Для тех кто боялся, но все же готов попробовать. (Excel)
Зачастую, когда говорят о работе в офисных приложениях, подразумевается использование ПК в качестве печатной машинки и, если честно, то это достаточно дорогая замена физическим механизмам, если не пользоваться возможностями который дает нам ПК. Давайте об этом и поговорим.
Читать дальше → https://goo.gl/SzBw7g
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Зачастую, когда говорят о работе в офисных приложениях, подразумевается использование ПК в качестве печатной машинки и, если честно, то это достаточно дорогая замена физическим механизмам, если не пользоваться возможностями который дает нам ПК. Давайте об этом и поговорим.
Читать дальше → https://goo.gl/SzBw7g
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Хабр
Для тех кто боялся, но все же готов попробовать. (Excel)
Зачастую, когда говорят о работе в офисных приложениях, подразумевается использование ПК в качестве печатной машинки и, если честно, то это достаточно дорогая за...
При каких условиях может взорваться двигатель внутреннего сгорания?
═════════════════════
Для понимания процесса детонации необходимо вспомнить, что происходит с топливом в цилиндрах бензинового двигателя. Когда смесь бензиновых паров с воздухом попадает в камеру сгорания, она воспламеняется с помощью искры.
Соответственно, фронт пламени плавно распространяется от электрода свечи зажигания к переферии. Важно понимать, что никаких взрывов здесь не происходит (именно так считаю многие неопытные автомобилисты), скорость распространения огня ограничивается примерно пятьюдесятью метрами в секунду, что позволяет обеспечить мягкую и бесперебойную работу двигателя внутреннего сгорания.
При этом каждый двигатель нуждается в определеном опережении зажигания, необходимом для того, чтобы смесь воспламенялась еще до того, как поршень окажется в своем верхнем мертвом положении, а догорала в конце поршневого рабочего хода.
В случае, если этот процесс нарушен, возникает неравномерное воспламенение воздушно-бензиновой смеси и ее сгорание приобретает взрывообразный характер, что со стороны проявляется в виде металлических стуков и, в некоторых случаях, тряской автомобиля. Также нередко слышны хлопки в глушителе такого автомобиля, что происходит по причине догорания топливной смеси в глушителе.
Стоит заметить, что судорожные рывки и вздрагивания автомобиля после выключения двигателя детонацией не являются. Это явление получило название дизелинг, и имеет несколько отличные от детонации механизмы.
═════════════════════
Причины детонации двигателя
═════════════════════
В чем же кроются причины столь неприятного явления? Благодаря недобросовестности некоторых поставщиков топлива, в нашей стране лидирующее место по причинам детонации занимает качество используемого в автомобиле топлива. Топливо с более низким, чем заявлено, октановым числом будет далеко не лучшим образом вести себя в двигателе, сгорая быстро и менее равномерно, чем то, которое предусмотрено заводом-изготовителем. При этом, помимо неприятных металлических стуков, детали мотора будут подвергаться более интенсивному тепловому и механическому ударному воздействию. Соответственно, намного сократится время до капитального ремонта.
Второй распространенной причиной детонации является слишком раннее зажигание, при котором топливо также воспламеняется преждевременно и сгорает взрывообразно, с большим выделением тепла, которое не выполняет полезной работы. Вследствие этого повышаются нагрузки на основные механизмы двигателя и возникает дополнительный риск образования задиров на стенках цилиндров, коленчатом вале, вкладышах.
Нередко фактором, вызывающим детонацию, становится и нагар на внутренних поверхностях двигателя, который прямо или опосредованно увеличивает степень сжатия и нарушает процесс горения.
═════════════════════
Как бороться с детонацией?
═════════════════════
Борьба с детонацией сводится к устранению фактора, который ее вызвал. Минимум, что необходимо сделать при неожиданном появлении детонации, это сменить заправку. Вполне возможно, что проблема заключается всего лишь в некачественном топливе. Также иногда возникает необходимость замены воздушного фильтра, ведь недостаточное количество воздуха обуславливает наличие переобагощенной топливной смеси.
