5 расширений для VSCode, которые значительно упростят вам жизнь.

Небольшая подборка расширений для VSCode, включающая инструменты для выделения цветом hex-кодов, предварительного просмотра SVG-изображений, средств автоматизации решения типичных задач JS и TypeScript.

Читать статью

#programming #extensions

Тім Роденброкер виклав у вільний доступ бета-версію свого курсу з creative coding

Курс побудовано на основі мови програмування Processing

https://timrodenbroeker.de/courses/creative-coding-essentials/

​Python и философия

В Python есть такая функция all(). Она принимает на вход список и проверяет каждый его элемент на истинность. Если все элементы истинны, то на выходе получается True.

Что, по-вашему, должна выдать эта функция, если список пуст? Ответ на этот вопрос отсылает нас к философской дискуссии, которой уже больше 2 500 лет. Вот её суть:

Во времена античности считалось, что утверждение «все единороги синие» ложно, т.к. единорогов не существует. Однако современная логика утверждает, что это утверждение истинно, потому что не существует не синих единорогов.

Python в этом вопросе придерживается как раз современной логики, поэтому и all() с пустым списком на входе выдаст True.

В этой небольшой статье чуть больше рассуждений на эту тему:

https://tprg.ru/0OuI

#логика #python

Подборка лучших репозиториев

Просто подборка из 11 репозиториев, которые помогут прокачаться любому разработчику:

https://tprg.ru/4Jy5

Моем датасет: руководство по очистке данных в Python

Прежде чем передать набор данных ML-модели, его нужно очистить: обработать пропуски, дубликаты, выбросы. Как это сделать, не потеряв важную информацию, – в этом посте.

https://proglib.io/w/068ed8df

Modelling the Three Body Problem in Classical Mechanics using Python
https://towardsdatascience.com/modelling-the-three-body-problem-in-classical-mechanics-using-python-9dc270ad7767?gi=129114192755

​​Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts (2017)
Авторы: Peter Bruce, Andrew Bruce
Количество страниц: 318

#english #book #advanced

Статистические методы являются ключевой частью науки о данных, однако очень немногие специалисты в области данных имеют подобный опыт работы. Курсы и книги по базовой статистике редко охватывают эту тему с точки зрения Data Science. В этом практическом руководстве объясняется, как применять различные статистические методы в науке о данных, рассказывается о том, как избежать их неправильного использования, и приводится информация по аспектам, которым необходимо уделять особое внимание. Для комфортного чтения необходимы знания R.

Во время чтения книги вы узнаете:
✔️Почему предварительный анализ данных является ключевым в науке о данных;
✔️Как случайная выборка может уменьшить смещение и получить набор данных более высокого качества, даже с большими данными;
✔️Как использовать регрессию для оценки результатов и выявления аномалий;
✔️О статистических методах машинного обучения, которые «учатся» на данных и многое другое.

Достоинства:
➕Качественный обзор основных концепций;
➕Интересные идеи по работе с необычными данными;
➕Хороший авторский стиль.

Недостатки:
➖Не хватает объяснений к некоторым примерам кода.

Скачать книгу

SelectorGadget:
point and click CSS selectors
https://selectorgadget.com/

Selectors

When you’re scraping web pages, the most common task you need to perform is to extract data from the HTML source. There are several libraries available to achieve this, such as:

BeautifulSoup is a very popular web scraping library among Python programmers which constructs a Python object based on the structure of the HTML code and also deals with bad markup reasonably well, but it has one drawback: it’s slow.
lxml is an XML parsing library (which also parses HTML) with a pythonic API based on ElementTree. (lxml is not part of the Python standard library.)

Scrapy comes with its own mechanism for extracting data. They’re called selectors because they “select” certain parts of the HTML document specified either by XPath or CSS expressions.
https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/selectors.html#topics-selectors

​В чём разница между изучением Data Science и реальной работой?

Рассказываем про основные отличия: https://tprg.ru/rObs

#datascience

How to Do a Binary Search in Python – Real Python
https://realpython.com/binary-search-python/#benchmarking

Ansible 101 videos with Jeff Geerling, and more Ansible news | Opensource.com
https://opensource.com/article/20/4/ansible-news-edition-nine

Подборка из 10 фишек JavaScript

Т.к. React построен на основе чистого JS, то с помощью этих фишек можно будет писать более качественный код на этом фреймворке:

https://tprg.ru/sAOb

#javascript #react