أكثر

كيف يمكنني استيراد python sklearn بشكل صحيح إلى المكون الإضافي QGIS PyQt؟

كيف يمكنني استيراد python sklearn بشكل صحيح إلى المكون الإضافي QGIS PyQt؟


أنا جديد إلى حد ما في تطوير البرنامج المساعد Python و QGIS. لقد أنشأت هيكلًا إضافيًا لـ QGIS باستخدام Plugin Builder على QGIS وأضفت بعض عناصر التحكم إلى واجهة المستخدم الرسومية وتمكنت من تحديث رابط الوحدة المناسبة إلى واجهة المستخدم الرسومية.

أحاول أيضًا استخدام مكتبة sklearn الأقرب في تطبيق المكون الإضافي الخاص بي. كل شيء يعمل بشكل جيد حتى يتم تشغيل sklearn لأول مرة وأحصل على رسالة خطأ على النحو التالي:

حدث خطأ أثناء تنفيذ كود بايثون:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة): ملف "C: / المستخدمون/c_aaalam/.qgis2/python/plugins FemtoCoverage femto_coverage.py" ، السطر 282 ، في مسافات التشغيل ، المؤشرات = nbrs.kneighbours (فرعي) ملف "C: /Users/c_aaalam/.qgis2/python/pluginsFemtoCoveragesklearn eighboursase.py "، السطر 332 ، في kneighbours return_distance = return_distance) File" binary_tree.pxi "، السطر 1295 ، في sklearn.neighbours.kd_tree.Binary .query (sklearn neighbors kd_tree.c: 10386) ملف "C: /Users/c_aaalam/.qgis2/python/plugins FemtoCoverage sklearn utils validation.py" ، السطر 117 ، في array2d إذا sp.issparse ( X): AttributeError: الكائن 'NoneType' ليس له سمة 'issparse'

هذا هو النص الذي أقوم بتشغيله في المكون الإضافي الخاص بي:

nbrs = أقرب الجيران (n_neighbours = 1 ، الخوارزمية = "تلقائي"). تناسب (array1) المسافات ، المؤشرات = nbrs.kneighbours (array2)

يبدو أن المتغير المتناثر scipy هو "NoneType" وبالتالي لم يتم التعرف على وظيفة "issparse ()". لقد وضعت مجلد sklearn في دليل البرنامج المساعد (مستخدم windows) وأضفت sklearn للاستيراد الضروري إلى وحدة البرنامج المساعد الخاصة بي.

هل لدى أي شخص خبرة في العمل مع sklearn في تطبيقات PyQt أو على وجه التحديد في تطوير مكونات QGIS الإضافية ويمكنه مساعدتي في حل هذا الخطأ؟

ربما أقوم بتحميل sklearn بشكل غير صحيح؟


انا اكتشفت المشكلة. كانت المشكلة هي أنني حصلت على sklearn في نفس الدليل مثل ملفات البرنامج المساعد وليس في حزم الموقع تحت تثبيت qgis الخاص بي.

لست متأكدًا بنسبة 100٪ من أن هذه هي المشكلة ولكن بمجرد أن حذفت sklearn من دليل المكونات الإضافية وتثبيتها في حزم المواقع ، تم حل المشكلة. لا مزيد من الأخطاء!


تثبيت scikit-learn¶

لاحظ أنه لتجنب التعارض المحتمل مع الحزم الأخرى ، يوصى بشدة باستخدام بيئة افتراضية (venv) أو بيئة كوندا.

يتيح استخدام مثل هذه البيئة المعزولة تثبيت إصدار محدد من scikit-learn مع pip أو conda وتبعياتهما بشكل مستقل عن أي حزم Python مثبتة مسبقًا. على وجه الخصوص في نظام Linux ، لا يُنصح بتثبيت حزم pip جنبًا إلى جنب مع الحزم التي يديرها مدير الحزم للتوزيع (apt ، dnf ، pacman ...).

لاحظ أنه يجب عليك دائمًا أن تتذكر تنشيط البيئة التي تختارها قبل تشغيل أي أمر من أوامر Python عندما تبدأ جلسة طرفية جديدة.

إذا لم تقم بتثبيت NumPy أو SciPy حتى الآن ، فيمكنك أيضًا تثبيتها باستخدام conda أو pip. عند استخدام النقطة ، يرجى التأكد من ذلك عجلات ثنائية يتم استخدامها ، ولا يتم إعادة تجميع NumPy و SciPy من المصدر ، وهو ما يمكن أن يحدث عند استخدام تكوينات معينة لنظام التشغيل والأجهزة (مثل Linux على Raspberry Pi).


كيفية الوصول إلى QString for QGIS-2.14 في PyQt4

هذا خاص بـ QGIS قليلاً ، لكن أعتقد أنه مستوى منخفض نوعًا ما لذلك قمت بالنشر هنا. يمكنني بالتأكيد نقل هذا إلى gis.stackexchange.com إذا كان ذلك أفضل.

محاولة استخدام QgsRasterCalculator ، والذي يبدو أنه يريد كائن من نوع QString لبضع وسائط. أحاول إنشاء QString (كما هو موضح هنا) ولكن أحصل على:

لذلك أحاول استخدام سلسلة نصية عادية للوسيطة الأولى (calc = QgsRasterCalculator ('demffac & gt 120'، newStreams، 'GTiff'، rFac.extent ()، rFac.crs (). authid ()، rFac.height () ، rFac.width () ، إدخالات)) ، حصلت على:

Traceback (آخر مكالمة أخيرة): ملف "& ltinput & gt" ، سطر 1 ، in & ltmodule & gt TypeError: لا تطابق الوسيطات أي استدعاء تم تحميله بشكل زائد: QgsRasterCalculator (QString، QString، QString، QgsRectangle، int، int، list-of-QgsRasterCalculator) يحتوي الرقم 5 على نوع غير متوقع من 'unicode' QgsRasterCalculator (QString، QString، QString، QgsRectangle، QgsCoordinateReferenceSystem، int، int، list-of-QgsRasterCalculatorEntry): الوسيطة 5 بها نوع غير متوقع 'unicode' QgsRasterCalculator (QgsRasterCalculator) "

أنا أستخدم QGIS 2.14 ، والذي تم توثيقه على أنه يستخدم QString (كما أفهمها). لقد حاولت استخدام حزمة sip لإعادة التعيين (وفقًا لهذه التعليمات) ولكن يبدو أن وحدة تحكم python الخاصة بـ QGIS لا تريد تغييرها (ValueError: API 'QString' تم تعيينه بالفعل على الإصدار 2).

