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
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
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
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
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
Сравнение алгоритмов детекции лиц
Очень часто я на просторах интернета натыкаюсь на такой вопрос: «А какое готовое решение по детекции лиц лучше всего использовать?» Так вот, я отобрал 5 решений с Github, которые показались мне хорошими, относительно новыми и лёгкими в использовании, и хотел бы сравнить их между собой.
Статья
Очень часто я на просторах интернета натыкаюсь на такой вопрос: «А какое готовое решение по детекции лиц лучше всего использовать?» Так вот, я отобрал 5 решений с Github, которые показались мне хорошими, относительно новыми и лёгкими в использовании, и хотел бы сравнить их между собой.
Статья
Современный Python: как начать свой проект с нуля при помощи Pyenv и Poetry
Практически все начинающие разработчики сталкиваются с тем, что понимания синтаксиса у языка программирования и хороших инженерных практик недостаточно для того, чтобы начать программировать. Прежде, чем написать первую рабочую программу, нужно создать правильную среду разработки — такую, которая внедряет хорошие методы написания кода, повышает производительность и облегчает взаимодействие и коммуникацию проекте.
Статья
Практически все начинающие разработчики сталкиваются с тем, что понимания синтаксиса у языка программирования и хороших инженерных практик недостаточно для того, чтобы начать программировать. Прежде, чем написать первую рабочую программу, нужно создать правильную среду разработки — такую, которая внедряет хорошие методы написания кода, повышает производительность и облегчает взаимодействие и коммуникацию проекте.
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
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
Программирование на Python: особенности обучения, перспективы, ситуация на рынке труда
Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения. Относится к интерпретируемым языкам. То есть написанный на Python код интерпретируется в момент обращения программой-интерпретатором без предварительной компиляции.
И про этот прекрасный язык подробно раассказываеться в этой статье
Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения. Относится к интерпретируемым языкам. То есть написанный на Python код интерпретируется в момент обращения программой-интерпретатором без предварительной компиляции.
И про этот прекрасный язык подробно раассказываеться в этой статье
«Слабые» ссылки в CPython
"Слабой" ссылки не достаточно, чтобы объект оставался "живым": когда на объект ссылаются только "слабые" ссылки, сборщик мусора удаляет объект и использует память для других объектов. Однако, пока объект не удалён, "слабая" ссылка может вернуть объект, даже если не осталось обычных ссылок на объект.
Статья
"Слабой" ссылки не достаточно, чтобы объект оставался "живым": когда на объект ссылаются только "слабые" ссылки, сборщик мусора удаляет объект и использует память для других объектов. Однако, пока объект не удалён, "слабая" ссылка может вернуть объект, даже если не осталось обычных ссылок на объект.
Статья
Cоздаём математические анимации c помощью Python
Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.
Статья
Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.
Статья
Знакомство со стековыми графами
Стековые графы позволяют генерировать данные о навигации по стеку для конкретного репозитория, не требуя при этом какого-либо участия в конфигурировании со стороны владельца репозитория и не вмешиваясь в процесс сборки или другие задания, связанные с непрерывной интеграцией. В этой статье будет подробно рассказано, как работают стековые графы, и как с их помощью достигаются такие результаты.
Статья
Стековые графы позволяют генерировать данные о навигации по стеку для конкретного репозитория, не требуя при этом какого-либо участия в конфигурировании со стороны владельца репозитория и не вмешиваясь в процесс сборки или другие задания, связанные с непрерывной интеграцией. В этой статье будет подробно рассказано, как работают стековые графы, и как с их помощью достигаются такие результаты.
Статья
Сделай то, сделай это, сделай сам
Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.
Покажу вам, как достичь желаемого на примере библиотеки для Python PySimpleGUI.
Статья
Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.
Покажу вам, как достичь желаемого на примере библиотеки для Python PySimpleGUI.
Статья
Functools – сила функций высшего порядка в Python
В стандартной библиотеке Python есть множество замечательных модулей, которые помогают делать ваш код чище и проще, и
Статья
В стандартной библиотеке Python есть множество замечательных модулей, которые помогают делать ваш код чище и проще, и
functools определенно является одним из них. В этом модуле есть множество полезных функций высшего порядка, которые можно использовать для кэширования, перегрузки, создания декораторов и в целом для того, чтобы делать код более функциональным, поэтому давайте отправимся на экскурсию по этому модулю и посмотрим, что он может нам предложить.Статья
NLP алгоритмы для мониторинга и AIOps с использованием библиотек Python
Чисто теоретически, конечной задачей всей деятельности по созданию алгоритмов для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) является создание искусственного интеллекта (ИИ), который бы понимал человеческий язык, причем “понимал” в значении “осознавал смысл” (анализ текста) и “делал осмысленные высказывания” (синтез текста). Пока до этой цели ещё очень далеко - для распознавания живого языка потребуется дать агенту ИИ все огромные знания об окружающем мире, а также возможность взаимодействовать с ним, т.е. создать «действительно мыслящего» агента. Так что сейчас, в практической плоскости, под обработкой естественного языка понимаются различные алгоритмические методы для извлечения какой-либо полезной информации из текстовых данных.
Статья
Чисто теоретически, конечной задачей всей деятельности по созданию алгоритмов для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) является создание искусственного интеллекта (ИИ), который бы понимал человеческий язык, причем “понимал” в значении “осознавал смысл” (анализ текста) и “делал осмысленные высказывания” (синтез текста). Пока до этой цели ещё очень далеко - для распознавания живого языка потребуется дать агенту ИИ все огромные знания об окружающем мире, а также возможность взаимодействовать с ним, т.е. создать «действительно мыслящего» агента. Так что сейчас, в практической плоскости, под обработкой естественного языка понимаются различные алгоритмические методы для извлечения какой-либо полезной информации из текстовых данных.
Статья