Регулировка угла опережения зажигания может решить возникшую проблему, но эту процедуру можно произвести лишь на карбюраторных автомобилях. Инжекторные автомобили имеют собственный блок управления процессами работы двигателя, который и управляет, по программе, настройкой подобных параметров.
Радикальная борьба с нагаром двигателя заключается в полной разборке ДВС и проведении его капитального ремонта. К счастью, существуют менее трудоемкие и затратные методы. На сегодняшний день разработано немало присадок, способствующих очищению двигателя от нагара. Также можно использовать старый метод, заключающийся в том, что автомобилю необходимо дать поработать на высоких оборотах, например при езде по скоростной магистрали. Это способствует частичному уменьшению нагара.
#gif@physics_math
#техника@phy
═════════════════════
Для понимания процесса детонации необходимо вспомнить, что происходит с топливом в цилиндрах бензинового двигателя. Когда смесь бензиновых паров с воздухом попадает в камеру сгорания, она воспламеняется с помощью искры.
Соответственно, фронт пламени плавно распространяется от электрода свечи зажигания к переферии. Важно понимать, что никаких взрывов здесь не происходит (именно так считаю многие неопытные автомобилисты), скорость распространения огня ограничивается примерно пятьюдесятью метрами в секунду, что позволяет обеспечить мягкую и бесперебойную работу двигателя внутреннего сгорания.
При этом каждый двигатель нуждается в определеном опережении зажигания, необходимом для того, чтобы смесь воспламенялась еще до того, как поршень окажется в своем верхнем мертвом положении, а догорала в конце поршневого рабочего хода.
В случае, если этот процесс нарушен, возникает неравномерное воспламенение воздушно-бензиновой смеси и ее сгорание приобретает взрывообразный характер, что со стороны проявляется в виде металлических стуков и, в некоторых случаях, тряской автомобиля. Также нередко слышны хлопки в глушителе такого автомобиля, что происходит по причине догорания топливной смеси в глушителе.
Стоит заметить, что судорожные рывки и вздрагивания автомобиля после выключения двигателя детонацией не являются. Это явление получило название дизелинг, и имеет несколько отличные от детонации механизмы.
═════════════════════
Причины детонации двигателя
═════════════════════
В чем же кроются причины столь неприятного явления? Благодаря недобросовестности некоторых поставщиков топлива, в нашей стране лидирующее место по причинам детонации занимает качество используемого в автомобиле топлива. Топливо с более низким, чем заявлено, октановым числом будет далеко не лучшим образом вести себя в двигателе, сгорая быстро и менее равномерно, чем то, которое предусмотрено заводом-изготовителем. При этом, помимо неприятных металлических стуков, детали мотора будут подвергаться более интенсивному тепловому и механическому ударному воздействию. Соответственно, намного сократится время до капитального ремонта.
Второй распространенной причиной детонации является слишком раннее зажигание, при котором топливо также воспламеняется преждевременно и сгорает взрывообразно, с большим выделением тепла, которое не выполняет полезной работы. Вследствие этого повышаются нагрузки на основные механизмы двигателя и возникает дополнительный риск образования задиров на стенках цилиндров, коленчатом вале, вкладышах.
Нередко фактором, вызывающим детонацию, становится и нагар на внутренних поверхностях двигателя, который прямо или опосредованно увеличивает степень сжатия и нарушает процесс горения.
═════════════════════
Как бороться с детонацией?
═════════════════════
Борьба с детонацией сводится к устранению фактора, который ее вызвал. Минимум, что необходимо сделать при неожиданном появлении детонации, это сменить заправку. Вполне возможно, что проблема заключается всего лишь в некачественном топливе. Также иногда возникает необходимость замены воздушного фильтра, ведь недостаточное количество воздуха обуславливает наличие переобагощенной топливной смеси.
Регулировка угла опережения зажигания может решить возникшую проблему, но эту процедуру можно произвести лишь на карбюраторных автомобилях. Инжекторные автомобили имеют собственный блок управления процессами работы двигателя, который и управляет, по программе, настройкой подобных параметров.