هل من طريقة لإجراء مكالمة QgsRasterCalculator () الخاصة بي؟ شكرا على اي معلومة!

/==================تحرير: انتزاع الشاشة من ردود QGIS الخاصة بي على الاقتراحات========= /================== معلومات الإصدار:


3 إجابات 3

أنت على صواب ، XGBoost ('eXtreme Gradient Boosting') و sklearn's GradientBoost هما في الأساس نفس تطبيق تعزيز التدرج.

ومع ذلك ، هناك اختلافات كبيرة للغاية تحت الغطاء من الناحية العملية. XGBoost أسرع بكثير (راجع http://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-xgboost-applied-machine-learning/) من sklearn. XGBoost موفر للذاكرة تمامًا ويمكن أن يكون متوازيًا (أعتقد أن sklearn لا يمكنها فعل ذلك افتراضيًا ، ولا أعرف بالضبط عن كفاءة ذاكرة sklearn ولكني واثق تمامًا من أنها أقل من XGBoost).

بعد استخدام كليهما ، فإن سرعة XGBoost رائعة للغاية وأداؤها متفوق على sklearn's GradientBoosting.


1 إجابة 1

لا ، لا تغير SelectKBest ومحولات * Select * الأخرى من sklearn.feature_selection ترتيب الميزات ، بل قم فقط بإسقاط الميزات غير المحددة. على أي حال ، بشكل عام ، لا تستخدم نماذج التعلم الآلي الترتيب النسبي للميزة.

إذا كنت بحاجة إلى التحقق من الميزات وإعادة ترتيبها ، فيمكنك استخدام سمات_النقاط_ و / أو الصفات_للمحول المجهز (مثل SelectKBest).

تحت الغطاء ، تستخدم هذه الفئات قناعًا منطقيًا لتحديد الميزات التي يجب الاحتفاظ بها. يتكون القناع المنطقي باستخدام المجموعة الأولى (أو الوحيدة) من الدرجات. ستكون هذه قيم t في حالتك. لا تستخدم SelectKBest قيم p لتحديد الميزات في الوقت الحالي ، وفقًا لكود المصدر.


تتبع تجارب Auto-sklearn على Neptune

لقد صنعت بعض أجهزة الكمبيوتر المحمولة التي يمكنك تنزيلها بسهولة وإجراء التجارب بنفسك. ولكن للقيام بكل الخطوات معًا مرة أخرى ، يلزمك:

  • قم بتثبيت auto-sklearn على جهازك أو Google Colab.
  • حدد عينة 10000 من توقع معاملة عملاء Santander لتجربة التصنيف الثنائي.
  • استخدم مجموعة بيانات بوسطن لإجراء تجربة بناءً على مشكلة انحدار.
  • قم بالتجارب.
  • تتبع النتائج في نبتون.

أولاً ، تحتاج إلى تثبيت sklearn التلقائي على جهازك. ما عليك سوى استخدام النقطة 3 لهذا:

إذا تلقيت خطأ ، فقد تحتاج إلى تثبيت تبعيات لذلك ، لذا يرجى مراجعة صفحة التثبيت الرسمية. يمكنك أيضًا استخدام دفاتر الملاحظات التي أعددتها لك في نبتون. ثم قم بتشغيل الأمر التالي للتأكد من إجراء التثبيت بشكل صحيح:

دعونا نتناول بعض مشاكل التصنيف والانحدار.

Auto-sklearn للتصنيف

بالنسبة لمشكلة التصنيف ، اخترت منافسة Kaggle العزيزة و # 8211 توقع معاملات عملاء Santander. يُرجى تنزيل مجموعة البيانات واختيار 10000 سجل عشوائيًا. ثم اتبع التجارب في دفتر الملاحظات الأول:

نحتاج أيضًا إلى تحديد بعض التكوينات لاكتساب مزيد من المعرفة حول sklearn التلقائي:

التكوينات قيمة النطاق وصف
time_left_for_this_task [60- 5000] لقد بدأت التجارب بـ 60 ثانية ، ثم بالنسبة لكل تجربة ، قمت برفعها إلى 5000.
قياس roc_auc نظرًا لأن دراسة الحالة غير متوازنة بدرجة كبيرة ، فأنا بحاجة إلى تغيير المقياس إلى roc_auc
إعادة التشكيل_الاستراتيجية السيرة الذاتية في auto-sklearn V1 ، إذا لم أقم بتحديد استراتيجية resampling_strategy ، فلن تتمكن من الحصول على نتيجة جيدة. لكن في auto-sklearn V2 ، كان يفعل ذلك تلقائيًا.
resampling_strategy_arguments

لاستخدام التكوين أعلاه ، يمكنك تحديد كائن automl على النحو التالي:

نظرًا لأنني استخدمت الكثير من التكوينات المختلفة ، فقد قمت فقط بتتبعها على Neptune. يمكنك رؤية واحد منهم في الصورة ، والتحقق من كل منهم في نبتون.

عندما تتلاءم مع نموذج auto-sklearn ، يمكنك التحقق من أفضل خطوط الأنابيب ذات الأداء المتفوق باستخدام PipelineProfiler (ملف تثبيت pipelineprofiler). للقيام بذلك ، تحتاج إلى تشغيل الكود التالي:

يجب أن يكون الإخراج الخاص بك مثل هذا:

من ناحية أخرى ، أجريت أيضًا بعض التجارب على أساس auto-sklearn V2. كانت النتيجة رائعة. يمكنك رؤية النتيجة أدناه:

لاستخدام auto-sklearn V2 ، يمكنك استخدام الكود التالي:

التعلم التلقائي للانحدار

النوع الثاني من المشاكل التي يمكن لـ sklearn التلقائي حلها هو الانحدار. أجريت بعض التجارب بناءً على المثال الرسمي في وثائق sklearn التلقائية.

