Python/ django

DataTalks #8: изучение пользователей Всем привет! 25 ноября в Минске состоялась восьмая встреча белорусского сообщества аналитиков DataTalks. В этот раз речь шла о том, как исследовать покупателей/игроков/клиентов и на основе полученных данных делать выводы, полезные для бизнеса и пользователей. В этот раз встречу посетили более 200 участников из Беларуси и России. Под катом вы найдете записи выступлений: — «Как быстро и просто исследовать продукт с помощью пользователей?» — Софья Чебанова, руководитель лаборатории исследования пользовательского опыта Wargaming. — «Как меняется покупатель?» — Валентин Соколовский, глава направления по работе с розницей Nielsen Belarus. — «Удовлетворенность пользователей: от индивидуального мнения к бизнес-решению» — Ирина Малова, руководитель отдела исследований Wargaming; Андрей Ярмола, руководитель отдела Data Science Wargaming; Екатерина Яворская, специалист отдела исследований Wargaming. — «Данные с человеческим лицом» — Амельков Александр, директор исследовательской компании Amelkov.by. — «Medtech и кросс-дисциплинарные проекты на стыке IT и профессиональной медицины» — Роман Громов, сoоснователь и соинвестор проектов Ariadna (computer assisted surgery) & ARRM.IO (gesture recognition platforms for mobile platforms). — «Мне не нужно мнение – я хочу знать, как ты себя поведешь: 10 способов улучшить интервью с пользователем» — Тамара Кулинкович, совладелец «Студии Сорокина и Кулинкович». Читать дальше → https://goo.gl/FT1tK1 #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Сравнение PHP и Python. Что лучше? Что учить? #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Задача со звездочкой: как мы перекодировали ФИАС в КЛАДР С 1 января ФНС перестанет обновлять адресный справочник КЛАДР. Он официально устареет, останется один ФИАС. Но многие промышленные системы до сих пор работают с КЛАДР. Поставщики не собираются их обновлять, а переделывать своими руками бизнесу выходит долго и дорого. Мы послушали клиентов и придумали решение: взять ФИАС, который живее всех живых, и написать перекодировщик в КЛАДР. Со стороны задача кажется легкой. Нам так и говорили: «То есть вы просто берете ФИАС и переделываете в КЛАДР?». На деле никакого «просто» нет. У справочников совсем разные структуры и непонятно, как из подкачанного ФИАС раскидать данные в неказистый КЛАДР. При этом общей документации для справочников нет. Это было веселье, которым мы сейчас щедро поделимся. Читать дальше → https://goo.gl/qhrCNg #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Доброго времени суток! Ищу человека способного читать английскую техническую литературу. Занимаюсь перевод офф. документации фреймворка Kivy. Перевёл 3 главы и 2 урока. На данный момент перевожу 21 главу, начинаю я с самого необходимого. Цель сделать хороший старт для тех кто только начинает изучать Kivy. #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Приветствую. Коллеги, не подскажите как реализовать подобный функционал на Django, с возможностью записи на определенное время. Может быть кто-нибудщь с этим сталкивался и есть ли библиотеки для подобного рода задач? #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

ИТ-прогнозы 2018 года: 8 инфраструктурных трендов Конец года — время подведения итогов и обсуждения грядущих трендов. Мы проанализировали соответствующие материалы аналитиков Gartner, IDG и других компаний, чтобы понять, как на самом деле будет развиваться направление ИТ-инфраструктуры. Читать дальше → https://goo.gl/ScNDbc #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Скиньте пожалуйста уроки по Python. хочу начать изучать данный язык. #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