Радикальная борьба с нагаром двигателя заключается в полной разборке ДВС и проведении его капитального ремонта. К счастью, существуют менее трудоемкие и затратные методы. На сегодняшний день разработано немало присадок, способствующих очищению двигателя от нагара. Также можно использовать старый метод, заключающийся в том, что автомобилю необходимо дать поработать на высоких оборотах, например при езде по скоростной магистрали. Это способствует частичному уменьшению нагара.
#gif@physics_math
#техника@phy
Всем привет, знаю что вопрос очень тупой, но я всё же рискну его задать, 😁
Учусь на датасете титаник
https://www.kaggle.com/c/titanic/data
Модель построил и пока что добился точности 83% ))
Как теперь присвоить к каждой метке PassengerId датасета test.csv значение Survived и собрать это все дело в CSv файл?
То-есть чтобы это выглядело так:
PassengerId Survived
0 892 0
1 893 1
2 894 0
3 895 0
4 896 1
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Учусь на датасете титаник
https://www.kaggle.com/c/titanic/data
Модель построил и пока что добился точности 83% ))
Как теперь присвоить к каждой метке PassengerId датасета test.csv значение Survived и собрать это все дело в CSv файл?
То-есть чтобы это выглядело так:
PassengerId Survived
0 892 0
1 893 1
2 894 0
3 895 0
4 896 1
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Kaggle
Titanic - Machine Learning from Disaster
Start here! Predict survival on the Titanic and get familiar with ML basics
Вода и полиакрилат натрия
═════════════════════
Полиакрилат мгновенно впитывает воду и сильно набухает. Похожие на снег хлопья буквально выскакивают из стаканчика. Полиакрилат натрия – интересное вещество. Кроме того, что его молекулы очень длинные, они состоят из одинаковых повторяющихся фрагментов, содержащих заряженные группы.
═════════════════════
Как получается снег в стакане?
═════════════════════
Полиакрилат натрия является очень гигроскопичным веществом, то есть он очень любит поглощать воду. Поэтому вода в стакане активно впитывается гранулами полиакрилата натрия, а они, в свою очередь, набухают, прямо как множество маленьких губок.
═════════════════════
Что произойдёт, если добавить меньше (больше) воды?
═════════════════════
Если воды будет меньше, чем это предусмотрено опытом, гранулы просто меньше набухнут, и общий эффект будет менее заметным. А вот при чрезмерном добавлении Н2O гранулы наоборот раскиснут, слипнутся и превратятся в гель – полупрозрачную вязкую массу, весьма напоминающую по своей консистенции желе или холодец. В нашем эксперименте реализована «золотая середина»: полиакрилат натрия в достаточной степени набух, но при этом не превратился в гель. Впрочем, никто не мешает убедиться в этом самим. Добавьте чуть больше воды к маленькой щепотке «снега» на подносе, и вскоре она станет прозрачной и начнёт растекаться, превратившись в гель.
═════════════════════
Можно ли потрогать этот снег?
═════════════════════
Конечно, трогайте! Но ни в коем случае не ешьте. А после этого не забудьте помыть руки. Обратите внимание: с настоящим снегом его сближает и скользкость, так как при небольшом нажиме часть воды смачивает поверхность набухших гранул.
═════════════════════
Где ещё применимы впитывающие свойства полиакрилата натрия?
═════════════════════
Полиакрилат натрия впитывает воду в количествах, в сотни раз превышающих их собственную массу. Благодаря такому удобному свойству это соединение используется в качестве наполнителя для подгузников. Вы сами убедились на опыте, что поглощение происходит достаточно быстро. Следует отметить, что вместе с водой полиакрилат натрия способен поглощать и многое из её содержимого.
Как упоминалось в разделе «Что произошло», полиакрилат натрия может также образовывать гель, который применяется в составе различных красок, загустителей и моющих средств.
═════════════════════
Какие ещё вещества так же хорошо поглощают воду?