لقد غيرت للتو الميزانية الزمنية لتتبع الأداء بناءً على قيود الوقت. الصورة أدناه تظهر النتائج.


موصل MySQL / خطأ استيراد بايثون: لا توجد وحدة باسم & # 39mysql & # 39

أنا جديد جدًا على Ubuntu / Linux و Python ، لذا فمن المحتمل تمامًا أن أفقد شيئًا واضحًا هنا. أنا أقوم بتشغيل Ubuntu 16.04 LTS ، إصدار الخادم.

لقد قمت للتو بتثبيت موصل MySQL الرسمي / python (2.1.7 ، إصدار python3) باستخدام dpkg -i [اسم الحزمة] .deb (من الواضح أنني استبدلت [اسم الحزمة] بالاسم الفعلي). تم إدراجه على أنه متوافق مع Python 3.5 ، وهو الإصدار الذي أملكه. عندما أحاول التحقق من التثبيت من خلال مترجم Python باستخدام استيراد mysql.connector ، أحصل على الخطأ التالي:

في سؤال مشابه ، رأيت أنه يقترح أن الموصل ربما لم يتم تثبيته بشكل صحيح إذا لم يكن Python في المسار. لا يبدو أنني واجهت أي مشاكل أثناء التثبيت ، ملف python3 موجود في / usr / bin وهو بالتأكيد في المسار ، ولكن يبدو أنه رابط لملف python3.5 في نفس الموقع. تشغيل الأمر الذي يعطي python3 الإخراج usr / bin / python3 ولكن تشغيل أي من python لا يعطي أي ناتج.

يبدو أن الحزمة تحتوي أيضًا على مكتبة C ، والتي يبدو أنها قد تم تثبيتها في حزم usr / lib / python3 / dist. لا يوجد شيء آخر في هذا الدليل يسمى أي شيء متعلق بـ MySQL.

ما الذي يجب أن أبحث عنه لمعرفة ما إذا كانت مشكلة في تثبيت الموصل أو في Python نفسها؟ وكيف أصلح هذا؟


6. حل مشكلة التعلم الآلي

سننفذ ما تعلمناه حتى الآن في مجموعة بيانات الجمعة السوداء ونرى كيف يعمل. يعد استكشاف البيانات ومعالجتها خارج نطاق هذه المقالة لأنني سأوضح فقط كيفية استخدام Dask لمشكلة ML. في حال كنت مهتمًا بهذه الخطوات ، يمكنك الاطلاع على المقالات المذكورة أدناه:

1. استخدام نموذج الانحدار اللوجستي البسيط وعمل التنبؤات

سيعطيك هذا تنبؤات حول مجموعة الاختبار المحددة.

2. استخدام البحث الشبكي وخوارزمية الغابة العشوائية للعثور على أفضل مجموعة من المعلمات.

في الطباعة الشبكة_البحوث_أفضل_المعلمات_ ستحصل على أفضل مجموعة من المعلمات للوضع المحدد. لقد قمت بتنويع عدد قليل من المعلمات هنا ولكن بمجرد أن تشعر بالراحة مع استخدام بحث dask ، أقترح تجربة المزيد من المعلمات أثناء استخدام قيم مختلفة متعددة لكل معلمة.


كيف يمكنني استيراد python sklearn بشكل صحيح إلى المكون الإضافي QGIS PyQt؟ - نظم المعلومات الجغرافية

الذكاء الاصطناعي ليس موضوعيًا كما نعتقد - ما الذي يؤثر على التحيز في الذكاء الاصطناعي؟ تؤثر المزيد والمزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي على حياتنا اليومية دون وعينا ، من كاميرا الهاتف الذكي الذكية إلى الخوارزميات التي تقرر ما إذا كانت الشركة ستوظفنا. يغطي هذا الحديث جميع النقاط المهمة التي يجب مراعاتها عند استخدام حلول الذكاء الاصطناعي وتطويرها. يتزايد انخراط الذكاء الاصطناعي (AI) في حياتنا اليومية ، غالبًا دون أن نلاحظ وجوده أو ندركه. قد يكون مخفيًا في كاميرات الهواتف الذكية الذكية ، وقد يؤثر علينا أثناء التسوق أو قد يقرر حتى ما إذا كنا قد تم تعييننا من قبل شركة أم لا. لكي يعمل الذكاء الاصطناعي كواحد ، يجب تدريبه على البيانات قبل أن يتمكن من التصرف بذكاء بالفعل. قد يتصرف بطرق غريبة وغير متوقعة ، ولكن على المرء أن يتذكر: ربما يكون الموقف جديدًا تمامًا ولم يتعلم السلوك الصحيح بعد. يتعين على البشر التعلم والتكيف باستمرار طوال حياتهم ، ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي لا يتم تدريبه إلا على مجموعة محدودة جدًا من البيانات ، وبالتالي قد يطور وجهة نظر مختلفة ومتحيزة تمامًا. ما هي الأسباب الكامنة وراء مثل هذا التحيز ، وما الذي يؤثر عليه وكيف يمكننا محاولة تقليل هذا التحيز؟ يلقي هذا الحديث بعض الضوء على التحيز في الذكاء الاصطناعي وكيفية التغلب عليه عند تطوير حلول الذكاء الاصطناعي.