мжт пригодится кому) #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Вода и полиакрилат натрия ═════════════════════ Полиакрилат мгновенно впитывает воду и сильно набухает. Похожие на снег хлопья буквально выскакивают из стаканчика. Полиакрилат натрия – интересное вещество. Кроме того, что его молекулы очень длинные, они состоят из одинаковых повторяющихся фрагментов, содержащих заряженные группы. ═════════════════════ Как получается снег в стакане? ═════════════════════ Полиакрилат натрия является очень гигроскопичным веществом, то есть он очень любит поглощать воду. Поэтому вода в стакане активно впитывается гранулами полиакрилата натрия, а они, в свою очередь, набухают, прямо как множество маленьких губок. ═════════════════════ Что произойдёт, если добавить меньше (больше) воды? ═════════════════════ Если воды будет меньше, чем это предусмотрено опытом, гранулы просто меньше набухнут, и общий эффект будет менее заметным. А вот при чрезмерном добавлении Н2O гранулы наоборот раскиснут, слипнутся и превратятся в гель – полупрозрачную вязкую массу, весьма напоминающую по своей консистенции желе или холодец. В нашем эксперименте реализована «золотая середина»: полиакрилат натрия в достаточной степени набух, но при этом не превратился в гель. Впрочем, никто не мешает убедиться в этом самим. Добавьте чуть больше воды к маленькой щепотке «снега» на подносе, и вскоре она станет прозрачной и начнёт растекаться, превратившись в гель. ═════════════════════ Можно ли потрогать этот снег? ═════════════════════ Конечно, трогайте! Но ни в коем случае не ешьте. А после этого не забудьте помыть руки. Обратите внимание: с настоящим снегом его сближает и скользкость, так как при небольшом нажиме часть воды смачивает поверхность набухших гранул. ═════════════════════ Где ещё применимы впитывающие свойства полиакрилата натрия? ═════════════════════ Полиакрилат натрия впитывает воду в количествах, в сотни раз превышающих их собственную массу. Благодаря такому удобному свойству это соединение используется в качестве наполнителя для подгузников. Вы сами убедились на опыте, что поглощение происходит достаточно быстро. Следует отметить, что вместе с водой полиакрилат натрия способен поглощать и многое из её содержимого. Как упоминалось в разделе «Что произошло», полиакрилат натрия может также образовывать гель, который применяется в составе различных красок, загустителей и моющих средств. ═════════════════════ Какие ещё вещества так же хорошо поглощают воду? ═════════════════════ Полиакрилат натрия довольно хорошо проявил свою впитывающую способность. Однако в тех же самых подгузниках вместо него можно применить другие полимеры – полиакриловую и полиметакриловую кислоту. Тем не менее, минус таких осушителей заключается в том, что при поглощении воды они значительно увеличиваются в объёме, что не всегда удобно. К тому же, часто требуется, чтобы осушитель поглощал не только воду, но и какие-то другие примеси из воздуха. В этом отношении более универсальным осушителем является силикагель – особенным образом устроенный оксид кремния SiO2. К слову, этот же оксид составляет бóльшую часть песка. Другими примерами осушителей могут выступать различные соли, например, хлорид кальция CaCl2 или безводный сульфат меди CuSO4. #gif@physics_math #химия@physics_math #интересные_факты@physics_math #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Микромодульные центры обработки данных Заводские микромодульные дата центры объединяют информационные технологии и вспомогательную инфраструктуру в автономном блоке. Мини-дата центры быстро развиваются в конечных сетевых подключениях – на заводах, контейнерных суднах, базовых станциях сотовой связи. Основанием для этого является тот факт, что все предприятия стараются внедрить вычислительные и накопительные мощности ближе к тому месту, где генерируются данные. Читать дальше → https://goo.gl/s86R8C #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Всем привет, знаю что вопрос очень тупой, но я всё же рискну его задать, 😁 Учусь на датасете титаник https://www.kaggle.com/c/titanic/data Модель построил и пока что добился точности 83% )) Как теперь присвоить к каждой метке PassengerId датасета test.csv значение Survived и собрать это все дело в CSv файл? То-есть чтобы это выглядело так: PassengerId Survived 0 892 0 1 893 1 2 894 0 3 895 0 4 896 1 #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

