кодом, написанная на Python. Она удобна для пользователя, модульная и расширяемая, а так же может работать поверх TensorFlow, Theano, PlaidML или Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). В Keras есть все: шаблоны, целевые и передаточные функции, оптимизаторы и многое другое. Он также поддерживает сверточные и рекуррентные нейронные сети.
Работа над последним проектом с открытым исходным кодом на основе Keras — Классификация рака молочной железы.
Как выучить иностранный язык
10 мин
Я расскажу о том, как изучать иностранный язык и буду это делать на примере личного опыта изучения английского языка. Английский я начал учить в 36 лет, а уже сейчас у меня свободный английский язык (как письменный, так и устный), подтверждённый официальными сертификатами. Чтобы не быть голословным: у меня есть сертификат IELTS 7.5 баллов (это С1 level) и сертификат переводчика NAATI. Короче, я знаю о чем говорю.
Оглавление:
- Отступление про умных людей и прочих полиглотов
- Первый шаг
- Какой преподаватель нужен (уровень преподавателя)
- Где искать преподавателя
- Развитие навыков: слушание
- Развитие навыков: чтение
- Развитие навыков: письмо
- Развитие навыков: разговор: произношение
- Развитие навыков: разговор: языковой барьер
- Словарный запас
- Самое главное
Итак, вопрос: “Как выучить английский язык?”.
Python и быстрые HTTP-клиенты
7 мин
Перевод
В наши дни, если вы пишете некое Python-приложение, то вам, скорее всего, придётся оснащать его функционалом HTTP-клиента, который способен общаться с HTTP-серверами. Повсеместное распространение REST API сделало HTTP-инструменты уважаемыми жителями бесчисленного множества программных проектов. Именно поэтому любому программисту необходимо владеть паттернами, направленными на организацию оптимальной работы с HTTP-соединениями.
Существует множество HTTP-клиентов для Python. Самым распространённым среди них, и, к тому же, таким, с которым легко работать, можно назвать requests. Сегодня этот клиент является стандартом де-факто.
Существует множество HTTP-клиентов для Python. Самым распространённым среди них, и, к тому же, таким, с которым легко работать, можно назвать requests. Сегодня этот клиент является стандартом де-факто.
Занимательная практика для разработчика
3 мин
Перевод
Человек остается начинающим в течение 1000 дней. Он находит истину после 10000 дней практики.
Это цитата Оямы Масутацу, которая довольно хорошо излагает суть статьи. Если вы хотите быть классным разработчиком — приложите усилия. В этом весь секрет. Проводите много часов за клавиатурой и не бойтесь практиковаться. Тогда вы вырастите как разработчик.
Вот 7 проектов, которые могут помочь вам в развитии. Не стесняйтесь выбирать свой стек технологий — используйте все, что вашей душе угодно.
(предыдущие списки заданий для тренировки: 1) 8 учебных проектов 2) Еще список проектов, на чем потренироваться)
Проект 1: Pacman
Создайте свою версию Pacman. Это отличный способ получить представление о том, как разрабатываются игры, понять основы. Используйте JavaScript-фреймворк, React или Vue.
Вы узнаете:
- Как передвигаются элементы
- Как определить какие клавиши нажимать
- Как определить момент столкновения
- Вы можете не останавливаться на достигнутом и добавить управление движением призраков
Пример этого проекта вы найдете в репозитории GitHub
«Мастер совершает больше ошибок, чем новичок — попыток»