كاترين ستراسر هي مطورة برمجيات للذكاء الاصطناعي تركز بشكل رئيسي على معالجة اللغة الطبيعية في Catalyst. يتضمن ذلك تخطيط وتطوير البرامج لمشاريع الذكاء الاصطناعي ، بالإضافة إلى تطوير الأعمال. خلال دراستها للحصول على درجة البكالوريوس في تطوير الألعاب والواقع المعزز ودراسات الماجستير في المعلوماتية الحيوية ، تمكنت من اكتساب نظرة ثاقبة في مجموعة واسعة من الموضوعات المتعلقة بتكنولوجيا المعلومات.

استخدام المايكروبت لإلهام الطلاب

من المعروف أن أسر مجموعة من الأطفال لفترة طويلة من الزمن أمر صعب للغاية. سوف أستعرض معك كيف يمكن استخدام micro: bit لإشراك جمهور صغير في العروض التوضيحية التفاعلية وأنشطة البرمجة. يحب الأطفال التفاعل جسديًا مع الأجهزة. هذا هو الشيء العظيم في micro: bit. لا يحتوي فقط على مصابيح وأزرار مدمجة ولكن يمكنه أيضًا التحكم في إلكترونيات أكبر وأكثر إثارة مثل الأذرع الروبوتية. يتيح ذلك الإعداد الذي يمنح الطلاب من جميع مستويات القدرة تحديًا. يمكن إعطاء الطلاب المبتدئين في البرمجة برنامجًا أكثر اكتمالاً أو السير في ورقة عمل تأخذهم خلال عملية التحكم في الجهاز (في هذه الحالة الذراع الآلية) خطوة بخطوة. يمكن إعطاء الطلاب الذين يتمتعون بمهارات برمجة أعلى ملفًا أصليًا مكشوفًا / معياريًا ويمكنهم كتابة تعليمات برمجية للتحكم في الذراع بتوجيه أقل.

أبلغ من العمر 17 عامًا وأدرس علوم الكمبيوتر والرياضيات والرياضيات والفيزياء الإضافية في السنة 12 (المدرسة الثانوية الإنجليزية / Sixthform). أحب البرمجة بلغة بايثون وأعتقد أن micro: bit أداة تعليمية رائعة يجب استخدامها على نطاق أوسع.

تحليل 200 عام من الجدل السياسي

قد لا تكون ميركل على دراية بقواعد البرلمان البريطاني للقرن السابع عشر ، لكنك ستكون بعد ورشة العمل هذه. ستتعلم كيفية تحليل 200 عام من المناقشات السياسية البريطانية باستخدام تجريف الويب وعلوم البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية. قد لا تكون ميركل على دراية بقواعد البرلمان البريطاني للقرن السابع عشر ، لكنك ستكون بعد ورشة العمل هذه. ستشارك الدكتورة مريم أحمد (بي بي سي نيوز) التحديات الفريدة لتحليل أرشيف هانسارد ، وهو سجل عبر الإنترنت لكل خطاب برلماني من عام 1803 حتى يومنا هذا. ستتعلم كيفية التخلص من هانسارد أخلاقياً باستخدام متصفح السيلينيوم مقطوع الرأس ، وتحويل الفوضى. تحويل HTML إلى بيانات منظمة باستخدام Pandas و BeautifulSoup. سوف تشرح مريم كيفية العثور على موضوعات في الخطابات السياسية باستخدام أساليب NLTK و Scikit-Learn بما في ذلك تخصيص TF-IDF و Latent Dirichlet. المفسد: سيحتوي حديثها على مقطع واحد على الأقل لجون بيركو وهو يهتف "طلب".

مريم أحمد عالمة بيانات في بي بي سي نيوز ، حيث تستمتع باستخدام التعلم الآلي للعثور على الأخبار في مجموعات البيانات السياسية الفوضوية وكشف التحيز الخوارزمي. تعمل الدكتورة مريم أحمد في بي بي سي نيوز ، حيث تستمتع باستخدام علم البيانات والتعلم الآلي للعثور على الأخبار في مجموعات البيانات السياسية الفوضوية والتحقيق في التحيز الخوارزمي. وهي مدافعة قوية عن التدقيق والشفافية في المجال العام وتحدثت عن هذا الموضوع في مهرجان موزيلا ، و Open News Unconference في الجمعية الملكية للفنون ومؤتمر آثار التكنولوجيا المدنية في OECD. تؤمن مريم بأن التعليم هو أعظم مساواة وتستمتع بتشغيل أحداث البرمجة للأطفال من خلفيات الأقليات.

استيراد لحم الخنزير المقدد

غالبًا ما يقال أن Python تأتي مع بطاريات مضمنة ، مما يعني أن المكتبة القياسية يمكنها فعل أي شيء بشكل أساسي باستثناء ربما استحضار لحم الخنزير المقدد من أجلك (على الرغم من أنني سمعت أن هذا يأتي في 3.8). لا أعتقد أننا نقدر تمامًا اتساعها الهائل ، على الرغم من ذلك ، فقد ذهبت من خلال وحدة تلو الأخرى بحثًا عن الأحجار الكريمة المخفية (آسف ، البيض). هذا ليس تجميعًا شاملاً بأي حال من الأحوال لما هو مفيد ، وما تم الاستخفاف به ، ومضحك. من المحتمل أنك تستخدم مكتبة Python القياسية بشكل يومي - أو على الأرجح ، مجموعة فرعية مستقرة إلى حد ما. الطريقة المعتادة التي نضيف بها أشياء إلى المجموعة الفرعية هي البحث عن حل لمشكلة وينتهي الأمر بالإشارة إلى وحدة مكتبة قياسية. ومع ذلك ، فإن هذا يعني أن احتمالات اكتشافك لوحدة نمطية كاملة هدفها الوحيد هو إخبارك ما إذا كانت السلسلة عبارة عن كلمة رئيسية في Python ضئيلة للغاية ، ولا يستهدف هذا الحديث أي مستوى محدد من تجربة Python. سنستعرض الوحدات النمطية المثيرة للاهتمام بطريقة ما: غالبًا لفائدتها ، ولكن في بعض الحالات أيضًا لمجرد كونها غريبة بطريقة ما.

