Распознаем тип активности с OpenCV и Deep Learning
https://www.pyimagesearch.com/2019/11/25/human-activity-recognition-with-opencv-and-deep-learning/

Использование QThread с применением moveToThread
https://evileg.com/ru/post/579/

На основе одного из вопросов на форуме я написал пример по использованию QThread в PyQt5, а также использование метода moveToThread для перемещения объекта класса наследованного QObject в другой поток.
В данном примере производится выполнение некоего алгоритма, которые через сигнал возвращает текст, а также цвет текст в главный GUI. Эти данные добавляются в QTextBrowser с установкой цвета.

Schemathesis: property-based testing for API schemas
https://code.kiwi.com/schemathesis-property-based-testing-for-api-schemas-52811fd2b0a4?source=friends_link&sk=a391380cd0d0291d915be499871e2c63

Podcast.__init__: Faster And Safer Software Development With Feature Flags
https://www.pythonpodcast.com/feature-flags-episode-239/

Audio

Нейросеть, которая поможет выбрать фильм – «твои вкусы специфичны»
https://habr.com/ru/post/477630/?utm_campaign=477630&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Бывает смотришь фильм, и в голове только один вопрос – «я что опять попался на кликбейт?». Решим эту проблему и будем смотреть только годное кино. Предлагаю немного поэкспериментировать с данными и написать простую нейросеть для оценки фильма.


В основе нашего эксперимента лежит технология сентимент-анализа для определения настроения аудитории к какому-либо продукту. В качестве данных берем датасет обзоров пользователей на фильмы IMDb. Среда разработки Google Colab позволит быстро обучать нейросеть благодаря бесплатному доступу к GPU (NVidia Tesla K80).

56 проектов на Python с открытым исходным кодом
https://habr.com/ru/post/477442/?utm_campaign=477442&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Клон NumPy
https://habr.com/ru/post/477308/?utm_campaign=477308&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Небольшой модуль для работы с массивами в Python без использования сторонних библиотек (клон NumPy, но только на чистом Python).


Домашним заданием в университете задали написать программу, которая вычисляет нормы и разложения матрицы, но запретили использовать сторонние библиотеки. В выборе языка программирования не ограничивали. Я выбрал python (что было ошибкой, т.к. он намного медленнее Java и C/C++) и соответственно мне нельзя использовать NumPy. В процессе пришлось написать функции выполнения операций с массивами, функции нахождения миноров, определителя и тд. В итоге получилась мини библиотека для работы с массивами.


Мой код, написанный на чистом питоне намного медленнее NumPy, который производит вычисления на C и Fortran (плюс мой код не оптимизирован).

Python Descriptors
https://realpython.com/python-descriptors/

DjangoChat: Listen Notes - Wenbin Fang
https://djangochat.com/episodes/listen-notes-wenbin-fang-9cSS_Ook

audio

Talk Python to Me: #240 A guided tour of the CPython source code
https://talkpython.fm/episodes/show/240/a-guided-tour-of-the-cpython-source-code

Audio

Python Bytes: #158 There's a bounty on your open-source bugs!
https://pythonbytes.fm/episodes/show/158/there-s-a-bounty-on-your-open-source-bugs

Audio

TabPy для работы с данными в ClickHouse из Tableau
https://habr.com/ru/post/477864/?utm_campaign=477864&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Выстраивание коммуникаций между брендами и людьми — то, чем мы в Dentsu Aegis Network занимаемся каждый день, и неотъемлемой частью этой работы является анализ данных. В ряде случаев этот процесс не требует data science (хотя и он у нас есть), тогда мы используем BI платформу Tableau (https://en.wikipedia.org/wiki/Tableau_Software). Ее основная цель — дать нашим сотрудникам и клиентам удобный интерфейс для потребления данных без написания скриптов, SQL запросов и т.п.


В этой статье мы расскажем, как нам удалось решить проблему взаимодействия Tableau с ClickHouse (https://ru.wikipedia.org/wiki/ClickHouse).

