Посты с тэгом python

Отчет с PyDaCon meetup в Mail.ru Group, 22 июня

В конце июня, в московском офисе прошел митап на котором собрали 2 секции: доклады по Python, состав которого был сформирован на основе общего списка докладов к PyCon Russia и PyData-трек от PyData Moscow meetup. Под катом собрали презентации, записи докладов и небольшие комментарии.
Читать дальше →

Блог python на хабрахабре 22 Jul 08:37

python, sql, блог компании mail.ru group, big data, machine learning, pydata

прочитать оригинал

Оптимальная линейная фильтрация: от метода градиентного спуска до адаптивных фильтров

Развивая тему конспектов по магистерской специальности "Communication and Signal Processing" (TU Ilmenau), продолжить хотелось бы одной из основных тем курса "Adaptive and Array Signal Processing". А именно основами адаптивной фильтрации.

Для кого в первую очередь была написана эта статья:

1) для студенческой братии родной специальности;
2) для преподавателей, которые готовят практические семинары, но ещё не определились с инструментарием — ниже будут примеры на python и Matlab/Octave;
3) для всех, кто интересуется темой фильтрации.

Что можно найти под катом:

1) сведения из теории, которые я постарался оформить максимально сжато, но, как мне кажется, информативно;
2) примеры применения фильтров: в час

Блог python на хабрахабре 19 Jul 18:44

python, алгоритмы, сотовая связь, matlab, signal processing, gradient descent, wiener, griat-csp, adaptive filters

прочитать оригинал

[Из песочницы] Пишем простую нейронную сеть с использованием математики и Numpy

Зачем очередная статья про то, как писать нейронные сети с нуля? Увы, я не смог найти статьи, где были бы описаны теория и код с нуля до полностью работающей модели. Сразу предупреждаю, что тут будет много математики. Я предполагаю, что читатель знаком с основами линейной алгебры, частными производными и хотя бы частично, с теорией вероятностей, а также Python и Numpy. Будем разбираться с полносвязной нейронной сетью и MNIST.
Читать дальше →

Блог python на хабрахабре 18 Jul 21:14

python, математика, нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение

прочитать оригинал

Kubernetes Operator на Python без фреймворков и SDK

Go на данный момент является монополистом среди языков программирования, которые люди выбирают для написания операторов для Kubernetes. Тому есть такие объективные причины, как:

Существует мощнейший фреймворк для разработки операторов на Go — Operator SDK.
На Go написаны такие «перевернувшие игру» приложения, как Docker и Kubernetes. Писать свой оператор на Go — говорить с экосистемой на одном языке.
Высокая производительность приложений на Go и простые инструменты для работы с concurrency «из коробки».

NB: Кстати, как написать свой оператор на Go, мы уже описывали в одном из наших переводов зарубежных авторов.

Но что, если изучать Go вам мешает отсутствие времени или, банально, мотивации? В

Блог python на хабрахабре 18 Jul 06:27

python, системное администрирование, devops, kubernetes, блог компании флант, k8s operator

прочитать оригинал

Курс лекций «Основы цифровой обработки сигналов»

Всем привет!

Часто ко мне обращаются люди с вопросами по задачам из области цифровой обработки сигналов (ЦОС). Я подробно рассказываю нюансы, подсказываю нужные источники информации. Но всем слушателям, как показало время, не хватает практических задач и примеров в процессе познания этой области. В связи с этим я решил написать краткий интерактивный курс по цифровой обработке сигналов и выложить его в открытый доступ.

Большая часть обучающего материала для наглядного и интерактивного представления реализована с использованием Jupyter Notebook. Предполагается, что читатель имеет базовые знания из области высшей математики, а также немного владеет языком программирования Python.

Читать дальше →

Блог python на хабрахабре 18 Jul 05:15

python, алгоритмы, python3, математика, open source, numpy, matplotlib, scipy, matlab, цифровая обработка сигналов, цифровая фильтрация, быстрое преобразование фурье, dsp, digital-signal-processing

прочитать оригинал

[Перевод] Есть ли что-то общее у разных песен-хитов?

Если выполнить вход на Spotify.me, то можно получить персонализированную сводку того, как Spotify понимает вас через музыку, которую вы слушаете на этом сайте Spotify. Это круто!

Я слушаю много музыки и люблю работать с данными, поэтому это вдохновило меня на попытку анализа моей коллекции музыки.