═════════════════════
Полиакрилат натрия довольно хорошо проявил свою впитывающую способность. Однако в тех же самых подгузниках вместо него можно применить другие полимеры – полиакриловую и полиметакриловую кислоту. Тем не менее, минус таких осушителей заключается в том, что при поглощении воды они значительно увеличиваются в объёме, что не всегда удобно. К тому же, часто требуется, чтобы осушитель поглощал не только воду, но и какие-то другие примеси из воздуха. В этом отношении более универсальным осушителем является силикагель – особенным образом устроенный оксид кремния SiO2. К слову, этот же оксид составляет бóльшую часть песка. Другими примерами осушителей могут выступать различные соли, например, хлорид кальция CaCl2 или безводный сульфат меди CuSO4.
#gif@physics_math
#химия@physics_math
#интересные_факты@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Полиакрилат мгновенно впитывает воду и сильно набухает. Похожие на снег хлопья буквально выскакивают из стаканчика. Полиакрилат натрия – интересное вещество. Кроме того, что его молекулы очень длинные, они состоят из одинаковых повторяющихся фрагментов, содержащих заряженные группы.
═════════════════════
Как получается снег в стакане?
═════════════════════
Полиакрилат натрия является очень гигроскопичным веществом, то есть он очень любит поглощать воду. Поэтому вода в стакане активно впитывается гранулами полиакрилата натрия, а они, в свою очередь, набухают, прямо как множество маленьких губок.
═════════════════════
Что произойдёт, если добавить меньше (больше) воды?
═════════════════════
Если воды будет меньше, чем это предусмотрено опытом, гранулы просто меньше набухнут, и общий эффект будет менее заметным. А вот при чрезмерном добавлении Н2O гранулы наоборот раскиснут, слипнутся и превратятся в гель – полупрозрачную вязкую массу, весьма напоминающую по своей консистенции желе или холодец. В нашем эксперименте реализована «золотая середина»: полиакрилат натрия в достаточной степени набух, но при этом не превратился в гель. Впрочем, никто не мешает убедиться в этом самим. Добавьте чуть больше воды к маленькой щепотке «снега» на подносе, и вскоре она станет прозрачной и начнёт растекаться, превратившись в гель.
═════════════════════
Можно ли потрогать этот снег?
═════════════════════
Конечно, трогайте! Но ни в коем случае не ешьте. А после этого не забудьте помыть руки. Обратите внимание: с настоящим снегом его сближает и скользкость, так как при небольшом нажиме часть воды смачивает поверхность набухших гранул.
═════════════════════
Где ещё применимы впитывающие свойства полиакрилата натрия?
═════════════════════
Полиакрилат натрия впитывает воду в количествах, в сотни раз превышающих их собственную массу. Благодаря такому удобному свойству это соединение используется в качестве наполнителя для подгузников. Вы сами убедились на опыте, что поглощение происходит достаточно быстро. Следует отметить, что вместе с водой полиакрилат натрия способен поглощать и многое из её содержимого.
Как упоминалось в разделе «Что произошло», полиакрилат натрия может также образовывать гель, который применяется в составе различных красок, загустителей и моющих средств.
═════════════════════
Какие ещё вещества так же хорошо поглощают воду?
═════════════════════
Полиакрилат натрия довольно хорошо проявил свою впитывающую способность. Однако в тех же самых подгузниках вместо него можно применить другие полимеры – полиакриловую и полиметакриловую кислоту. Тем не менее, минус таких осушителей заключается в том, что при поглощении воды они значительно увеличиваются в объёме, что не всегда удобно. К тому же, часто требуется, чтобы осушитель поглощал не только воду, но и какие-то другие примеси из воздуха. В этом отношении более универсальным осушителем является силикагель – особенным образом устроенный оксид кремния SiO2. К слову, этот же оксид составляет бóльшую часть песка. Другими примерами осушителей могут выступать различные соли, например, хлорид кальция CaCl2 или безводный сульфат меди CuSO4.
#gif@physics_math
#химия@physics_math
#интересные_факты@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Скиньте пожалуйста уроки по Python. хочу начать изучать данный язык.