حاليًا مطور الواجهة الخلفية في iMobility ، حيث يمكنني إنشاء أشياء مفيدة باستخدام aiohttp. عندما لا أقوم بالبرمجة ، عادةً ما أجد وأنا ألعب ألعابًا مستقلة ذات غموض متفاوت.

مقدمة في أمن المعلومات باستخدام بايثون

في هذا الحديث ، سنعمل على إزالة الغموض عن أساسيات أمن المعلومات باستخدام Python: كيف يتم نقل المعلومات على الإنترنت (الشبكات ، طبقات الشبكة ، البروتوكولات) ، كيف يتم تأمين هذه المعلومات (التشفير) وكيف يمكننا تحليل هذه المعلومات ( كشف الشبكة والتطفل). بعد ذلك سنقوم بتطبيق خوارزميات scikit learn لتحليل ملفات المرور على الإنترنت لاحتمال التطفل. القرصنة ، في الاستخدام الكلاسيكي للكلمة ، هي على الأرجح أكثر المجالات غموضًا ، ومع ذلك فهي واحدة من أكثر المجالات التي يهيمن عليها الذكور في مجال تكنولوجيا المعلومات بالكامل. يتخيل الكثير منا رجلًا نرديًا يرتدي سترة سوداء في قبو مهمل يسعده اختراق بنك أو دولة أو بعض الأموال الضخمة أو أعمال الطاقة. ومع ذلك ، هناك شيء مدمر للغاية حول هؤلاء الأشخاص الذين يجلسون في الطابق السفلي ، ويعملون ضد جميع القوى المسيطرة ، شيء ما في هذا الحديث ، سنعمل على إزالة الغموض عن أساسيات أمن المعلومات باستخدام الثعبان ، وفي الطريق نناقش رواية القراصنة النسوية هذه بما في ذلك الأمثلة التاريخية. الأساسيات هي: يمكن أن يصنع ذلك سردًا نسويًا رائعًا. مقدمة إلى أمن المعلومات مع PythonHacking ، في الاستخدام الكلاسيكي للكلمة ، من المحتمل أن يكون أكثر المجالات غموضًا ولكنه أحد أكثر المجالات التي يهيمن عليها الذكور في تكنولوجيا المعلومات بأكملها. يتخيل الكثير منا رجلًا نرديًا يرتدي سترة سوداء في بعض القبو الهش وهو يخترق بسعادة أحد البنوك أو الدولة أو بعض الأموال الضخمة أو أعمال الطاقة. ومع ذلك ، هناك شيء مدمر للغاية بشأن هؤلاء الأشخاص الذين يجلسون في قبو منزلهم ، ويعملون ضد كل القوى المسيطرة ، وهو أمر يمكن أن يصنع سردًا نسويًا رائعًا. في هذا الحديث ، سنعمل على إزالة الغموض عن أساسيات أمن المعلومات باستخدام بايثون ، وفي الطريق نناقش رواية القراصنة النسوية هذه بما في ذلك الأمثلة التاريخية. الأساسيات هي: كيف يتم نقل المعلومات على الإنترنت (الشبكات ، طبقات الشبكة ، البروتوكولات) ، كيف يتم تأمين هذه المعلومات (التشفير) وكيف يمكننا تحليل هذه المعلومات (اكتشاف الشبكة والتطفل). بعد تحديد الأساسيات ببعض أمثلة Python ، سنتعمق أكثر في تخصص المتحدثين - علم البيانات في اكتشاف التسلل. غالبًا ما يتلخص اكتشاف التسلل في جوهره في اكتشاف الشذوذ وسنتعلم كيف يمكننا تدريب خوارزميات scikit على ملفات السجل لمعرفة ما إذا كانت الشبكة قد تم اختراقها أم لا.

يعتقد أن العلم فن ، والمعلومات الثانية يمكن أن تكون رائعة. يفعل كل أنواع العلوم والأشياء المتطفل عليها والمتطفل على الفن والتسلل. ينظم اللقاءات والأمور السياسية. يمكن العثور عليها في مساحات الاختراق ، والقرفصاء ، ونوادي الكوير. عادة مع Clube Mate أو القهوة (سوداء ، بدون سكر) في يديها.

تجاوز عقيدة R مقابل Python

سيستخدم هذا الحديث الريش ، ومختبرات بورصة ، وأحدث إصدار من RStudio لتوضيح كيف يمكن لـ R و Python العمل معًا ومحاولة الابتعاد عن العقيدة. هناك معركة مستمرة بين مستخدمي R ومستخدمي Python حول أي لغة برمجة هي الأفضل لعلوم البيانات. بصفتي مستخدمًا لكليهما ، أعتقد أن قضاء الوقت في توضيح إيجابيات وسلبيات الاثنين هو إهدار للوقت ، خاصة لأن المناقشة عادة ما تقودها العقائد. هناك الكثير مما يجري لتقريب الأداتين من بعضهما البعض عن طريق بناء جسور فوق فجوات عدم التوافق. يعد تبادل البيانات بين R و Python مشكلة تم حلها بفضل الريش. بناءً على هذه الفكرة ، يتعاون Wes McKinney و Hadley Wickham لتطوير أدوات علوم البيانات لـ R و Python. ومع أحدث إصدار من RStudio (1.2) ، ربما وجدت Python نفسها IDE مناسبًا لعلوم البيانات. سيستخدم هذا الحديث الريش ، ومختبرات بورصة ، وأحدث إصدار من RStudio لتوضيح كيف يمكن لـ R و Python العمل معًا ومحاولة الابتعاد عن العقيدة.

درس المعلوماتية التجارية في إنسبروك وعلوم البيانات في لندن. عملت مع شركات مثل OMV و easyJet و Sainsbury’s و The Unbelievable Machine Company. مؤلف مشارك لجدول حزمة R مفتوح المصدر ، أداة لإنشاء جداول HTML وتصميمها من R

بدأ متعلم وعالم بيانات ، يتمتع بخلفية منطقية ورياضية ، رحلة في عالم البيانات الضخمة وعلوم البيانات ، حيث تمكنت دانا من خلالها من العمل على حل مجموعة متنوعة من مشكلات الأعمال واستخدام العديد من ما يجب على عالم البيانات- لديها أدوات. أتيحت الفرصة مؤخرًا لدانا للمساهمة في تطوير جدول حزمة R مفتوح المصدر الإصدار 2.0.0.

