Почему каждый Data Scientist должен знать Dask
https://habr.com/ru/post/454262/?utm_campaign=454262

Возможно, название сегодняшней публикации лучше смотрелось бы с вопросительным знаком — сложно сказать. В любом случае, сегодня мы хотим предложить вам краткий экскурс, который познакомит вас с библиотекой Dask (http://docs.dask.org/en/latest/), предназначенной для распараллеливания задач на Python. Надеемся в дальнейшем вернуться к этой теме более основательно.

Dask – без преувеличения наиболее революционный инструмент для обработки данных, который мне попадался. Если вам нравятся Pandas и Numpy (https://www.piter.com/collection/python/product/python-dlya-slozhnyh-zadach-nauka-o-dannyh-i-mashinnoe-obuchenie), но иногда вам не удается справиться с данными, не умещающимися в RAM, то Dask – именно то, что вам нужно.

ARA: алгоритм для нахождения максимального числа точек на прямой линии
https://habr.com/ru/post/454388/?utm_campaign=454388

Недавно мне попалась классическая задачка для собеседований: поиск максимального числа точек, стоящих на прямой линии (на плоскости, координаты целочисленные). В голову сразу пришла идея полного перебора, которая имеет очевидную сложность по времени в O(n^2), но мне показалось, что здесь обязано быть что-то ещё, хоть какая-то альтернатива в O(n*log(n)). Через полчаса нашлось даже нечто лучшее!

Указатели в Python: в чём суть?
https://habr.com/ru/post/454324/?utm_campaign=454324

Если вы когда-нибудь работали с такими низкоуровневыми языками, как С или С++, то наверняка слышали про указатели. Они позволяют сильно повышать эффективность разных кусков кода. Но также они могут запутывать новичков — и даже опытных разработчиков — и приводить к багам управления памятью. А есть ли указатели в Python, можно их как-то эмулировать?


Указатели широко применяются в С и С++. По сути, это переменные, которые содержат адреса памяти, по которым находятся другие переменные. Чтобы освежить знания об указателях, почитайте этот обзор (https://www.tutorialspoint.com/cprogramming/c_pointers.htm).

Рекомендации в Okko: как заработать сотни миллионов, перемножив пару матриц
https://habr.com/ru/post/454224/?utm_campaign=454224

Знакома ли вам ситуация, когда на выбор фильма вы тратите гигантское количество времени, сопоставимое со временем самого просмотра? Для пользователей онлайн-кинотеатров это частая проблема, а для самих кинотеатров — упущенная прибыль.

 
К счастью, у нас есть Rekko — система персональных рекомендаций, которая уже год успешно помогает пользователям Okko выбирать фильмы и сериалы из более чем десяти тысяч единиц контента. В статье я расскажу вам как она устроена с алгоритмической и технической точек зрения, как мы подходим к её разработке и как оцениваем результаты. Ну и про сами результаты годового A/B теста тоже расскажу.


Для начала немного истории. Okko начал своё существование в 2011 году как часть Йоты, запустившись (https://habr.com/ru/company/yota/blog/124518/) под именем Yota Play.

Как перебрать словарь в Python
https://webdevblog.ru/kak-perebrat-slovar-v-python/

Словари являются одной из наиболее важных и полезных структур данных в Python. Они могут помочь вам решить широкий спектр задач программирования. Из этой статьи вы узнаете, как итерировать словарь в Python.

Решение японских кроссвордов c P̶y̶t̶h̶o̶̶n̶ Rust и WebAssembly
https://habr.com/ru/post/454586/?utm_campaign=454586&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Как сделать решатель (солвер) нонограмм на Python, переписать его на Rust, чтобы запускать прямо в браузере через WebAssembly.

i3wm

- Тайловый оконный менеджер i3
- Впечатления и настройка
- i3 (Русский)

Automagica - автоматизируем ручные действия
http://github.com/OakwoodAI/Automagica

О книге «Элегантный SciPy»
https://jenyay.net/blog/2019/06/11/o-knige-ehlegantnyjj-scipy/

Приятно, что в последнее время появляется много книг не просто о языке Python, но и о применении его в более узких областях. Меня в первую очередь интересуют инженерные расчеты, в которых практически стандартом являются библиотеки Numpy, SciPy и Matplotlib. На эту тему мне попадалось несколько книжек, но, к сожалению, все они страдают одной проблемой — после них нельзя сказать, что ты знаешь, например, Numpy.

voila - Отрисовываем Jupyter notebooks в web странице
http://github.com/QuantStack/voila

Анна Кочеткова, автор канала @uxwords, рассказала, как писать хороший интерфейсный текст с примерами из банковской сферы.

Продумывайте контент на этапе проектирования, так как он может повлиять на дизайн.

Например, дизайнер создал лёгкий интерфейс с тарифами. Пакеты услуг стоят недёшево, клиент будет изучать условия и подробности, прежде чем покупать их. Дизайнер не знал этого, и важные для клиента условия оказались в неудобных всплывающих подсказках.

Чтобы пользователи читали текст, он должен быть простым, кратким и хорошо структурированным.

В 1997 году Якоб Нильсен тестировал текст про достопримечательности Небраски.
— Из базового варианта убрали лишние подробности и цифры, читаемость выросла на 58%.
— Текст не трогали, но достопримечательности собрали в ненумерованный список, +47%.
— В базовом варианте сложные слова заменили простыми, +27%.
— Объединение этих вариантов дало увеличение читаемости на 120% (в 2,2 раза).

В статье много примеров понятных и простых формулировок для банковской сферы.

https://medium.com/nancypong/6d66fa378a1f

​​Сегодня мы разберём несколько паттернов функционального программирования, на практических примерах. Как известно паттерны не привязаны к конкретному языку программирования, поэтому статья будет полезна практически всем

https://nuancesprog.ru/p/3539/

@nuancesprog #статьи #FunctionalProgramming #SoftwareDevelopment