Моя первая работа

По юниорству не понимал шутку про «программирование — это как кататься на горящем велосипеде в аду», но очень быстро мне ее объяснили. Читать дальше → https://goo.gl/HfZQCr

[Из песочницы] Мой опыт воти в айти в сравнении с тамбовким таксистом

Здравствуйте, друзья!

Для меня 2017 год стал в каком-то смысле переломным. У меня сменился род деятельности. Возможно, это случилось бы раньше, но я не видел повода для перехода в новую профессию. Однако, так вышло, что два моих стартапа приказали долго жить по ряду причин, в том числе по собственной неопытности. Семейные обстоятельства и изменение психологии с возрастом, видимо, тоже повлияли и я задумался о входе в профессию, пока поезд не ушел.

Что побудило меня к написанию заметки? Конечно, небезызвестный хирург. А теперь еще и история таксиста. Статью о хирурге мы трогать не будем, там уже всё сказано. А вот с сорокалетним таксистом интереснее. Если кратко, то автор утверждает, что в свое время он забросил медицинский колледж, ушел таксовать, протаксовал 90-е, 2000-е, обзавелся тремя детьми, в 2012 году внезапно стал программистом 1С. «Мой месячный доход вырос до 315 тысяч, и это еще не предел», — пишет автор.

Где же столько платят? Читать дальше → https://goo.gl/YU66hq

Привет всем!

Зачем в Django >1.10 убрали возможность авторизации неактивных пользователей?
Это же нелогично и неправильно, когда после регистрации без подтверждения по email(допустим) пользователь пытается войти, а ему пишет ошибку, что логин/пароль не верны.

Пришлось перелопатить весь интернет в поиске правды, а оказалось, достаточно поменять просто бэк...

Добыча данных в R

Этот пост — перевод трех частей серии Data acquisition in R из моего англоязычного блога. Исходная серия задумана в четырех частях, три из которых легли в основу данного поста: Использование подготовленных наборов данных; Доступ к популярным статистическим БД; Демографические данные; Демографические данные. В еще не написанной заключительной части речь пойдет об использовании пространственных данных.

R заточен под воспроизводимость результатов. Существует множество прекрасных решений, обеспечивающих сопоставимость версий системы и пакетов, помогающих применять принципы literate programming… Я же хочу показать, как можно легко и эффективно находить/скачивать/добывать данные, используя собственно R и документируя каждый шаг, что обеспечивает полную воспроизводимость всего процесса. Разумеется, я не ставлю перед собой задачи перечислить все возможные источники данных и фокусирую внимание в основном на демографических данных. Если ваши интересы лежат вне сферы статистики населения, стоит посмотреть в сторону великолепного проекта Open Data Task View.
Для иллюстрации использования каждого из источников информации я привожу пример визуализации полученных данных. Каждый пример кода задуман как самостоятельная единица — копируйте и воспроизводите. Разумеется, сперва необходимо установить требуемые пакеты. Весь код целиком лежит тут. Читать дальше → https://goo.gl/utze1W

«На чужих ошибках»: что нужно знать для успешного внедрения Service Desk

Одним из столпов ITIL является Service Desk, единая точка контакта между пользователем и поставщиком услуг. В диспетчерскую службу Service Desk клиенты обращаются при возникновении инцидентов или проблем и вопросов, связанных с предоставляемой услугой. Служба регистрирует, отслеживает и управляет решением проблем, которые были доведены до ее сведения.

За долгую историю ITIL службу Service Desk внедрило множество компаний. Кто-то полагался на готовые инструменты, кто-то шел своим путем. У кого-то получилось с первого раза, а кто-то «набивал шишки». Опыт последних помог нам сформировать список самых распространенных ошибок при внедрении Service Desk — от банальных и легко устраняемых до вполне серьезных — которым мы и делимся в этой статье.

Читать дальше → https://goo.gl/RaFayY

Luigi Ballabio, Goutham Balaraman "QuantLib Python Cookbook"

Год: 2017
Язык: английский

Количественное финансирование в Python: практический, интерактивный взгляд на библиотеку QuantLib с использованием IPython Notebook в качестве рабочих примеров.
IPython Notebook - это интерактивная среда для программирования на языке Python, которая позволяет объединить код, текст
(включая Markdown), графики, математические формулы (MathJax) и скомбинировать все в одном отчете.