من دفتر Jupyter للاستخدام في جميع أنحاء العالم

في هذه المساهمة نحكي قصة خوارزمية استخراج بيانات المستند. نحن نركز على التحديات التي يجب التغلب عليها أثناء التوسع وكيف تم بالفعل دمج "التدويل" بالتصميم في وضع المفاهيم الخوارزمية. على وجه الخصوص ، نناقش ما يلي: 1) تمحور تنظيم فريق تطوير علم البيانات والنهاية الخلفية وكيفية تغيير الخوارزمية وكيف تغير دور (أدوار) أعضاء الفريق خلال دورة حياة الخوارزمية 2) التحديات التي واجهناها أثناء go- العيش والدروس المستفادة 3) براءات الاختراع وحماية الملكية الفكرية

مسؤول تنفيذي في علم البيانات يتمتع بخبرة في تقديم منتجات برمجية تعتمد على التعلم الآلي إلى السوق. خلفية مهنية في بدء تشغيل البرمجيات وخلفية أكاديمية في تحليلات البيانات.

دليل المتدرب المتحمس للباندا

سرعان ما أدركت الباندا أنه لا توجد طريقة للنجاة من المحن والمصاعب التي يمر بها هذا العالم ، إذا لم يتمكنوا أخيرًا وبدون طرفة عين من التردد من تجميع أنفسهم معًا ، والتوقف عن كونهم كائنات رقيقة كسولة ، فقد كانوا منذ فترة طويلة معروفين ويبدأون في إعادة تنظيم حياتهم في أسرع وقت ممكن. لقد احتاجوا إلى رؤية جديدة للعالم وآلياته الجوهرية ، وكان لابد من إلقاء الضوء على المعلومات التي يمتلكونها حول البقاء ، وبكلمات قليلة ، كان عليهم البدء من جديد. هذه هي الطريقة التي ظهرت بها مكتبة عالية الأداء في وسط الغابة ، والتي من شأنها أن تمكنهم مجموعة أدواتها القوية من حياة طويلة الأمد من السعادة والفرح. يجب أن تستورد هذه المكتبة التي طالما حلموا بها المعلومات التي كانوا يجمعونها حول العالم لقرون طويلة وتساعدهم على النظر إليها من خلال عيون مختلفة. لقد أرادوا هيكلة وجهات نظرهم ومعتقداتهم حول العالم إلى أنواع وفئات معقولة ، وإزالة أنماطهم السلوكية المماطلة من جيناتهم ، وإسقاطها تمامًا. بعد جهود مضنية للتعامل مع البيانات المفقودة حول محيطهم ، وتجميع وحساب بقية المعنى ، وتصفية الخرافات غير المنطقية ، يمكنهم أخيرًا ، وبدون شك ، الإشارة بدقة إلى حيث كانت براعم الخيزران طازجة ، وأكثر نضارة ، وغنية بالألياف ، شهية للغاية ولحظة السنة ، التي يمليها التقويم القمري ، عندما يكونون أكثر رقة ، وأكثر راحة ، وأكثر استعدادًا ولا يقاومون يسقطون لبعضهم البعض ويحتضنون ، وضعوا كل أدوات النجاة السرية هذه في صور ورسوم بيانية يسهل فهمها للحالمين من بينهم ، الذين لم يكونوا مستعدين لبذل كل جهد لتعلم كل تلك الرموز المعقدة ، فقط من أجل البقاء على قيد الحياة وأردوا فقط الإعجاب بإلهة السماء ، القمر. لكن انتظر ، لم يكن لديهم اسم مكتبتهم الفخمة ، لذلك أرادوا فقط الإدلاء ببيان بأنهم المخلوقات الأكثر اجتهادًا بينهم جميعًا وأطلقوا عليها ببساطة وبشكل لا لبس فيه ، الباندا!

Mypy: هل تكتب حتى ، يا صديقي؟

منذ تقديم التعليقات التوضيحية ، ووحدة الكتابة و myp ، أصبحت الكتابة الثابتة الاختيارية متاحة لـ Python. سنقوم باكتشاف وظائف الكتابة الأساسية ، والانتقال إلى ميزات الكتابة الأكثر تقدمًا ، وتعلم كيفية تكوين mypy وكتابة ملحق mypy صغير.

مقدمة في التعلم المعزز

يعد التعلم المعزز نهجًا قويًا للتعلم الآلي يعتمد على الخبرة دون معرفة مسبقة أو توجيه من الخبراء. إنه يمكّن الذكاء الاصطناعي من إنشاء نماذج لبيئته بشكل مستقل وتطوير استراتيجيات العمل المناسبة للمهام الموجهة نحو الهدف. يمكن تطبيق خوارزميات التعلم الذاتي على المشكلات التي تعتمد على الوقت في بيئة متغيرة وغير معروفة. تتضمن التطبيقات Game Ai (Alpha Go / Alpha Go Zero) ، وقرارات الوقت الفعلي و Robot Navigation. الهدف من المحاضرة هو تقديم نظرة ثاقبة على الأساسيات النظرية والمفاهيمية للتعلم المعزز ، بالإضافة إلى الفهم الأساسي لخوارزميات RL الأكثر شهرة (SARSA ، Q-Learning.). ستتم مناقشة الإطار الرسمي لـ "عمليات قرار ماركوف" ، مما يسمح بتمثيل المهام المعتمدة على الوقت والمهام القائمة على القرار بطريقة ذات مغزى: تم تصميم مهمة التعلم على أنها تفاعل بين "البيئة" و "وكيل" يتصرف فيه. الهدف من الوكيل هو إيجاد استراتيجيات لتعظيم المكافأة المحددة مسبقًا من خلال البيئة. وبالتالي يمكن ترجمة السلوك الموجه نحو الهدف على أنه مشكلة تحسين ، والتي يتم حلها تقريبًا من خلال الخبرة المكتسبة من قبل الوكيل. يتم توضيح الطرق باستخدام تطبيقات بسيطة من البيئات الحتمية والعشوائية مع أمثلة التعليمات البرمجية.

