Новости

• умение писать код (Python);
• способность визуализировать свои результаты;
• понимание того, что происходит «под капотом».

Оптимизация работы оборудования, предиктивный мониторинг, построение зависимостей реальной прибыли от технологического режима и многие другие задачи из области цифровой химии уже решаются с помощью DataScience-технологий. У нас в рамках цифровой трансформации производственных и бизнес-процессов над этим работает направление «Продвинутая аналитика».

Возможно ли правильно спрогнозировать объёмы производства, учитывая все особенности процесса и технологические параметры? Скоро узнаем.

СИБУР вместе с AI-Community запускает онлайн-чемпионат по Data Science, который продлится до 19 ноября. Желающим принять участие нужно зарегистрироваться до 16 ноября. Решения принимаются до 19, а 24 ноября – финал.

Общий призовой фонд составляет более 600 000 рублей: 1 место – 200 000 рублей, 2 место – 150 000 рублей, 3 место – 70 000 рублей, 4, 5 и 6 места – 40 000 рублей. Лучшие проекты дополнительных треков – 20 000 рублей и квадрокоптеры. В команде может быть от 1 до 4 участников.

Когда-то давно, в студенческие годы, меня укусил питон, правда инкубационный период затянулся и получилось так, что я стал программистом на перле.

Однако в какой-то момент перл исчерпал себя и я решил заняться питоном, сначала просто делал что-то и разбирался с тем, что нужно для данной задачи, а потом понял, что нужны какие-то систематизированные знания и прочитал несколько книг:

• Билл Любанович «Простой Python. Современный стиль программирования»
• Дэн Бейдер «Чистый Python. Тонкости программирования для профи»
• Бретт Слаткин «Секреты Python: 59 рекомендаций по написанию эффективного кода»

Которые мне показались вполне подходящими для понимания основных тонкостей языка, хотя не помню, чтобы в них упоминалось про slots, но и не уверен, что это реально нужная фича — если уже по памяти прижало, то скорее всего одного этого способа будет недостаточно, но конечно это всё зависит от ситуации.

В итоге у меня накопились какие-то заметки об особенностях питона, которые, как мне кажется, могут быть полезны тому кто пожелает мигрировать на него с других языков.

Можно долго спорить на тему, стоит ли давать маленьким детям доступ к планшетам и смартфонам. Кто-то говорит что это вредно для глаз или для психики, кто-то — что родителям надо бы самим играть и читать с детьми, а не пытаться отгородится от них гаджетами. Что характерно, чаще всего такое говорят люди, у которых своих детей нет. И которые не знают, какое это блаженство — когда чадо замолкает хотя бы на полчаса, перестает крушить все вокруг, спокойненько лежит на диване и смотрит мультики. Есть и еще один аргумент — дети чутко все повторяют за родителями, если родители непрерывно сидят уткнувшись в телефон, то очень сложно объяснить детям, почему родителям можно, а им — нет.

В общем можете закидывать меня тухлыми помидорами, но мой сын, которому сейчас без пары дней три года, время от времени лежит с планшетом на диване и смотрит мульики на ютубе.

К сожалению, я очень быстро уяснил, что детский ютуб — это просто АДОВЫЙ ТРЕШ. Про это даже на Хабре уже был перевод статьи. Детские каналы — это какие-то бездонные клоаки, наполненные вырвиглазными видео типа "разворачиваем сто киндер-сюрпризов", "дурацкие стишки с убогой 3д графикой под крикливую музыку" и "гоняем машинки в Beam NG под дурацкие комментарии". По какой-то причине все это является очень привлекательным для маленьких детей, которые бросаются кликать на такие видео как только увидят их в рекомендованных. А YouTube не позволяет управлять рекомендациями. Даже дав своему сыну планшет с включенными "нормальными" мультиками, я уже через пару минут наблюдаю, как он за два клика по рекомендациям опять находит эти чертовы шоколадные яйца и снова начинает в них залипать.

Все, с меня хватит, решил я. И начал пилить свое приложение для просмотра ютуба, позволяющее выбрать список каналов и показывающее только видео с этих каналов. Как я это делал — под катом.

В этой публикации описаны простейшие методы вычисления интегралов функций от одной переменной на отрезке, также называемые квадратурными формулами. Обычно эти методы реализованы в стандартных математических библиотеках, таких как GNU Scientific Library для C, SciPy для Python и других. Публикация имеет целью продемонстрировать, как эти методы работают "под капотом", и обратить внимание на некоторые вопросы точности и производительности алгоритмов. Также хотелось бы отметить связь квадратурных формул и методов численного интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений, о которых хочу написать ещё одну публикацию.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Overview and Comparison of Gate Level Quantum Software Platforms" автора Ryan LaRose.

Квантовые компьютеры доступны для использования в облачной инфраструктуре, но в тоже время недавний бурный рост квантовых программных платформ может быть ошеломляющим для тех, кто будет принимать решение, что использовать. В этой статье предлагается текущая картина быстро развивающегося ландшафта квантовых вычислений путем сравнения четырех программных платформ — Forest (pyQuil), QISKit, ProjectQ и комплекта Quantum Development Kit, — которые позволяют исследователям использовать реальные и моделируемые квантовые устройства. Этот анализ охватывает требования и установку, синтаксис языка на примере программ, поддержку на уровне библиотек и возможности квантового симулятора для каждой платформы. Для платформ с поддержкой квантового компьютера мы сравним аппаратные средства, квантовые ассемблерные языки и квантовые компиляторы. В заключение мы рассмотрим особенности каждого из них и кратко упомянем другие пакеты программного обеспечения для квантовых вычислений.