Python Lounge: работа и стажировки для программистов – Telegram
Python Lounge: работа и стажировки для программистов
3.91K subscribers
94 photos
1.17K links
Здесь можно найти интересующую вас работу и стажировки для программистов, а так же полезные статьи про Python.

Размещение вакансии только - @perezvonyubot

Ссылка на канал: @python_lounge

Мы входим в сеть promopoisk.com

Реклама: @adtgassetsbot
Download Telegram
15 Open Source библиотек для повышения качества данных

Open Source библиотеки Python, которые помогут вам сделать данные лучше, чтобы избежать траты времени и упростить анализ данных.

Статья
Как проверить данные во фрейме Pandas с помощью Pandera

В науке о данных важно тестировать не только функции, но и данные, чтобы убедиться, что они работают так, как вы ожидали. Материал о простой библиотеке Pandera для валидации фреймов данных Pandas.

Статья
Как встроить блокнот Jupyter на любой сайт

JupyterLite по умолчанию поставляется с ядром на Pyodide и IPython и самым разным функционалом, от автодополнения кода до интерактивных визуализаций. В последних релизах JupyterLite по умолчанию поставляется c REPL, которая устанавливается на любой сайт.

Статья
Прогнозирование атмосферного CO2 с помощью Python

Как создавать модели прогнозирования временных рядов с помощью Darts.

Статья
Python и Samila. Создаем красивые изображения.

Samila - библиотека для создания генеративного искусства, написанная на языке программирования Python.

Статья
Как писать питонический код: три рекомендации и три книги

Новички в Python часто спрашивают, как писать питонический код. Проблема — расплывчатое определение слова "питонический". Подробный материал, в котором вы найдёте ответы на вопрос выше и три полезные книги.

Статья
Anna: готовим отчет о тестировании API, чтобы все были довольны

Разрабатываем тестовый скрипт, запускаем и получаем классный отчет с результатами.|

Статья
Удаление GIL из Python: заметки со встречи Python Core и Сэма Гросса

Во время ежегодного спринта разработчиков ядра Python мы встретились с Сэмом Гроссом, автором nogil — fork в Python 3.9, который удаляет GIL.

Статья
Custom Pod Autoscaler – сверхгибкое автоскалирование в Kubernetes

Преимущества использования системы оркестрации контейнеров — удобство их развертывания, обновления и масштабирования. И одним из наиболее популярных таких инструментов является Kubernetes.

Статья
Разница между python и php

Сравнение двух языков программирования. Статья может быть полезна, чтобы разобраться, какой выбрать для ваших задач.

Статья
Прогнозируем реальные вероятности

Может ли ваша модель прогнозировать реальные вероятности? На самом деле абсолютно точно это не может делать ни одна. Мы можем максимально приблизиться к реальным показателям, но для этого модель должна быть откалибрована. То есть скорректирована так, чтобы полученные показатели распределения вероятностей были как можно ближе к реальным.

Статья
Машинное обучение на службе урбанистики

науках существуют уже готовые датасеты, однако урбанистике с этим повезло меньше остальных. Современный человек утолил свой голод, излечился от болезней, познал тайны атомного ядра и вселенной - пора наверно и обустроить городское пространство вокруг себя? Но для начала его следует изучить.

Статья
Обзор некоторых возможностей Python 3.11

Согласно заявлению Python Software Foundation (PSF), Python 3.11 сейчас находится в альфа-ревизии и планируется к релизу в Октябре 2022. Какие изменения ожидают нас в следующей версии?

Статья
5++ способов в одну строку на Python решить первую задачу Проекта Эйлера

Однажды
меня посетила мысль, а что если попробовать решить первую задачу Проекта Эйлера всевозможными способами, но с условием, что решение должно быть в одну строку. В итоге получилось более пяти однострочных решений с применением Filter, Map, Reduce, Generator Expression и т.д. В этой статье я покажу то, к чему я пришёл.

Статья
Регулярные выражение Python в интерактивном режиме

Проект на Django для работы с регулярными выражениями в реальном времени.

Статья
Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn

В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.

Статья
Парсинг сайта с помощью PYTHON + SELENIUM

В этой статье рассмотрим, как можно извлечь большой объем данных с сайта ГИББД и с помощью какого инструмента. Это может быть полезно для финансовых компаний, которые принимают автомобили в качестве залога. Итак, мне необходимо было получить информацию о владельцах и периодах владения автомобилями, чтобы определить были ли изменения в конкретном периоде.

Статья
Парсинг FIT файлов c данными тренировок

Мне стало интересно проанализировать данные о своих тренировках за последние несколько лет, и я понял, что обычного функционала приложений типа Garmin Connect или бесплатной версии Strava будет недостаточно. В этой статье я расскажу как получить свои персональные данные о тренировках из устройств Garmin и разместить их в реляционной базе данных с помощью библиотек python.

Статья
Создайте средство проверки на плагиат с помощью машинного обучения

Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Статья
Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn

В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.

Статья
Формирование однородных групп для сплит-тестирования

Если перед вами стоит задача проведения А/Б тестирования, то я помогу вам понять, как с помощью python сформировать однородные группы с помощью алгоритмов сходства объектов на основе косинусного и взвешенного косинусного расстояния для его проведения.

Статья