Мне было очень любопытно, существуют ли какие-то конкретные ингредиенты, из которых составлены хитовые песни. Что делает их крутыми? Почему нам нравятся хиты, и есть ли у них определённая «ДНК»?

Задача

Это привело меня к попытке ответить при помощи данных Spotify на два вопроса:

На что похож мой музыкальный плейлист?
Существуют ли конкретные атрибуты аудио, общие для всех хитовых композиций?

Инструменты

К счастью, есть очень простые инс

Блог python на хабрахабре 17 Jul 07:44

python, spotify, музыка, визуализация данных, анализ данных, big data, социальные сети и сообщества, звук, data science, анализ социальных сетей

прочитать оригинал

Галерея лучших блокнотов по ML и Data Science

Привет, читатель.

Представляю пост который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он с подборкой примечательных файлов формата Jupyter Notebook по Machine Learning, Data Science и другим сферам, связанным с анализом данных. Эти блокноты Jupyter, будут наиболее полезны специалистам по анализу данных — как обучающимся новичкам, так и практикующим профи.

Итак, приступим.

Вводные курсы в Jupyter Notebook

Блог python на хабрахабре 16 Jul 21:32

python, data mining, машинное обучение, big data, data science, ml, jupyter

прочитать оригинал

Автоматизация импортов в Python

До После

До	После
`import math import os.path import requests # 100500 other imports print(math.pi) print(os.path.join('my', 'path')) print(requests.get)`	`import smart_imports smart_imports.all() print(math.pi) print(os_path.join('my', 'path')) print(requests.get)`

import math
import os.path

import requests

# 100500 other imports

print(math.pi)
print(os.path.join('my', 'path'))
print(requests.get)

import smart_imports

smart_imports.all()

print(math.pi)
print(os_path.join('my', 'path'))
print(requests.get)

Так получилось, что аж с 2012 года я разрабатываю open source браузерку, являясь единственным программистом. На Python само собой. Браузерка — штука не самая простая, сейчас в основной части проекта больше 1000 модулей и более 120 000 строк кода на Python. В сумме же с проектами-спутниками будет раза в полтора больше.

В какой-то момент мне надоело возиться с этажами импортов в начале каждого файла и я решил разобраться с этой проблемой раз и навсегда. Так родилась библиотека smart_imports (github,

Блог python на хабрахабре 16 Jul 10:23

python, программирование, ненормальное программирование, питон, совершенный код, open source, best practices, code analysis, анализ кода, лучшие практики

прочитать оригинал

[Перевод] Модуль dis в Python и свертка констант

Всем привет. Сегодня хотим поделиться еще одним переводом подготовленным в преддверии запуска курса «Web-разработчик на Python». Поехали!

Читать дальше →

Блог python на хабрахабре 16 Jul 08:24

python, разработка, блог компании otus. онлайн-образование, dis

прочитать оригинал

[Перевод] Сравнение BDD фреймворков Python: плюсы и минусы

Всем привет. Уже в этом месяце в ОТУС стартует курс "Python QA Engineer". В преддверии старта данного курса делимся с вами переводом интересного материала.

Почти все основные языки программирования имеют фреймворки для BDD тестирования, и Python не исключение. И по факту, у него их несколько! Итак, как их сравнить и какой из них лучший? Попробуем разобраться.

Читать дальше →

Блог python на хабрахабре 15 Jul 07:48

python, framework, bdd, блог компании otus. онлайн-образование

прочитать оригинал

← Туда
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
...
250
Сюда →

Посты с тэгом python

Отчет с PyDaCon meetup в Mail.ru Group, 22 июня

Оптимальная линейная фильтрация: от метода градиентного спуска до адаптивных фильтров

[Из песочницы] Пишем простую нейронную сеть с использованием математики и Numpy

Kubernetes Operator на Python без фреймворков и SDK

Курс лекций «Основы цифровой обработки сигналов»

[Перевод] Есть ли что-то общее у разных песен-хитов?

Задача

Инструменты

Галерея лучших блокнотов по ML и Data Science

Вводные курсы в Jupyter Notebook

Автоматизация импортов в Python

[Перевод] Модуль dis в Python и свертка констант

[Перевод] Сравнение BDD фреймворков Python: плюсы и минусы

Обновления

Раздел «Блоги»

Тэги