Решаем систему линейных алгебраических уравнений с Python-пакетом scipy.linalg (не путать с numpy.linalg)
https://habr.com/ru/post/564154/?utm_campaign=564154&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Аппарат линейной алгебры применяют в самых разных областях — в линейном программировании, эконометрике, в естественных науках. Отдельно отмечу, что этот раздел математики востребован в машинном обучении. Если, например, вам нужно поработать с матрицами и векторами, то, вполне возможно, на каком-то шаге вам придётся решать систему линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). 

Наглядно о том, как работает NumPy
https://habr.com/ru/post/564240/?utm_campaign=564240&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Есть тексты, похожие на вино или динамит: с годами они не стареют, а напротив, приобретают вес и значимость. Сегодня к старту флагманского курса о Data Science (https://skillfactory.ru/dstpro?utm_source=infopartners&utm_medium=habr&utm_campaign=habr_DSPR&utm_term=regular&utm_content=230621) мы решили поделиться переводом визуального учебного руководства о NumPy 2019 года, прочитав которое даже не слишком близкий к математике человек поймёт, как работает эта библиотека Python. Если вы не хотите долго объяснять NumPy, но делать это всё равно приходится, положите статью в закладки и она сэкономит ваше время.

Декодирование сигнала с видеофона 1988 года выпуска
https://habr.com/ru/post/564076/?utm_campaign=564076&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В наши дни можно легко связаться по видеосвязи практически с любой точкой мира. Но потребовалось много времени, чтобы технология достигла такого уровня. Я покажу, какие решения использовали инженеры в 1988 году, чтобы вы могли не только говорить, но и видеть своего друга или партнера во время разговора.

Python Bytes: #239 No module named pythonbytes
https://pythonbytes.fm/episodes/show/239/no-module-named-pythonbytes

Creating a COVID-19 dashboard with Django & ChartJS
https://atheenaantony.hashnode.dev/creating-a-covid-19-dashboard-with-django-and-chartjs

Выращивание Магических Квадратов с помощью Python
https://habr.com/ru/post/564394/?utm_campaign=564394&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В этой статье я опишу метод получения нормальных магических квадратов порядка nm, где n и m - положительные натуральные числа, при условии, что нам известен нормальный магический квадрат порядка n

Однажды, еще в школе, я заинтересовался магическими квадратами, как весьма хардкорной заменой судоку. По-сути, все свободное время в школе я проводил за составлением магических квадратов. Здесь и в дальнейшем, под магическим квадратом я подразумеваю нормальный магический квадрат (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D0%B3%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82).

Google Colorizing Transformer vs Deoldify
https://habr.com/ru/post/563858/?utm_campaign=563858&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Продолжение заметок про оцветнение. Запустим уже несвежую, но ещё новую нейросеть и будем сравнивать со старичком Deoldify на множестве тестовых примеров, чтобы оценить скорость надвижения будущего.

Разработка большого проекта за 6 месяцев: как не облажаться
https://habr.com/ru/post/564024/?utm_campaign=564024&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я Леша Половинкин, работаю руководителем Python-разработки в AGIMA. Сегодня сказ будет о том, как разработать в очень короткие сроки с нуля классифайд для авто (а попросту огромную доску объявлений с кучей прикрученных к ней сервисов) и совершить те ошибки, которые неизбежны.

Ещё одна статья о том, как писать на Питоне
https://habr.com/ru/post/564598/?utm_campaign=564598&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня я сниму костюм аниматора и вместо развлечений расскажу вам немного за питон.Я довольно посредственный программист, но иногда мне удаётся усыпить что-нибудь бдительность, и меня считают сеньором. И вот как-то так получилось, что я стал делать много код ревью. Просматривая файл за файлом, я вдруг увидел, что люди и проекты меняются, а вот моменты, к которым я, зануда такая, придираюсь, остаются теми же. Поэтому я решил собрать самые частые паттерны в эту сумбурную статью и надеюсь, что они помогут вам писать более чистый и эффективный питон-код.

