Литературы никогда не бывает много — ни художественной, ни технической. Это касается и книг по языкам программирования, включая Python. Разработчикам, как начинающим, так и опытным, нужны надёжные руководства для того, чтобы повышать свой профессиональный уровень. В сегодняшней подборке — пять книг, которые могут быть полезны для любого Python-разработчика.

Краткий обзор курса, который я недавно закончил пилить на степике. Курс хардкорный :) В нем необходимо с нуля писать алгоритмы машинного. Наверное это один из лучший способов досконально разобраться в алгоритме.

Курс бесплатный: https://stepik.org/course/68260/promo

Статья о парсинге веб-сайтов освещает следующие аспекты:

• Понятия парсинга и скрапинга;
• Законность и этика парсинга;
• Парсинг с использованием requests и BeautifulSoup;
• Статические страницы;
• Динамические страницы;
• Работа с API;
• Защита от парсеров;
• Способы обхода.

Привет, Хабр!

В наше неспокойное время, когда сфера AI стремительно движется вперёд, хочется немного стабильности и уверенности в завтрашнем дне. Как это связано с темой статьи?

Самым прямым образом — алгоритмы прокачивают умение системно мыслить, искать нестандартные пути решения; человека, у которого эти скиллы на высоте, вряд ли заменит ИИ. Так что, тратя бесценное время на алгоритмы, вы занимаетесь очень полезным делом, расслабьтесь и получайте удовольствие) В качестве бонуса к прокачиванию серого вещества вы получите сверхспособность пройти любой алгособес в FAANG и удовлетворить любые потребности пирамиды Маслоу — довольно приятно)

В этой статье мы разберём графовые алгоритмы типо DFS, Флойда–Уоршелла и строковые наподобие Ахо-Корасик.

Открытость — навык, который помогает находить общий язык с окружающими, получать новый опыт и ценную обратную связь. Более того, этот навык очень ценится работодателями, так как сотрудники, умеющие работать в команде, слушать и слышать своих коллег и открыто говорить о сложностях, более эффективны и способны добиться наилучших результатов в работе.

Под катом собрали полезные советы и материалы, которые помогут развить открытость.

В этой статье мы разберем самые простые и продвинутые аспекты языка SQL через 100 ключевых вопросов, которые встречаются на собеседованиях. Независимо от того, являетесь ли вы начинающим или опытным разработчиком баз данных, здесь вы найдете интересные и полезные аспекты для себя.

Давайте погружаться в мир SQL и раскрывать его тайны через популярные вопросы и ответы с собеседований. Готовы начать?

Привет, Хабр!

Так уж повелось, что любой уважающий себя работодатель перенимает передовые методики FAANG — по этой причине практически во всех IT-собесах есть она: секция алгоритмов. Кто-то ей рад, кто-то не очень, но секция есть и уходить пока не планирует. Поэтому нужно закатать рукава и достойно встретить суровую реальность.

Из-за когнитивных искажений мы иногда принимаем иррациональные решения, а также выносим суждения на основе информации, которую мы обрабатываем. Фактически, когнитивные искажения — это запрограммированная ошибка в нашем мозге.

Также их можно представить как простые правила, которым следует мозг, чтобы обрабатывать поступающую информацию с минимальными затратами.

Когнитивных искажений существует большое множество, и о них полезно знать. В этой статье мы сделаем обзор 151 искажения, которые часто встречаются в повседневной жизни: как в личной, так и в профессиональной.

Привет, Хабр)

Публикую шпаргалку по SQL, которая долгое время помогала мне, да и сейчас я периодически в неё заглядываю.

Все примеры изначально писались для СУБД SQLite, но почти всё из этого применимо также и к другим СУБД.

Здесь есть и примеры довольно сложных запросов с агрегирующими функциями, триггерами, длинными подзапросами, с оконными функциями. Помимо этого, часть примеров посвящена работе с SQL в Python, используя sqlite3, pandas, polars. Этот список запросов с комментариями можно использовать как наглядное пособие для изучения SQL.

Энтропия – одна из самых важных и в то же время трудных для понимания физических концепций, без которой невозможно представить себе научную картину мира. Энтропия является неотъемлемым свойством макроскопических систем, но, в отличие от температуры, давления или объёма, её нельзя измерить с помощью приборов. Ситуацию усугубляет тот факт, что у энтропии есть множество определений, на первый взгляд никак между собой не связанных. В термодинамике это мера необратимого рассеяния или бесполезности энергии, в статистической физике – вероятность осуществления некоторого макроскопического состояния системы, в теории динамических систем – мера хаоса в поведении системы, в теории информации – мера неопределённости источника сообщений, определяемая вероятностями появления тех или иных символов при их передаче. Создаётся впечатление, что гуманитарию разобраться в этом без знания формул – непосильная задача. Но я покажу обратное. Сразу оговорюсь, что в данной статье будут рассмотрены только термодинамический и статистический аспекты энтропии, а о том, как энтропия связана с информацией, я расскажу как-нибудь отдельно.

