في نهاية يونيو ، تم عقد اجتماع في مكتب موسكو حيث تم جمع قسمين: تقارير عن Python ، تم تشكيل تكوينها على أساس قائمة عامة بالتقارير المقدمة إلى PyCon Russia ومسار
PyData من
لقاء PyData Moscow . تم جمع العروض التقديمية وتسجيلات التقارير والتعليقات الصغيرة في إطار الخفض.
"كيفية استخدام JupyterHub إلى 100٪ على مثال ML-school DataGym و Lamoda"
بيتر إرماكوف ، عالم بيانات أول في لامودا ومدرب بيانات في
DataGymمنذ أكثر من عامين
تحدثت عن استخدام jupyter 100٪. لكن ماذا لو لم تكن وحدك؟ كيف يمكن الوصول إلى جهاز واحد إلى 20 طالبًا يدرسون في ML ، أو فريق من RND يتكون من 15 طالبًا؟ وصفات جاهزة وتوصيات وأشعل النار المجمعة.
"SQL botkneki: العثور على الاختناقات والقضاء عليها عند التوسع"
ميخائيل نوفيكوف ، مطور رئيسي ، فاست تراك (fstrk.io)
أنت تبدأ مشروع جديد. تثبيت إطار الويب ، إطار ORM ، كتابة النماذج ، تقديم استعلامات قاعدة البيانات. كل شيء يسير على ما يرام. ثم يأتي 100000 مستخدم إليك - ويتعطل المشروع تحت التحميل. أفعالك؟ كان لدينا مثل هذا الموقف منذ ستة أشهر. سوف أخبرك كيف وجدنا طريقة للخروج منه ، وأظهر مناهجنا في العثور على الاختناقات ، والخدمات التي تساعد في ذلك. وسوف أشرح لماذا الفانيليا ORM شر.
"توطين المحتوى وعناصر الواجهة"
ألينا كراسافينا ، مطور رئيسي ، MAPS.ME ، Mail.ru Group
قصة حول كيفية ترتيب التعريب على موقع خادم MAPS.ME. قصة مؤثرة قليلاً عن ألم مديري المحتوى والتغلب على مطوري الواجهة الخلفية في جانغو.
"مقارنة بين تقنيات aiopg و asyncpg"
Alexey Firsov
lesha_firs ، المطور الرئيسي لـ aio-libs / aiopg
دعونا نرى كيف تعمل تقنيتان مختلفتان تمامًا في aiopg و asyncpg - دعنا نرى كيف تعمل. ما هو مهم ، ونحن لن نقارن السرعة.
"تصميم خطوط الأنابيب في مشروع البرمجة اللغوية العصبية"
فيتالي رادشينكو ، عالم بيانات ، YouScan
في التقرير ، سوف نركز على أفضل الممارسات العالمية (AllenNLP) وتجربتنا الخاصة. سنخبرك بكيفية هيكلة خط الأنابيب الخاص بك وميزات كل عنصر من مكوناته: كيفية تنسيق البيانات الواردة ، التكرارات وفقًا لمجموعة البيانات ، الشكل الذي يجب أن يكون عليه القاموس ، إعداد البيانات ، وما إلى ذلك. سيتم تقديم أمثلة من المشاكل الحقيقية وستظهر كيف سيساعد ذلك في استنساخ وسهولة زيادة استخدام.
"نحن تتدفق و Blendim. تحليل مكتبات بايثون الشعبية »
ديمتري بوسلوف ، كبير مهندسي حلول الأعمال ، SAP CIS
في التقرير ، سنتحدث عن المكتبات الأكثر شعبية لتشكيل المجموعات. لنبدأ بمجموعة بسيطة في Sklearn-e ، ثم تجميع التجميع أبسط يدويًا في سطرين من التعليمات البرمجية ، ثم التفكير في المكتبات الأكثر شعبية: Vecstack و Heamy و Pystacknet و Mlxtend و Mlens.
PyMC3 - النمذجة الإحصائية بايزي في بيثون
مكسيم كوشروف ، PyMC Dev / Samsung AI / Skoltech
إحصاءات Bayesian بدأت مؤخرا في مناقشتها في سياق التعلم العميق. لسوء الحظ ، هذا يخفي ميزته الرئيسية على نهج التعلم الآلي القياسية. على عكس نماذج الصندوق الأسود ، فإن النظرية الافتراضية في نهج النظرية الافتراضية. المربع الأبيض على حد سواء جيدة وسيئة. يتعين على المحلل أن يفهم طبيعة المشكلة تمامًا ، عندها فقط يتم استخدام نهج بايزي بكامل طاقته. إنها تتيح لنا أن نأخذ في الاعتبار ليس فقط "البيانات التي تخبرنا" ، ولكن أيضًا ما "يخبرنا المنطق السليم". سيناقش التقرير لماذا ومتى يكون كل هذا ضروريًا وكيفية إجراء مثل هذا التحليل وتفسيره في بيثون.
"Kiss-kis ، استنشقني خلال kes" أو ما يقوله عشاق الراب: Python للنمذجة الموضوعية لتعليقات VKontakte "
دميتري سيرجيف ، جامعة آلتو /
DataGymسنبين كيفية جمع 10 ملايين تعليق باستخدام VKontakte و YouTube APIs ، ونرى ما يستمع المستخدمون إلى مختلف أنواع الموسيقى التي تتحدث عنها ، ونقدم إجابات على أسئلة مهمة مثل:
- هل يمكن للنمذجة الموضعية أن تساعد في تجميع الأنواع؟
- هل هناك شيء مشترك بين مستمعي تشانسون والجاز؟
- كيفية قياس قرب كيركوروف من Antokha MS؟
ترقبوا الأحداث القادمة
هنا .