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
ИТ-прогнозы 2018 года: 8 инфраструктурных трендов
Конец года — время подведения итогов и обсуждения грядущих трендов. Мы проанализировали соответствующие материалы аналитиков Gartner, IDG и других компаний, чтобы понять, как на самом деле будет развиваться направление ИТ-инфраструктуры. Читать дальше → https://goo.gl/ScNDbc
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Конец года — время подведения итогов и обсуждения грядущих трендов. Мы проанализировали соответствующие материалы аналитиков Gartner, IDG и других компаний, чтобы понять, как на самом деле будет развиваться направление ИТ-инфраструктуры. Читать дальше → https://goo.gl/ScNDbc
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Хабр
ИТ-прогнозы 2018 года: 8 инфраструктурных трендов
Конец года — время подведения итогов и обсуждения грядущих трендов. Мы проанализировали соответствующие материалы аналитиков Gartner, IDG и других компаний, чт...
Приветствую. Коллеги, не подскажите как реализовать подобный функционал на Django, с возможностью записи на определенное время. Может быть кто-нибудщь с этим сталкивался и есть ли библиотеки для подобного рода задач?
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Доброго времени суток!
Ищу человека способного читать английскую техническую литературу. Занимаюсь перевод офф. документации фреймворка Kivy. Перевёл 3 главы и 2 урока.
На данный момент перевожу 21 главу, начинаю я с самого необходимого. Цель сделать хороший старт для тех кто только начинает изучать Kivy.
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Ищу человека способного читать английскую техническую литературу. Занимаюсь перевод офф. документации фреймворка Kivy. Перевёл 3 главы и 2 урока.
На данный момент перевожу 21 главу, начинаю я с самого необходимого. Цель сделать хороший старт для тех кто только начинает изучать Kivy.
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Задача со звездочкой: как мы перекодировали ФИАС в КЛАДР
С 1 января ФНС перестанет обновлять адресный справочник КЛАДР. Он официально устареет, останется один ФИАС. Но многие промышленные системы до сих пор работают с КЛАДР. Поставщики не собираются их обновлять, а переделывать своими руками бизнесу выходит долго и дорого.
Мы послушали клиентов и придумали решение: взять ФИАС, который живее всех живых, и написать перекодировщик в КЛАДР.
Со стороны задача кажется легкой. Нам так и говорили: «То есть вы просто берете ФИАС и переделываете в КЛАДР?». На деле никакого «просто» нет. У справочников совсем разные структуры и непонятно, как из подкачанного ФИАС раскидать данные в неказистый КЛАДР. При этом общей документации для справочников нет.
Это было веселье, которым мы сейчас щедро поделимся. Читать дальше → https://goo.gl/qhrCNg
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
С 1 января ФНС перестанет обновлять адресный справочник КЛАДР. Он официально устареет, останется один ФИАС. Но многие промышленные системы до сих пор работают с КЛАДР. Поставщики не собираются их обновлять, а переделывать своими руками бизнесу выходит долго и дорого.
Мы послушали клиентов и придумали решение: взять ФИАС, который живее всех живых, и написать перекодировщик в КЛАДР.
Со стороны задача кажется легкой. Нам так и говорили: «То есть вы просто берете ФИАС и переделываете в КЛАДР?». На деле никакого «просто» нет. У справочников совсем разные структуры и непонятно, как из подкачанного ФИАС раскидать данные в неказистый КЛАДР. При этом общей документации для справочников нет.
Это было веселье, которым мы сейчас щедро поделимся. Читать дальше → https://goo.gl/qhrCNg
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
habrahabr.ru
Задача со звездочкой: как мы перекодировали ФИАС в КЛАДР
С 1 января ФНС перестанет обновлять адресный справочник КЛАДР. Он официально устареет, останется один ФИАС. Но многие промышленные системы до сих пор работают...
Сравнение PHP и Python. Что лучше? Что учить?
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
DataTalks #8: изучение пользователей
Всем привет!
25 ноября в Минске состоялась восьмая встреча белорусского сообщества аналитиков DataTalks. В этот раз речь шла о том, как исследовать покупателей/игроков/клиентов и на основе полученных данных делать выводы, полезные для бизнеса и пользователей. В этот раз встречу посетили более 200 участников из Беларуси и России.