Как я решал соревнование по машинному обучению data-like
https://habr.com/ru/post/475182/?utm_campaign=475182&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно прошло (https://vc.ru/data-like) соревнование от Тинькофф и McKinsey. Конкурс проходил в два этапа: первый — отборочный, в kaggle формате, т.е. отсылаешь предсказания — получаешь оценку качества предсказания; побеждает тот, у кого лучше оценка. Второй — онсайт хакатон в Москве, на который проходит топ 20 команд первого этапа. В этой статье я расскажу об отборочном этапе, где мне удалось занять первое место и выиграть макбук. Команда на лидерборде называлась "дети Лёши".

Как уменьшить использование памяти и ускорить работу кода на Python с помощью генераторов
https://habr.com/ru/post/477926/?utm_campaign=477926&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Когда я начал изучать генераторы в Python, я понятия не имел насколько они важны. Однако они постоянно помогали мне при написании функций на протяжении всего моего путешествия по машинному обучению.
 
Функции-генераторы позволяют объявить функцию, которая будет вести себя как итератор. Они позволяют программистам создавать быстрые, простые и чистые итераторы. Итератор – это объект, который может быть повторен (зациклен). Он используется для того, чтобы абстрагировать контейнер данных и заставить его вести себя как итерируемый объект. Например, примером итерируемого объекта могут быть строки, списки и словари.

Используем Prophet для предсказания данных
https://towardsdatascience.com/forecasting-in-python-with-facebook-prophet-29810eb57e66

Пуленепробиваемые модели Django
https://webdevblog.ru/puleneprobivaemye-modeli-django/

Перевод статьи: Haki Benita – Bullet Proofing Django Models  (https://hakibenita.com/bullet-proofing-django-models)
Недавно мы добавили банковские реквизиты в один из наших продуктов. Во время разработки мы столкнулись с некоторыми проблемами, и я подумал, что это может быть хорошей возможностью для изучения некоторых шаблонов, которые мы используем в наших моделях Django.

Netflix / vmaf - оцениваем качество видео
https://github.com/Netflix/vmaf

Автоматизация задач администрирования API VMware vSphere с использованием Python
https://habr.com/ru/post/478024/?utm_campaign=478024&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss



В нашей компании активно используется платформа для виртуализации VMware vSphere. В ней живут тестовые среды продуктов, демонстрационные стенды, эмуляторы различных инфраструктур заказчиков и прочие не менее важные «виртуалки». Несмотря на достаточную мощность нашей инфраструктуры, доступ большого числа человек к управлению виртуальными машинами постоянно приводит к конфликтам и снижению производительности фермы. Разделение пулов между отделами (инженерами, тестировщиками, сейлами и разработчиками) проблему до конца не решает, поэтому периодически приходится разбираться, кто всем мешает и кто съел все ресурсы. При количестве виртуальных машин далеко за сотню сделать это вручную бывает проблематично, поэтому мы научились использовать API. VMware vSphere имеет довольно богатое API, которое незаслуженно слабо освещено на Хабре, хотя прикладная область применения довольна широка.


В данной статье будут приведены примеры взаимодействия в рамках задач администрирования с помощью Python.

Мультифункциональный фиттинг экспериментальных данных
https://habr.com/ru/post/478148/?utm_campaign=478148&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Очень часто, как и в точных науках (физика, химия), так и в прочих областях (экономика, социология, маркетинг и пр.) при работе с разного рода экспериментально полученными зависимостями одной величины (Y) от другой (X) возникает потребность описать полученные данные какой-нибудь математической функцией. Этот процесс часто называют экспрессией, аппроксимацией, приближением или фиттингом.

Поиски «идеального» GUI. Путь новичка
https://habr.com/ru/post/478106/?utm_campaign=478106&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Изучая первый язык я хотел видеть кнопочки, а не только текст в консоли. Я сделал на Python3+tkinter калькулятор. Это заняло 585 строк. Применив к коду магию py2app, я получил bundle размером 45MB. Мне не понравилась работать с py2app. Иногда все переставало работать, если использовались сторонние библиотеки, а иногда я исправлял код py2app. Из-за этого я думал, что standalone-приложения делать очень сложно.