Книга включает обновленные сообщения из блога Goutham Balaraman и стенограммы скринкастов, которые Luigi Ballabio публикует на YouTube.
Сообщения и скринкасты используют IPython Notebook для демонстрации библиотеки QuantLib. Вместе они предоставляют своего рода поваренную книгу, которая демонстрирует функции библиотеки посредством рабочих примеров и дает рекомендации по ее использованию.

Выбор связки QuantLib Python и IPython Notebook был обусловлен их интерактивностью, что упростило демонстрацию функций и тот факт,
что платформа предоставляет из коробки отличные модули, такие как Matplotlib для графического отображения и Pandas для анализа данных.

Этот выбор, похоже, может оставить пользователей C++ в стороне. Однако достаточно легко перевести код Python, показанный здесь,
в соответствующий код на C ++. Пример такого перевода показан в приложении.

Здравствуйте) У меня проблема. Подскажите пожалуйста, как вывести коэффициенты после обучения модели с помощью логистической регрессии. Что для этого надо сделать?

10 главных анонсов Microsoft в 2017 году

А вот и уже ставшая традицией предновогодняя публикация с десятью самыми главными анонсами и новинками года от корпорации Microsoft. Чем же запомнится уходящий год с приставкой MS? Заглядывайте под кат!

Читать дальше → https://goo.gl/avNzGx

Анализ данных с помощью Python и Pandas
Часть 1

1. Введение
2. Основы Pandas
3. Ввод/вывод с помощью Pandas
4. Заполнение базы данных
5. Объединение и добавление данных
6. Joining и Merging
7. Pickling
8. Первые манипуляции с данными

[Перевод] Фронтенд-2017: о самом важном

Много всего произошло в 2017-м, на самом деле — и подумать страшно — сколько всего случилось. Всем нравится шутить о том, как быстро всё меняется в разработке фронтенда, и в последние несколько лет это, вероятно, так и было. Рискуя быть неоригинальным, хочу сказать, что в 2017-м всё было не так, как прежде. Тенденции веб-разработки стабилизировались. В частности, популярные библиотеки стали, в большинстве своём, ещё популярнее, вместо того, чтобы сдвинуться на второй план под натиском конкурентов. В целом же веб-разработка стала гораздо более зрелой средой, чем раньше.

В этом материале мы поговорим о некоторых важных событиях, которые произошли в этом году в экосистеме клиентской веб-разработки, обращая особое внимание на общие тренды. Читать дальше → https://goo.gl/YCeibe

Эпик-фейлы в онлайн-чатах, или почему продажи не растут

Знакома ли вам ситуация? Вы бродите по сайту интернет-магазина, банка или турагентства, ваша цель — собрать побольше инфы о продукте или услуге. В какой-то момент у вас появляются вопросы, на которые можно ответить только с помощью специалиста. Вот и окно онлайн-консультанта очень удачно появилось, вы радостно задаете свои вопросы оператору и… получаете невнятный ответ и просьбу оставить номер телефона. Это еще не самый плохой вариант, иногда можно остаться и совсем без ответа специалиста. Так выглядят онлайн-чаты, с которыми бизнес не научился правильно работать.

В этой статье разбираем основные эпик-фейлы в онлайн-чатах. Так уж бесполезны чаты на сайте и можно ли их превратить в работающий инструмент для повышения прибыли?

Читать дальше → https://goo.gl/yu23fG

Где хранить бизнес логику в Django?

Толстые модели (fat models), тонкие представления (thin views), тупые шаблоны (stupid templates) - один из распространенных подходов к структурированию Django приложений.

Цель подхода - вынести бизнес логику из представлений и шаблонов, и поместить ее в модели. Очевидно, что представления и шаблоны не должны содержать бизнес логику, так как они имеют совсем другие обязанности. Но выносить логику в модели не лучший вариант.

Визуализация разработки https://goo.gl/P4wjXY 2017

В честь окончания года, для праздничного «айтишного» настроения: 550+ репозиториев команды SEMrush на одном видео.