Под катом вы найдете записи выступлений:
— «Как быстро и просто исследовать продукт с помощью пользователей?» — Софья Чебанова, руководитель лаборатории исследования пользовательского опыта Wargaming.
— «Как меняется покупатель?» — Валентин Соколовский, глава направления по работе с розницей Nielsen Belarus.
— «Удовлетворенность пользователей: от индивидуального мнения к бизнес-решению» — Ирина Малова, руководитель отдела исследований Wargaming; Андрей Ярмола, руководитель отдела Data Science Wargaming; Екатерина Яворская, специалист отдела исследований Wargaming.
— «Данные с человеческим лицом» — Амельков Александр, директор исследовательской компании Amelkov.by.
— «Medtech и кросс-дисциплинарные проекты на стыке IT и профессиональной медицины» — Роман Громов, сoоснователь и соинвестор проектов Ariadna (computer assisted surgery) & ARRM.IO (gesture recognition platforms for mobile platforms).
— «Мне не нужно мнение – я хочу знать, как ты себя поведешь: 10 способов улучшить интервью с пользователем» — Тамара Кулинкович, совладелец «Студии Сорокина и Кулинкович».
Читать дальше → https://goo.gl/FT1tK1
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Всем привет!
25 ноября в Минске состоялась восьмая встреча белорусского сообщества аналитиков DataTalks. В этот раз речь шла о том, как исследовать покупателей/игроков/клиентов и на основе полученных данных делать выводы, полезные для бизнеса и пользователей. В этот раз встречу посетили более 200 участников из Беларуси и России.
Под катом вы найдете записи выступлений:
— «Как быстро и просто исследовать продукт с помощью пользователей?» — Софья Чебанова, руководитель лаборатории исследования пользовательского опыта Wargaming.
— «Как меняется покупатель?» — Валентин Соколовский, глава направления по работе с розницей Nielsen Belarus.
— «Удовлетворенность пользователей: от индивидуального мнения к бизнес-решению» — Ирина Малова, руководитель отдела исследований Wargaming; Андрей Ярмола, руководитель отдела Data Science Wargaming; Екатерина Яворская, специалист отдела исследований Wargaming.
— «Данные с человеческим лицом» — Амельков Александр, директор исследовательской компании Amelkov.by.
— «Medtech и кросс-дисциплинарные проекты на стыке IT и профессиональной медицины» — Роман Громов, сoоснователь и соинвестор проектов Ariadna (computer assisted surgery) & ARRM.IO (gesture recognition platforms for mobile platforms).
— «Мне не нужно мнение – я хочу знать, как ты себя поведешь: 10 способов улучшить интервью с пользователем» — Тамара Кулинкович, совладелец «Студии Сорокина и Кулинкович».
Читать дальше → https://goo.gl/FT1tK1
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Хабр
DataTalks #8: изучение пользователей
Всем привет! 25 ноября в Минске состоялась восьмая встреча белорусского сообщества аналитиков DataTalks. В этот раз речь шла о том, как исследовать покупателей/и...
Странные свойства растворов полимеров
═════════════════════
Полиэтиленоксид — это полимер, то есть очень длинная молекула. В растворе длинные нити полиэтиленоксида цепляются друг за друга, поэтому движение, начатое частью жидкости, продолжается всем остальным объемом. На анимации раствор сам вытекает из сосуда после небольшого наклона края.
#gif@physics_math
#физика@physics_math
#интересные_опыты@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Полиэтиленоксид — это полимер, то есть очень длинная молекула. В растворе длинные нити полиэтиленоксида цепляются друг за друга, поэтому движение, начатое частью жидкости, продолжается всем остальным объемом. На анимации раствор сам вытекает из сосуда после небольшого наклона края.
#gif@physics_math
#физика@physics_math
#интересные_опыты@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Я одно время долго не мог выучиться программировать: всяких видео-курсов хватает только для синтаксиса, идей для своих проектов нет, ментора и товарищей, которые помогут не сбиться с пути, тоже не хватало. Пришлось всему учиться самому.