The Real Python Podcast – Episode #66: Practicing Python With CSV Files and Extracting Values With "filter()"
https://realpython.com/podcasts/rpp/66/

Talk Python to Me: #322: A path into data science
https://talkpython.fm/episodes/show/322/a-path-into-data-science

Audio

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Декодирование сигнала с видеофона 1988 года выпуска
- Разработка платформы управления данными. Доклад Яндекса
- Python⇒Speed: Measuring memory usage in Python: it's tricky!
- Python-скрипт для импорта банковских расходов в Splitwise
- Нейрозапятые, или как мы оставили своих редакторов без работы (ну почти)
- EDA становится проще, если есть SWEETVIZ
- Наглядно о том, как работает NumPy
- ABBYY NeoML 2.0: Python и многое другое

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/392/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Голосовой дневник на python с распознаванием голоса и сохранением в Mongo DB
https://habr.com/ru/post/564924/?utm_campaign=564924&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Все больше растет популярность голосовых интерфейсов. Многие технологические компании-гиганты стремятся сделать своего голосового помощника. Но речевые технологии доступны и обычным пользователям. Каждый может использовать их в своих проектах и делать голосовые интерфейсы еще удобнее и популярнее .
Голосовой дневник - лишь один из примеров того, как можно встроить функции голосового интерфейса в повседневные действия.

Weekly Python StackOverflow Report: (cclxxxi)
http://python-weekly.blogspot.com/2021/06/cclxxxi-stackoverflow-python-report.html

ML-обработка результатов голосований Госдумы (2016-2021)
https://habr.com/ru/post/564806/?utm_campaign=564806&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно я наткнулся на сайт vote.duma.gov.ru (http://vote.duma.gov.ru/), на котором представлены результаты голосований Госдумы РФ за весь период её работы — с 1994-го года по сегодняшний день. Мне показалось интересным применить некоторые техники машинного обучения, а так же обычной статистической обработки для выяснения следующих вопросов.

Python: неочевидное в очевидном
https://habr.com/ru/post/564804/?utm_campaign=564804&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Изучение любого языка - очень долгий процесс, в ходе которого могут возникать ситуации, когда очевидные с виду вещи ведут себя странно. Даже спустя много лет изучения языка не все и не всегда могут с уверенностью сказать “да, я знаю этот на 100%, несите следующий”.
Python - один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, но и он имеет ряд своих нюансов, которые на протяжении многих лет изменялись, оптимизировались и теперь ведут себя немного не так, как это может показаться, глядя на строчки незамысловатого кода.

Перефразирование русских текстов: корпуса, модели, метрики
https://habr.com/ru/post/564916/?utm_campaign=564916&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Автоматическое перефразирование текстов может быть полезно в куче задач, от рерайтинга текстов до аугментации данных. В этой статье я собрал русскоязычные корпуса и модели парафраз, а также попробовал создать собственный корпус, обучить свою модель для перефразирования, и собрать набор автоматических метрик для оценки их качества.В итоге оказалось, что модель для перевода перефразирует лучше, чем специализированные модели. Но, по крайней мере, стало более понятно, чего вообще от автоматического перефразирования можно хотеть и ожидать.

Quansight Labs Blog: Distributed Training Made Easy with PyTorch-Ignite
https://labs.quansight.org/blog/2021/06/distributed-made-easy-with-ignite/

Python⇒Speed: Measuring the memory usage of a Pandas DataFrame
https://pythonspeed.com/articles/pandas-dataframe-series-memory-usage/

How much memory are your Pandas DataFrame or Series using? Pandas provides an API for measuring this information, but a variety of implementation details means the results can be confusing or misleading.

 

Python 3.9.6, 3.8.11, 3.7.11, and 3.6.14 are now available
http://feedproxy.google.com/~r/PythonInsider/~3/mjnsTchkg4Q/python-396-3811-3711-and-3614-are-now.html