الحوسبة الموزعة مع راي

في هذا الحديث سوف نستكشف Ray - إطار تنفيذ توزيع عالي الأداء وزمن انتقال منخفض والذي سيسمح لك بتشغيل كود Python الخاص بك على نوى متعددة ، وقياس نفس الكود من الكمبيوتر المحمول الخاص بك إلى مجموعة كبيرة. يستخدم Ray العديد من الأفكار المثيرة للاهتمام مثل الممثلين ، وتخزين عناصر الذاكرة المشتركة سريع النسخ الصفري ، أو الجدولة من أسفل إلى أعلى. علاوة على ذلك ، بالإضافة إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) الموجزة ، يقوم Ray ببناء أدوات لخطوط أنابيب Pandas بشكل أسرع ، أو الأدوات التي تجد لك أفضل المعلمات الفائقة لنماذج التعلم الآلي الخاصة بك ، أو تدريب خوارزميات التعلم المعززة الحديثة ، وغير ذلك الكثير. تعال إلى الحديث وتعلم المزيد.

Jan Margeta هو مؤسس KardioMe ، وهو أحد عشاق Python ، ومتحدثًا مؤخرًا في PyCon Slovakia ، و kayaker في المياه البيضاء. حصل جان على درجة الدكتوراه في التعلم الآلي لتحليل الصور الطبية الآلي في Inria Sophia Antipolis و MINES ParisTech كباحث دكتوراه في أبحاث Microsoft. جان حاصل على درجة الماجستير في العلوم في رؤية الكمبيوتر والروبوتات VIBOT. الآن ، يضع كل خبراته البحثية في الاستخدام الواقعي لتحسين الطريقة التي نعالج بها أمراض القلب. لهذا السبب أسس شركة تسمى KardioMe. جان متحمس لاستخدام التكنولوجيا لدفع حدود المعرفة البشرية ، وتعليم أجهزة الكمبيوتر للرؤية ، وحل التحديات الصعبة بالبيانات ، وجعل كوكبنا مكانًا مستدامًا.

القضم

يستكشف nibbler مفهوم استخدام ميزات بناء جملة Python الحالية مثل التعليقات التوضيحية والعلامات الزخرفية لتسريع تنفيذ الكود عن طريق تشغيل ممرات تحسين ثنائية إضافية تستفيد من سياق وقت التشغيل المقدم من خلال هذه الوسائل. نظرة عامة على العناصر الداخلية CPython المتعلقة بتنفيذ الرمز الثانوي و bytecode.

اليوم له 24 ± 1 ساعة فقط

في يوم الأحد الأخير من شهر تشرين الأول (أكتوبر) ، قد تحصل على "ساعة أخرى من النوم" ولكن قد تقضي وقتًا أطول بكثير في تصحيح الأخطاء البرمجية التي تتعامل مع المناطق الزمنية ، وتغييرات التوقيت الصيفي وأشياء التاريخ والوقت بشكل عام. هذا الحديث هو 20٪ عن البرمجة و 80٪ حول تاريخ العالم والقرارات السياسية قصيرة النظر التي لها تأثير طويل المدى على التكنولوجيا. بعد نظرة عامة قصيرة على وحدة التاريخ والوقت القياسية واستخدامها في سياقات جغرافية مختلفة ، سنلقي نظرة على مكتبة pytz ونكتشف جميع المناطق الزمنية البالغ عددها 591 التي تأتي معها. سنرى لماذا pytz ليس جزءًا من المكتبة القياسية ، وكذلك متى وكيف ولماذا تحصل هذه الحزمة على تحديثات متكررة. في النهاية سنلقي نظرة على بعض المزالق التي قد تجعلك تتجنب المناطق الزمنية تمامًا.

مطور برامج أول في شركة solute GmbH. باستخدام Python لتحصل على أفضل الأسعار عبر الإنترنت. ولد في تشيكوسلوفاكيا ودرس في فرنسا وعاش في ألمانيا. hjkl المشعوذ وعشاق اللغات.

Die Krux mit der Kryptografie - Alles eine Frage der Implementierung؟

Einige kryptografische Verfahren، wie beispielsweise dem AES، gelten als verifiziert und sogar als "Quantencomputer" -sicher. Trotzdem ist man nicht gefeit vor Angriffen: Bei Gadget Attacks، Chosen- Oder Known-Plaintext-Attacks werden Schwächen in der Implementierung von Verschlüsselung ausgenutzt. Anhand von Angriffsszenarien auf Mail-Verschlüsselung (EFAIL) wird veranschaulicht، welche Schwachstellen dazu führen können، den bewährten AES einfach „auszuhebeln“، und welche Lessions Learned beispielsweise bei verung Frage der Implementierung zu identifizieren.

طموح مها: التوعية بأمن المعلومات وتقنية المعلومات لعالم يتزايد فيه الرقم الرقمي مها هي خبيرة في أمن المعلومات في TODAY Experts بموجب عقد من A1 Telekom ، المشغل الرائد للشبكات الثابتة والمتنقلة في النمسا. حصلت على درجة البكالوريوس في إدارة الأمن والسلامة المتكاملة من جامعة العلوم التطبيقية في فيينا. تركز حاليًا على إدارة السياسات الأمنية والوعي والتعليم. طموحها هو التوعية بأمن المعلومات وخصوصية البيانات لعالم رقمي بشكل متزايد. تقود تدريبات حول أمن تكنولوجيا المعلومات وتتابع باهتمام شديد الاتجاه المستقبلي للاتصالات فيما يتعلق بالأمن.

Lint التعليمات البرمجية الخاصة بك بمسؤولية!