Спонсор показа Gource

Под катом пара слов о том, как это сделано. Читать дальше → https://goo.gl/E6WbUK

Привет всем! Не заходит в админку django. Пишет LINE 1: SELECT (1) AS "a" FROM "django_session" WHERE "django_sessio... Я так понял, что он ищет таблицу django_session, которой почему-то нет...
В settings все включено:
INSTALLED_APPS = [
# Add your apps here to enable them
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'polls.apps.PollsConfig',
]
Содержимое polls/admin.py:

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
from django.contrib import admin
from models import Section, Article

admin.site.register(Section)
admin.site.register(Article)

Только в urls.py я немного неуверен:
В основном приложении у меня так:
url(r'^admin/', admin.site.urls),
В polls/urls.py ничего не знаю, надо ли прописывать, но форму входа он показывает
Вхожу через superuser-a.
Вроде должно работать, да?

Николай Прохоренок, Владимир Дронов
"Python 3. Самое необходимое"


В данной книге описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, классы и объекты, итераторы и перечисления, обработка исключений, часто используемые модули стандартной библиотеки. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL, в том числе посредством ODBC. Рассмотрена работа с изображениями с помощью библиотек Pillow и Wand, получение данных из Интернета и работа с архивами различных форматов. Книга содержит более двухсот практических примеров, помогающих начать программировать на языке Python самостоятельно. Весь материал тщательно подобран, хорошо структурирован и компактно изложен, что позволяет использовать книгу как удобный справочник.
Файл listings.doc содержит листинги описанных в книге примеров.

Библиотека вебинаров по SAP Cloud Platform: от сервисов для интернета вещей до machine learning и UX

Мы подготовили подборку из 11 вебинаров по SAP Cloud Platform, которые охватывают широкий круг тем: от общего обзора платформы до функций и сервисов по работе с интерфейсами, вопросов о безопасности, сервисов для интернета вещей, машинного обучения и многое-многое другое.

1. Обзорный вебинар о платформе SAP Cloud Platform

Первый вебинар посвящен общему обзору платформы SAP Cloud Platform. Зачем SAP создал свою облачную платформу. Видение платформы со стороны SAP. В каких приложениях SAP Cloud Platform может использоваться. В чём польза от SCP для клиентов SAP. Какие сервис доступны на SAP Cloud Platform.

Читать дальше → https://goo.gl/sUXVns

[Из песочницы] Russian AI Cup 2017 — история второго места

Привет! В этой статье я хотела бы рассказать вам о своем участии в соревновании по написанию игровых ботов Russian AI Cup CodeWars, на котором мне удалось занять 2 место, и что и как для этого было сделано.
Читать дальше → https://goo.gl/iiCGUQ

Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений (2016)
Авторы: Владимир Дронов, Николай Прохоренок

Описан язык Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Приведены основы базы данных SQLite, интерфейс доступа к базе и способы получения данных из Интернета. Особое внимание уделено библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF. На сайте издательства приведены все примеры из книги.

Привествую
Любишь программирование на Python или Java? Нравится ИТМО? Интересуешься книгами про математику, программирование и т.п.? Считаешь, что бюджетные технологии - наше будущее?
Тогда вступай к нам - в PTCodding! Оно объединяет в себе всё про программирование! vk.com/ptcodding

Не хочешь депозит 6,5? Расчет нормы доходности акций и полной доходности с помощью Moex API и парсера дивидендов

Немного о тексте ниже

Самый ленивый портфельный инвестор обычно поступает так: идет к финансовому управляющему, они вместе составляют профиль инвестора и на основании этого профиля они собирают портфель из активов, которые соответствуют тем показателям риска\доходности, которые портфельный инвестор готов принять.

Если инвестор очень долгосрочный и портфель составлен правильно, то он может покупать бумаги в любое время и по любой цене, 10-тилетний временной промежуток сгладит разницу за счет див.выплат (конечно мы должны искать ценные бумаги с постоянным денежным потоком).
Рассмотрим ситуацию, в которой вам надо найти ценные бумаги (далее я буду подразумевать конкретный тип бумаг — акции, с облигациями все понятно, там купон), которые приносит в виде дивидендов денежный поток, удовлетворяющий вашему финансовому плану. Самый простой пример — найти акцию, денежный поток которой превышает значение инфляции, т.е. 4% (по данным Росстата) Читать дальше → https://goo.gl/UUVw8b