Поэтому я с товарищем сделал Девман – полигон для прокачки навыков веб-разработки на Python. Там минимум теории, боевые задачи из реальной разработки и снобское доскональное ревью, которое быстро учит, как правильно писать код. Максимум хардкора без всякой фигни, вроде многочасовых лекций про цикл for.
Курс спланирован так, что к середине курса студенты уже фрилансят, а к окончанию могут без проблем устроиться на работу.
Учиться примерно полгода, если тратить на учёбу 10-15 часов в неделю.
Месяц подписки стоит 5000 рублей, но сейчас работает новогодняя скидка, можно оформить подписку за 4000 рублей. Подарок себе, инвестиции в своё образование, всё такое.
Приходи, попробуй, наберись опыта, устройся на работу: https://devman.org/prp/
#python #pirsipy
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Поэтому я с товарищем сделал Девман – полигон для прокачки навыков веб-разработки на Python. Там минимум теории, боевые задачи из реальной разработки и снобское доскональное ревью, которое быстро учит, как правильно писать код. Максимум хардкора без всякой фигни, вроде многочасовых лекций про цикл for.
Курс спланирован так, что к середине курса студенты уже фрилансят, а к окончанию могут без проблем устроиться на работу.
Учиться примерно полгода, если тратить на учёбу 10-15 часов в неделю.
Месяц подписки стоит 5000 рублей, но сейчас работает новогодняя скидка, можно оформить подписку за 4000 рублей. Подарок себе, инвестиции в своё образование, всё такое.
Приходи, попробуй, наберись опыта, устройся на работу: https://devman.org/prp/
#python #pirsipy
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Девман
Стань веб-разработчиком
Учимся строить сайты и веб-сервисы под присмотром опытных товарищей
Доброе время суток, работаю с Django и постоянно возникают конфликты
когда ответвился от dev
выполнил задачу, запушил и отправил запрос на слияние.
вернулся снова на dev опять ответвился от dev
выполнил задачу , запушил и отправил запрос на слияние
И вот самое интересное, когда слили с dev первую ветку, на второй появляются конфикты, как можно этого избежать?
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
когда ответвился от dev
выполнил задачу, запушил и отправил запрос на слияние.
вернулся снова на dev опять ответвился от dev
выполнил задачу , запушил и отправил запрос на слияние
И вот самое интересное, когда слили с dev первую ветку, на второй появляются конфикты, как можно этого избежать?
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Как я слил 1000$ в продвижение игры и что из этого получилось
Приветствую, в этой статье хочу пробежаться по наиболее острому моменту для любого разработчика мобильных игр, а именно — по их продвижению.
Для многих знакома ситуация, делал-делал, а кроме друзей так и никто и не увидел игру, а ведь так старался! Под катом не будет расплывчатых формулировок или предположений по продвижению. Конкретно ссылки — конкретно результат. Поехали! Читать дальше → https://goo.gl/unCN2M
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Приветствую, в этой статье хочу пробежаться по наиболее острому моменту для любого разработчика мобильных игр, а именно — по их продвижению.
Для многих знакома ситуация, делал-делал, а кроме друзей так и никто и не увидел игру, а ведь так старался! Под катом не будет расплывчатых формулировок или предположений по продвижению. Конкретно ссылки — конкретно результат. Поехали! Читать дальше → https://goo.gl/unCN2M
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Хабр
Как я слил 1000$ в продвижение игры и что из этого получилось
Приветствую, в этой статье хочу пробежаться по наиболее острому моменту для любого разработчика мобильных игр, а именно — по их продвижению. Для многих знаком...
Изобретения для колки/разделки дерева
═════════════════════
#gif@physics_math
#техника@physics_math
#интересные_опыты@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
#gif@physics_math
#техника@physics_math
#интересные_опыты@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
От 15 и больше: как обеспечить масштабируемость CI
Сейчас публикуется много статей и докладов про конкретные технологии в DevOps: Docker, Kubernetes, Ansible… Я же хочу поговорить про построение процессов и про то, как мы в Wrike за два с половиной года эволюционировали от релизной системы для 15 фронтенд-разработчиков до почти 60-ти, и 2-3 деплоев в день.