Привет, Хабр!

Сейчас, когда вы слышите про ИИ в шахматах, наверняка первое, что приходит в голову – это AlphaZero, который "научился" играть в шахматы, превзойдя чемпионов мира, не имея никакого предварительного знания об игре. Но позвольте, это же только верхушка айсберга!

Не будем тратить время на объяснение того, как двигаются фигуры – это вы и так знаете. В сегодняшней статьи мы разберем алогоритм Minimax.

От умного риска до победы близко. Кто не рискует, тот не пьет шампанского. Без риска и жизнь пресна.

Эти и многие другие пословицы и поговорки про риск, знакомые нам с раннего детства, закрепляются на подсознательном уровне и, как правило, создают положительный образ риска. Однако на практике риск приносит далеко не только выигрыши. Например, портфель инвестора, который слишком часто рискует и вкладывает весь свой капитал сразу, в краткосрочной перспективе может взлететь до небес, но в долгосрочной непременно приведет к огромным финансовым потерям. Но можно ли каким‑нибудь образом найти золотую середину? Безусловно, и в этом нам поможет критерий Келли.

Всем привет! На связи вновь Меликян Маргарита, мы уже знакомились в статье, где поговорили немного о математическом анализе, а теперь (после принятых зачётов и экзаменов) захотелось сказать пару слов и по поводу курса теории вероятностей.

Общие проблемы, возникающие у неофитов высшей математики, уже были рассмотрены мною в статье про мат.анализ, поэтому их я опускаю (ознакомьтесь с вышеуказанной статьёй, если ещё не), и сразу приступаю к подсвечиванию специфичных для тервера проблемных мест.

Я искренне считаю, что математическая статистика должна стать базовым навыком каждого маркетолога и продакта. Сейчас, к сожалению, это не так. Поэтому и написал «путеводитель» по статистике, для тех, кому тяжело подступиться к изучению данного раздела математики и, тем более, сделать его «навыком».

Все представленные ниже материалы основаны на моём опыте изучения математической статистики.

Парсим данные с сайтов при помощи XPath и Screaming Frog без помощи программистов. Синтаксис XPath для выбора, ссылка на удобное расширение для извлечения пути, примеры для парсинга любых данных + запись моего мастер-класса в гостях у Михаила Шакина.

Вечерний троллейбус был полон. Невольно я оказался свидетелем разговора двух барышень за моей спиной. Одна из них только что получила сообщение с поздравлением или открыткой, посмотреть которое призывала ссылка из послания. Спустя несколько произнесённых фраз «Так», «Далее», «Ну далее», «Да далее уже…», дамский восторг сменился негодованием под звук нового оповещения о заметно сократившемся балансе мобильного телефона.

«Мой клиент», — подумал я, не оборачиваясь, и вышел на следующей остановке. Старый кнопочный телефон в кармане хранил молчание, значит, моя рассылка похожих сообщений в социальных сетях шла без сбоев.

В программировании есть несколько основных парадигм — подходов, которые определяют, как программисты структурируют и организуют свой код

Одним из наиболее популярных подходов сейчас является объектно-ориентированное программирование, ООП, где код организуется вокруг объектов и классов. Объектно-ориентированный подход поддерживается многими языками программирования и начинающим разработчикам стоит детальнее разобраться с тем, что же на практике означают страшные слова «полиморфизм», «инкапсуляция» и другие термины, применяемые в этой парадигме.

В этой статье я расскажу о ключевых понятиях, связанных с ООП, и на примере Python-кода разберу, как одна и та же задача может быть успешно решена с использованием процедурного и объектного подхода. Но обо всём по порядку; начнём, традиционно, с основ, а поможет мне в этом выдуманный хоккеист Степан.

Баланс энергии прост, но не прямолинеен. Как правило, избыток энергии приводит к набору жира, а нехватка к его потере, но это не единственная опция. Сейчас постараюсь простым языком объяснить, почему дефицит калорий не всегда приводит к потере жира и может даже увеличить его количество, можно ли скинуть жир при избытке калорий и почему растут мышцы в дефиците, и все это не нарушая закон сохранения энергии. И да, речь не о воде, выпитой с избытком , съеденной соли или походом в туалет, а про качественные жиро-мышечные изменения.

Эл Кавадло, известный персональный тренер с 20-летним стажем, выпустил новую книгу, в которой представил программу тренировок на развитие подвижности для повседневной жизни. Ориентировался он на мужчин старше сорока, но также уточняет, что программа подойдёт и всем остальным, кто хочет развить или вернуть былую подвижность.