Практическое руководство по визуализации данных с помощью Python и JavaScript. Автор показывает полный цикл работы — от сбора и обработки данных до их представления в браузере.
Книга адресована разработчикам, аналитикам и специалистам по данным, желающим освоить инструменты и подходы, которые позволяют превращать цифры в наглядные и интерактивные визуализации.

Молодые разработчики, а иногда и опытные, стремясь сделать код «идеальным», часто уходят в оверинжиниринг и создают трудночитаемые конструкции. В итоге на реализацию уходит больше времени, а поддержка превращается в хард-квест с поиском ответов.

Если и у вас есть желание написать какую-нибудь сложную абстракцию «на будущее» или применить новый паттерн просто потому, что вы его выучили — остановитесь на секунду.

В этой статье мы собрали все, что поможет писать код, который не стыдно показать тимлиду и легко развивать дальше.

Я достаточно активнопользуюсь Телеграм и подписан на кучу каналов, большинство из них уже давно на вечном мьюте — читать большое количество каналов просто нет времени, хотя там наверняка есть что‑то полезное или интересное для меня.

В итоге появилась идея, которую на мой взгляд @durov должен был реализовать уже давно — создать бот, который читал бы интересные для меня каналы и формировал персональную ленту из постов, актуальных для меня.

Книга представляет собой практическое руководство по интеграции фреймворка Bootstrap 5 с шаблонами Django для разработки на языке Python современных и динамичных веб-приложений. Рассматриваются основы макетирования HTML-страниц, создание статичных элементов (кнопки, панели, модальные окна, аккордеоны) и разработка динамичных компонентов, управляемых через административную панель Django или интерфейс личного кабинета администратора. Описаны технологии работы с древовидными структурами, создание модальных окон с использованием библиотеки HTMX, а также базовые модули для разработки интернет-магазина, включая корзину, заказы и оплату. Приведены полезные советы по работе с файлами PDF, анимацией, переводами на другие языки и почтовыми сообщениями. Отдельное внимание уделено визуализации данных с помощью библиотек Plotly.py и Plotly.js для создания интерактивных 2D- и 3D-графиков.

Книга имеет интерактивный цифровой аналог, позволяющий запускать на выполнение программные модули всех примеров, скачивать листинги программ, озвучивать текст и переводить его на различные языки, а также смотреть цветные иллюстрации.

Взяли автоэнкодер из свежей работы CALM (Continuous Autoregressive Language Models), который учится упаковывать чанк из K=4 токенов в один непрерывный вектор и разворачивать обратно, и обучили его не на 15 миллиардах токенов Pile на 8 GPU, как в оригинале, а на 18 тысячах коротких строк с требованиями из IT-вакансий - на обычной машине без видеокарты. По дороге выгребли три классических грабли (flash-attn без CUDA, deepspeed, который не импортируется под NumPy 2.x, и тихий OOM на 33 ГБ логитов). Ниже - подробный разбор архитектуры, конфигов и честные результаты round-trip-реконструкции.

У CMS Joomla есть одно замечательное расширение для вывода галерей на страницах сайта - sigplus, и он может выводить описания для изображений в галерее, но разработчик не предусмотрел инструмент для комфортного создания файлов с описаниями, за него это сделал я.

Практическое руководство по визуализации данных с помощью Python и JavaScript. Автор показывает полный цикл работы — от сбора и обработки данных до их представления в браузере.
Книга адресована разработчикам, аналитикам и специалистам по данным, желающим освоить инструменты и подходы, которые позволяют превращать цифры в наглядные и интерактивные визуализации.

Сплиттер работает корректно, метрика посчитана, а p‑value уверенно опустился ниже 0,05 — результат кажется готовым к раскатке. Однако ошибка в оценке дисперсии способна превратить случайное различие в статистически значимое.

В этой статье разберём четыре типовых сценария, в которых тест подтверждает эффект, которого в данных нет, и посмотрим, как исправить расчёты.

Как язык с репутацией медленного стал основным инструментом data science и машинного обучения, почему он поднялся на вершину рейтингов популярности и какую роль в этом сыграли его архитектура и экосистема — разберем в этой статье.

Эта книга — практическое руководство для тех, кто превращает данные в решения. Шаг за шагом вы разберетесь, как современные методы искусственного интеллекта помогают не просто интерпретировать массивы информации, но и находить скрытые закономерности, прогнозировать будущее и создавать конкурентные преимущества для бизнеса. Вы получите системное понимание инструментов анализа, узнаете о лучших практиках применения машинного обучения и научитесь интегрировать ChatGPT в ежедневные рабочие процессы.

Четкие инструкции научат правильно извлекать, интерпретировать и представлять данные, в результате вы сможете поднять навыки на совершенно новый уровень.

Это не сухая теория — это рабочая методика, которая помогает аналитикам принимать решения быстрее, точнее и смелее.

Вы получите проверенные стратегии анализа больших данных с помощью ИИ, практические инструменты для повышения точности прогнозов, кейсы из бизнеса и индустрии, которые можно адаптировать под свои задачи, понимание, как превратить аналитическую работу в драйвер роста компании.

REST Битрикс24 можно удобно использовать из Python — для интеграций, миграций, аналитики и служебных скриптов.

Разбираем библиотеку a24wh: шесть функций, которые упрощают запросы, пагинацию, batch-вызовы и обработку ошибок.