Эта статья — про те уроки, которые мы на этом пути решили. Статья основана на моем докладе для DevOps митапа в Wrike Tech Club. Если некогда читать, есть видеозапись презентации. Читатели, добро пожаловать под кат.
Как это было... https://goo.gl/NWesZC
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Сейчас публикуется много статей и докладов про конкретные технологии в DevOps: Docker, Kubernetes, Ansible… Я же хочу поговорить про построение процессов и про то, как мы в Wrike за два с половиной года эволюционировали от релизной системы для 15 фронтенд-разработчиков до почти 60-ти, и 2-3 деплоев в день.
Эта статья — про те уроки, которые мы на этом пути решили. Статья основана на моем докладе для DevOps митапа в Wrike Tech Club. Если некогда читать, есть видеозапись презентации. Читатели, добро пожаловать под кат.
Как это было... https://goo.gl/NWesZC
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Хабр
От 15 и больше: как обеспечить масштабируемость CI
Сейчас публикуется много статей и докладов про конкретные технологии в DevOps: Docker, Kubernetes, Ansible… Я же хочу поговорить про построение процессов и про...
Подборка дронов
═════════════════════
#gif@physics_math
#техника@physics_math
#интересные_опыты@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
#gif@physics_math
#техника@physics_math
#интересные_опыты@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Ребята, туплю, не могу разобраться. Имеется модель с полем "category". В модели есть несколько объектов с разными значениями этого поля ('url', 'file', 'video'). Как сделать в форме выпадающий список для этого поля, чтобы можно было либо выбрать одно значение из существующего (отсеив дубликаты), либо вписать новое значение? Пробую сделать через
category = forms.ModelChoiceField(Post.objects.values('category'))
но в выпадающем списке вываливается всё в виде словарей:
{'category':'url'}
{'category':'file'}
{'category':'video'}
По сути надо, избавиться от ключей, оставив только значения. Ну и плюс нужно добавить возможность вместо выбора существующего вписать/создать новую категорию.
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
category = forms.ModelChoiceField(Post.objects.values('category'))
но в выпадающем списке вываливается всё в виде словарей:
{'category':'url'}
{'category':'file'}
{'category':'video'}
По сути надо, избавиться от ключей, оставив только значения. Ну и плюс нужно добавить возможность вместо выбора существующего вписать/создать новую категорию.
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Кому вообще нужны эти CRM-системы?
С тех пор, как мы появились на Хабре, нам удалось собрать внушительную коллекцию вопросов, суждений и заблуждений о CRM. Мы уже не раз читали и слышали, что это злой сисадмин уводит клиентские базы, а вовсе не продажник, что Excel с парой сотен макросов одной левой уделывает учётные системы, что CRM видит, что делает сотрудник на рабочем месте (и подмигивает ему), что сотрудники всё равно угробят любое внедрение и т.д. и т.п. И вообще это всё вендоры выдумывают, а на самом деле CRM-системы бизнесу не нужны, потому что это излишний напряг, куча задач и вообще…(см. картинку)
Читать дальше → https://goo.gl/oXKoEZ
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
С тех пор, как мы появились на Хабре, нам удалось собрать внушительную коллекцию вопросов, суждений и заблуждений о CRM. Мы уже не раз читали и слышали, что это злой сисадмин уводит клиентские базы, а вовсе не продажник, что Excel с парой сотен макросов одной левой уделывает учётные системы, что CRM видит, что делает сотрудник на рабочем месте (и подмигивает ему), что сотрудники всё равно угробят любое внедрение и т.д. и т.п. И вообще это всё вендоры выдумывают, а на самом деле CRM-системы бизнесу не нужны, потому что это излишний напряг, куча задач и вообще…(см. картинку)
Читать дальше → https://goo.gl/oXKoEZ
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Habr
Кому вообще нужны эти CRM-системы?
С тех пор, как мы появились на Хабре, нам удалось собрать внушительную коллекцию вопросов, суждений и заблуждений о CRM. Мы уже не раз читали и слышали, что это...