При каких условиях может взорваться двигатель внутреннего сгорания? ═════════════════════ Для понимания процесса детонации необходимо вспомнить, что происходит с топливом в цилиндрах бензинового двигателя. Когда смесь бензиновых паров с воздухом попадает в камеру сгорания, она воспламеняется с помощью искры. Соответственно, фронт пламени плавно распространяется от электрода свечи зажигания к переферии. Важно понимать, что никаких взрывов здесь не происходит (именно так считаю многие неопытные автомобилисты), скорость распространения огня ограничивается примерно пятьюдесятью метрами в секунду, что позволяет обеспечить мягкую и бесперебойную работу двигателя внутреннего сгорания. При этом каждый двигатель нуждается в определеном опережении зажигания, необходимом для того, чтобы смесь воспламенялась еще до того, как поршень окажется в своем верхнем мертвом положении, а догорала в конце поршневого рабочего хода. В случае, если этот процесс нарушен, возникает неравномерное воспламенение воздушно-бензиновой смеси и ее сгорание приобретает взрывообразный характер, что со стороны проявляется в виде металлических стуков и, в некоторых случаях, тряской автомобиля. Также нередко слышны хлопки в глушителе такого автомобиля, что происходит по причине догорания топливной смеси в глушителе. Стоит заметить, что судорожные рывки и вздрагивания автомобиля после выключения двигателя детонацией не являются. Это явление получило название дизелинг, и имеет несколько отличные от детонации механизмы. ═════════════════════ Причины детонации двигателя ═════════════════════ В чем же кроются причины столь неприятного явления? Благодаря недобросовестности некоторых поставщиков топлива, в нашей стране лидирующее место по причинам детонации занимает качество используемого в автомобиле топлива. Топливо с более низким, чем заявлено, октановым числом будет далеко не лучшим образом вести себя в двигателе, сгорая быстро и менее равномерно, чем то, которое предусмотрено заводом-изготовителем. При этом, помимо неприятных металлических стуков, детали мотора будут подвергаться более интенсивному тепловому и механическому ударному воздействию. Соответственно, намного сократится время до капитального ремонта. Второй распространенной причиной детонации является слишком раннее зажигание, при котором топливо также воспламеняется преждевременно и сгорает взрывообразно, с большим выделением тепла, которое не выполняет полезной работы. Вследствие этого повышаются нагрузки на основные механизмы двигателя и возникает дополнительный риск образования задиров на стенках цилиндров, коленчатом вале, вкладышах. Нередко фактором, вызывающим детонацию, становится и нагар на внутренних поверхностях двигателя, который прямо или опосредованно увеличивает степень сжатия и нарушает процесс горения. ═════════════════════ Как бороться с детонацией? ═════════════════════ Борьба с детонацией сводится к устранению фактора, который ее вызвал. Минимум, что необходимо сделать при неожиданном появлении детонации, это сменить заправку. Вполне возможно, что проблема заключается всего лишь в некачественном топливе. Также иногда возникает необходимость замены воздушного фильтра, ведь недостаточное количество воздуха обуславливает наличие переобагощенной топливной смеси. Регулировка угла опережения зажигания может решить возникшую проблему, но эту процедуру можно произвести лишь на карбюраторных автомобилях. Инжекторные автомобили имеют собственный блок управления процессами работы двигателя, который и управляет, по программе, настройкой подобных параметров. Радикальная борьба с нагаром двигателя заключается в полной разборке ДВС и проведении его капитального ремонта. К счастью, существуют менее трудоемкие и затратные методы. На сегодняшний день разработано немало присадок, способствующих очищению двигателя от нагара. Также можно использовать старый метод, заключающийся в том, что автомобилю необходимо дать поработать на высоких оборотах, например при езде по скоростной магистрали. Это способствует частичному уменьшению нагара. #gif@physics_math #техника@phy

Для тех кто боялся, но все же готов попробовать. (Excel) Зачастую, когда говорят о работе в офисных приложениях, подразумевается использование ПК в качестве печатной машинки и, если честно, то это достаточно дорогая замена физическим механизмам, если не пользоваться возможностями который дает нам ПК. Давайте об этом и поговорим. Читать дальше → https://goo.gl/SzBw7g #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Preview документов в программе на Python #python #pirsipy #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Подборка дронов квадрокоптеров ═════════════════════ #gif@physics_math #техника@physics_math #интересные_факты@physics_math #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

