Рубрика «python» - 110

Привет! Меня зовут Саша и я backend разработчик. В свободное от работы время я изучаю ML и развлекаюсь с данными hh.ru.

Эта статья о том, как мы с помощью машинного обучения автоматизировали рутинный процесс назначения задач на тестировщиков.

В hh.ru есть внутренняя служба, на которую в Jira создаются задачи (внутри компании их называют HHS), если у кого-то что-то не работает или работает неправильно. Дальше эти задачи вручную обрабатывает руководитель группы QA Алексей и назначает на команду, в чью зону ответственности входит неисправность. Лёша знает, что скучные задачи должны выполнять роботы. Поэтому он обратился ко мне за помощью по части ML.
Автоматическое назначение задач в Jira с помощью ML - 1
Читать полностью »

image

Что важно для команды разработчиков, которая только начинает строить систему, базирующуюся на машинном обучении? Архитектура, компоненты, возможности тестирования с помощью интеграционных и юнит тестов, сделать прототип и получить первые результаты. И далее к оценке трудоемкости, планированию разработки и реализации.

В этой статье речь пойдет как раз о прототипе. Который был создан через некоторое время после разговора с Product Manager: а почему бы нам не «пощупать» Machine Learning? В частности, NLP и Sentiment Analysis?
Читать полностью »

Проблема памяти может возникнуть, когда в процессе выполнения программы нужно иметь большое количество объектов, особенно если есть ограничения на общий размер доступной оперативной памяти.
Ниже приводится обзор некоторых методов уменьшения размера объектов, которые позволяют существенно сократить объем оперативной памяти, необходимой для программ на чистом Python.

Читать полностью »

Привет!

Не секрет, что для оценки платежеспособности клиентов банки используют данные из различных источников (кредитное бюро, мобильные операторы и т.д.). Количество внешних партнёров может достигать нескольких десятков, а аналитиков в нашей команде наберётся лишь несколько человек. Возникает задача оптимизации работы небольшой команды и передачи рутинных задач вычислительным системам.

Как данные попадают в банк, и как команда аналитиков следит за этим процессом, разберём в данной статье.
Читать полностью »

Недавно сидел я в одном сообществе программистов в Telegram и заметил один очень любопытный профиль. Любопытным было следующее — на главном фото у него было изображено нынешнее время. Мне стало жутко интересно как он этого добился, и я решил во что бы то ни стало написать такую же программу.

image

Читать полностью »

Много копий сломано в обсуждениях того, почему питон эдакий бяка — не запрещает вызывать непубличные методы. И конечно, не раз звучали объяснения в духе «мы все тут взрослые люди», но похоже их было недостаточно, мне кажется, я наконец понял, как это объяснить более понятно, надеюсь, что это действительно так.

Напомню, что для private методов питон всего-лишь динамически изменяет имя и никак не ограничивает доступ к нему, а для protected не делает и этого, это просто соглашение об именовании методов, для тех кто не очень в курсе, есть дополнительные материалы тут и тут.
Читать полностью »

Инженеры очень любят измерения и числа. Поэтому нет ничего удивительного в том, что они пытаются измерять в численном виде такую нетривиальную штуку, как качество кода.

Мелкая питонячая радость #4: Radon — качество кода, измеренное в числах - 1

Метрик для оценки текстов программ придумали немало — от банального количества строк кода в проекте до не столь очевидного "индекса поддерживаемости" (Maintainability Index). Подробно про все существующие способы обмазывания кода всякими метриками можно почитать в этой статье.

В мире Python, конечно же, есть своя штука для оценки качества кода. Она называется radon. Она написана на этом же самом Python и работает исключительно с питонячими файлами.

Читать полностью »

Примечание

Michael NielsenПеред вами – перевод свободной онлайн-книги Майкла Нильсена «Neural Networks and Deep Learning», распространяемой под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License. Мотивацией к его созданию послужил успешный опыт перевода учебника по программированию, "Выразительный JavaScript". Книга по нейросетям тоже достаточно популярна, на неё активно ссылаются авторы англоязычных статей. Её переводов я не нашёл, за исключением перевода начала первой главы с сокращениями.

Желающие отблагодарить автора книги могут сделать это на её официальной странице, переводом через PayPal или биткоин. Для поддержки переводчика на Хабре есть форма «поддержать автора».

Введение

Этот учебник подробно расскажет вам о таких понятиях, как:

  • Нейросети — прекрасная программная парадигма, созданная под влиянием биологии, и позволяющая компьютеру учиться на основе наблюдений.
  • Глубокое обучение – мощный набор техник обучения нейросетей.

Нейросети (НС) и глубокое обучение (ГО) на сегодня дают наилучшее решение многих задач из областей распознавания изображений, голоса и обработки естественного языка. Этот учебник научит вас многим ключевым концепциям, лежащим в основе НС и ГО.
Читать полностью »

В последнем семестре университета я выбрал курс компиляторов CS444. Там каждая группа из 1-3 человек должна была написать компилятор из существенного подмножества Java в x86. Язык на выбор группы. Это была редкая возможность сравнить реализации больших программ одинаковой функциональности, написанных очень компетентными программистами на разных языках, и сравнить разницу в дизайне и выборе языка. Такое сравнение породило массу интересных мыслей. Редко можно встретить такое контролируемое сравнение языков. Оно не идеально, но намного лучше, чем большинство субъективных историй, на которых основано мнение людей о языках программирования.

Мы сделали наш компилятор на Rust, и сначала я сравнил его с проектом команды на Haskell. Я ожидал, что их программа будет намного короче, но она оказалась того же размера или больше. То же самое для OCaml. Затем сравнил с компилятором на C++, и там вполне ожидаемо компилятор был примерно на 30% больше, в основном, из-за заголовков, отсутствия типов sum и сопоставлений с образцом. Следующее сравнение было с моим другом, которая сделала компилятор самостоятельно на Python и использовала менее половины кода, по сравнению с нами, из-за мощности метапрограммирования и динамических типов. У другого товарища программа на Scala тоже была меньше нашей. Больше всего меня удивило сравнение с другой командой, которая тоже использовала Rust, но у них оказалось в три раза больше кода из-за разных дизайнерских решений. В конце концов, самая большая разница в количестве кода оказалась в пределах одного языка!
Читать полностью »

Друзья, добрый вечер! У нас отличные новости, открыт набор в новую группу по курсу «Разработчик Python». Группа стартует уже в начале июля, а прямо сейчас, по устоявшейся традиции, мы делимся полезным переводом подготовленным для студентов данного курса.

Полезные инструменты Python - 1

Когда вы только начинаете учить Python, кто-то объясняет вам, что вы можете добавить свою папку с исходниками в переменную среды PYTHONPATH и тогда ваш код можно будет импортировать из других директорий. Очень часто объясняющий забывает сказать, что в большинстве случаев – это плохая идея. Некоторые люди узнают это в интернете, другие просто понимают на собственном опыте. Но слишком большое количество людей (особенно неопытные программисты), думают, что других альтернатив быть не может.Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js