Публикации о языке Python   страница 2

Python-digest #190. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [7 августа 2017 — 13 августа 2017]

Оставляйте свои комментарии к выпуcкам, пишите нам в Slack (инвайт по ссылке), добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest



Поддержите проект рублем или руками




Метод оптимизации Trust-Region DOGLEG. Пример реализации на Python



Trust-region метод (TRM) является одним из самых важных численных методов оптимизации в решении проблем нелинейного программирования (nonlinear programming problems). Метод базируется на определении региона вокруг лучшего решения, в котором квадратичная модель аппроксимирует целевую функцию.

Методы линейного поиска (line search) и методы trust-region генерируют шаги с помощью аппроксимации целевой функции квадратичной моделью, но использую они эту модель по-разному. Линейный поиск использует её для получения направления поиска и дальнейшего нахождения оптимального шага вдоль направления. Trust-region метод определяет область (регион) вокруг текущей итерации, в котором модель достаточно аппроксимирует целевую функцию. В целях повышения эффективности направление и длина шага выбираются одновременно.

Trust-region методы надежны и устойчивы, могут быть примене



Резервное копирование базы mysql и файлов на удаленный FTP — Python 3

Начал изучать волшебный язык Python3 и решил испробовать его в действие на своем маленьком VPS.

На сервере стоит Mysql, Apache, nginx… во общем простой стандартный набор, там же хостятся с два десятка клиентских сайтов.

Каждый день делается резервная копия всех баз и файлов доменнов средствами приметного скрипта #!bin/bash

Я решил использовать Python 3… Вот непосредственно и сам код:
Читать дальше →




Решение закрытой транспортной задачи с дополнительными условиями средствами Python

Постановка задачи


Необходимость решения транспортных задач в связи с территориальной разобщённостью поставщиков и потребителей очевидна. Однако, когда необходимо решить транспортную задачу без дополнительных условий это как правило не является проблемой поскольку такие решения достаточно хорошо обеспечены как теоретически, так и программными средствами.

Решение закрытой транспортной задачи средствами Python с классическим условиями для поставщиков и потребителей товара приведено в моей статье “Решение задач линейного программирования с использованием Python” [1].

Реальная транспортная задача усложняется дополнительными условиями и вот некоторые из них. Ограниченная грузоподъёмность транспорта, не учитываемые задержки при оформлении груза на таможне, приоритеты и паритеты для поставщиков и потребителей. Поэтому решение закрытой транспортной задачи с учётом дополнительных условий и стало целью данной публикации.



[Перевод] Ограничения глубинного обучения и будущее

Эта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «Глубинное обучение с Python» (Manning Publications).

Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.



Ограничения глубинного обучения


Глубинное обучение: геометрический вид


Самая удивительная вещь в глубинном обучении — то, насколько оно простое. Десять лет назад никто не мог представить, каких потрясающих результатов мы достигнем в проблемах машинного восприятия, используя простые параметрические модели, обученные с градиентным спуском. Теперь выходит, что нужны всего лишь достаточно большие параметр



Python-digest #189. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [31 июля 2017 — 6 августа 2017]

Оставляйте свои комментарии к выпуcкам, пишите нам в Slack (инвайт по ссылке), добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest



Поддержите проект рублем или руками




Пишем бота для Slack на Python

Небольшой туториал, как сделать простого слэк-бота на Python, развернуть его на Heroku, подключить Travis CI за двадцать минут и начать делать что-то полезное.

Итак у нас есть бот, который карает людей пишущих в чат «привет», только чтобы отвлечь нас от работы. Как сделать себе такого же, но лучше?
Читать дальше →



Генератор кликов на Python для программы Data Engineer

Процесс разработки образовательной программы очень похож на процесс разработки нового продукта. И там, и там ты пытаешься вначале понять, а есть ли спрос на то, что ты собираешься производить? Существует ли в реальности та проблема, которую ты хочешь решить?

Предыстория


В этот раз для нас всё было довольно просто. Несколько выпускников нашей программы «Специалист по большим данным» в течение, наверное, года просили:
Сделайте для нас еще одну программу, где мы бы могли научиться работать с Kafka, Elasticsearch и разными инструментами экосистемы Hadoop, чтобы собирать пайплайны данных.

Потом со стороны работодателей стали «прилетать» запросы, которые собирательно можно описать так:
Data Engineer'ы – это очень горячие вакансии!
Реально их уже на протяжении полугода никак не можем закрыть.
Очень здорово, что вы обратили внимание именно на эту специальность. Сейчас на рынке очень большой перекос в сто



GeekUniversity открывает набор студентов на факультет Python-разработки


В нашем онлайн-университете для программистов открылся новый факультет. Теперь в GeekUniversity студенты смогут освоить Python-разработку на Middle-уровне и гарантированно начать карьеру сразу после обучения.


GeekUniversity — совместный образовательный проект Mail.Ru Group и IT-портала GeekBrains. Программу обучения и спецкурсы для факультета разрабатывают Avito, Альфа-банк, МТС, Тинькофф, DeliveryClub.

Читать дальше →



Pygest #14. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [18 июля 2017 — 31 июля 2017]

Всем привет! Это уже четырнадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся рефакторинга и тестирования, Docker, фреймворков и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!
Перейти к дайджесту