WebRTC: как два браузера договариваются о голосовых и видеозвонках Спойлер: никак. За них это делает разработчик. Когда много лет назад начали убивать Flash, пострадали не только браузерные игры. Flash традиционно была сильна в голосовых и видеозвонках: прямой доступ к микрофону, камере, динамикам, возможность работать с UDP-пакетами. В HTML5 заменой стала технология WebRTC. Та самая, которая несколько месяцев назад наконец-то приземлилась в Safari и Edge. Теперь можно звонить с веб-страницы, открытой на iPhone, на другую веб-страницу, например, открытую в Firefox Quantum на линуксе. Одна из «фишек» WebRTC, которой не было у Flash — это возможность P2P-соединений между браузерами. Но чтобы peer-to-peer работал, программисту придется помучиться. О том, как браузеры договариваются куда слать UDP-пакеты, и что при этом должен сделать разработчик — под катом. Читать дальше → https://goo.gl/Gn5U2b #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Автобус-амфибия ═════════════════════ Автомобили-амфибии все мы видели, по крайней мере, в кино. Но сейчас появился вполне реальный автобус-амфибия. Он будет использоваться в качестве экскурсионного транспорта в городах, стоящих на воде. Шотландский конструктор Джордж Смит шесть лет работал над созданием автобуса, который мог бы в равной степени передвигаться и по асфальту, и по воде. И вот, наконец, его работа завершена. Первый в мире автобус-амфибия создан и введен в эксплуатацию. Внешне этот необычный транспорт мало чем отличается от обычных автобусов, бороздящих дороги по всему миру. Вот только он обладает подвесным лодочным мотором и герметическим салоном, которые позволяют ему двигаться не только по дорогам, но и по воде. Максимальная скорость этого автобуса-амфибии в водной среде составляет 15 километров в час. Предназначен этот автобус-амфибия, в первую очередь, для туристических целей. Ведь это же так замечательно! Автобус с туристами ездит по улицам города, экскурсовод рассказывает то про один выдающийся объект, то про другой, и тут транспортное средство сворачивает в воду. Никаких пробок, отличный обзор на прибрежные достопримечательности, море восторга у туристов. Автобус имеет пятьдесят посадочных мест, каждое из которых оснащено кондиционером и DVD-плеером с жидкокристаллическим монитором. Кроме того, в автобусе есть биотуалет. Первый такой туристический автобус-амфибия вышел на маршрут несколько месяцев назад в Сан-Франциско. А на днях в Будапеште появился первый автобус-амфибия в Европе. Стоимость экскурсионного тура на последнем – 27 евро для взрослых туристов и 20 для детей от 6 до 14 лет. Несмотря на высокую стоимость этих необычных автобусов (она составляет 416 тысяч долларов), итальянская компания AmphiCoach, занимающаяся их производством, уже получила 30 заказов. #gif@physics_math #техника@physics_math #интересные_факты@physics_math #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Клонирует ли Ketchapp игры? Старая добрая страшилка «Если вы выпустите успешную игру, то Ketchup скопирует её за неделю» уже давно ходит среди игровых разработчиков. Одни считают, что это правда; другие – что это глупые сплетни. На этот раз ей нашёлся свежий, с пылу с жару, пример, достойный обсуждения (сразу замечу, что в данной ситуации не всё однозначно). На выходных широкое внимание общественности привлёк Burak Kurkcu, разработчик из Турции. В своём Twitter он рассказал о том, что издатель Ketchup и разработчик Юрий Саначев склонировали его мобильную игру Stair Hops. Причём, в отличие от оригинальной игры, созданный за два месяца и выпущенный Ketchapp клон под названием Stairs попал в TOP-10 и приносит издателю неплохой заработок. С юридической точки зрения (и основываясь на аналогичном опыте других разработчиков), сделать можно мало что — разработчик использует свои собственные ассеты (изображения, звуки, код), поэтому перепутать игры невозможно, а игровые механики не являются предметом копирайта (их можно запатентовать и попытаться отстоять в суде, однако сделать это надо было до релиза). Здесь можно поспорить, является ли игра жанра «infinite jumper» оригинальной в принципе — сам разработчик утверждает, что до выпуска его игры никаких аналогов в App Store не существовало. Читать дальше → https://goo.gl/MCYdvS #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

#python #pydigest Ууух, новая порция Python новостей в Python Дайджест 208. В выпуске вы найдете: - Как взломать систему CAPTCHA за 15 минут с Machine Learning - История победы на международном соревновании по распознаванию документов команды компании SmartEngines - Airflow Workshop: сложные DAG’и без костылей - Первые шаги с GitPython - Корреляция IQ с нашей жизнью (Feature ranking) - Preview документов в программе на Python - [Видео] Pipfile, pipenv, pip… what?! - [Видео] Практический Hypothesis - django-AB-project - A/B тестирование в Django (Split testing) - aiozipkin - инструмент для распределанной трассировки asyncio приложений и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/208/ #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

#python #pydigest Новая порция Python новостей в Python Дайджест 208. В выпуске вы найдете: - Как взломать систему CAPTCHA за 15 минут с Machine Learning - История победы на международном соревновании по распознаванию документов команды компании SmartEngines - Airflow Workshop: сложные DAG’и без костылей - Первые шаги с GitPython - Корреляция IQ с нашей жизнью (Feature ranking) - Preview документов в программе на Python - [Видео] Pipfile, pipenv, pip… what?! - [Видео] Практический Hypothesis - django-AB-project - A/B тестирование в Django (Split testing) - aiozipkin - инструмент для распределанной трассировки asyncio приложений и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/208/ #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python