قد يكون الحفاظ على الكود قابلاً للقراءة ومتسقًا أمرًا صعبًا. لحسن الحظ ، طور نظام Python البيئي العديد من الأدوات التي تساعد في ذلك! دعونا نرى ما يمكننا استخدامه لتحقيق أفضل النتائج. سوف تتعلم كيف يمكن للنُسالة أن تجعل حياتك أسهل ... وما يجب أن تكون حريصًا بشأنه حتى لا يجعل الأمر أكثر صعوبة بدلاً من ذلك. في الوقت الحاضر ، يوجد الكثير من وحدات بايثون التي قد يكون من الصعب اختيار أفضل حل لمشروعك. سأعرض بعضًا منها على نطاق واسع وأقارنها بإيجاز. سأشارك أيضًا تجربتي في استخدامها - سواء كانت جيدة أو سيئة. سننتهي ببعض الأسئلة حول استخدام linters في مشاريع مختلفة. لن أعطي إجابات صارمة ، ولكن آمل بعد هذا الحديث أن يسهل عليك العثور عليها بنفسك.

مطور برامج في Genomics England ، سابقًا في Clearcode. تعمل في الغالب مع Python ، وتسعى دائمًا لمعرفة المزيد. يحاول كل يوم جعل حياة الناس أفضل قليلاً. يحب الفيزياء الفلكية والسفر والكتب والقهوة بترتيب مختلف أحيانًا.

مرحبًا * AI ، هل تتحدث لغة Python؟

يمكن القول إن لغة Python هي لغة البرمجة الرائدة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي ، وخاصةً في مجال التعلم الآلي. During this short presentation you will have a chance to go with me thought the overview on the arguably the most popular Python framework and libraries used in ML and RL. The presentation will be the result of the short, qualitative survey as well as summary of selected, external sources. What's most interesting, and hopefully useful is the overview of the current stage of the art in the most popular ML & RL directions. During the talk you will be able to observe this subject from a couple of angles: - Plug-and-play / AI-as-a-Service solutions (Business) - Research (Academy) - The libraries that you basically like to use (Fun ))

I'm thinking about Python as a door opener to programming, data science & ML. My professional story is strongly connected with education, programming, data science, and diversity. All experience shared between the US and Europe.In previous years I have been creating B2B, data science education programs with deepsense.ai, support diversity as the Women Who Code Seattle Evangelist, Advisor at She’s Coding, SheWorx Steering Committee members. As the COO at Geek Girls Carrots (GGC) I have been building a global community of women in tech. In my couple years episode of being a PhD student, I have been doing the research on open source programming project at Chair of Sociology of Culture, Institute of Sociology (University of Warsaw).Currently, I'm working with 10Clouds on Business Development position. I also support 10Clouds ML team in terms of business strategy. I'm an amateur photographer, Japanese culture fan, runner living between Europe and the US.

Asyncio

The asyncio library and the concept of coroutines provide a useful abstraction for python programmers. However the library can be hard to understand. It is not immediately obvious how to use it and under which circumstances you would pick it over threads or processes and why. This workshop tries to fill the gap. The workshop starts with an introduction that explains the underlying concept of coroutines and a bit of behind-the-scenes insight of how they are implemented in python. There will be a comparison with threads and processes and guidance on how to pick the right tool for the job.After the introduction the actual workshop begins. Participants are handed an python/jupyter notebook containing exercises regarding coroutines and the asyncio library. The exercises can be completed by participants at their own pace.Participants should be comfortable writing Python code, but don't have to be familiar with concurrency or parallelism in order to participate in the workshop.Prerequisites: You will need a machine with Python 3.7 installed.

I have been using Python for more then a decade now. I've seen the language evolve quite a bit, witnessed the move to Python 3 and had the opportunity to grow as a programmer during that time.While most of the paid-for work I've done so far was done in high level languages I prefer to use lower level languages like C in my spare time to work on my obscure synthesizer projects and contribute to open source projects like OpenBSD. In my spare time I like to work on audio synthesizer software running on OpenBSD. So far I have mostly finished my organ synthesizer modeled after the famous electro-mechanic Hammon B3 organ, which took a lot of delving into obscure corners of the internet, dedicated to keeping the dream alive and, of course, the official Hammond service manual.I have contributed to Bitrig and I'm a contributor to OpenBSD.Sometime I like to do ASCII art (quite amateurishly).

Currently a backend developer at iMobility, where I get to build useful things with aiohttp. When I'm not coding I can usually be found playing indie games of varying obscurity.

Co-Mentoring Program Women on Data

Diversity matters! Not just because it makes the world a fairer place, but also because it improves welfare and safety for society as a whole. It is becoming increasingly clear that diversity is also good for business, as it improves creativity and also increases the company’s bottom line.The co-mentoring program “Women in data” is a platform to connect and learn together. This is our first official meetup and you are very welcome to attend!This meetup is open for women* and non-binary folks who are interested in or working with data. Data professionals are designing and implementing some of the most innovative products for the whole society. Nonetheless, data teams tend to be homogenous and mainly (if not 100%) composed of male members.This lack of diversity leads to a lack of different perspectives on product design, reducing profitability opportunities for businesses. Even worse, it can put human lives at risk, as is explained in the article: "The deadly truth about a world built for men – from stab vests to car crashes".So, the question is: How do we improve diversity in data teams? One of the most effective ways is through building a strong network and empowering others. In order to achieve this, it is important to get to meet female data professionals, to get to know each other’s work and to establish mutually beneficial learning relationships.Often we are asked to recommend fellow data professionals in different contexts but since the community is dispersed, even we as women face difficulties in coming up with a female colleague’s name and only male colleagues’ names come to our mind. If the network grows strong, this will hopefully not be the case anymore as we will know who to recommend because we know who we are and we know each other’s work.The co-mentoring program “Women in data” is a platform to connect and learn together. It is planned to have a meeting once per month, where we would discuss two projects per session helping each other with feedback and ideas.

Post doctoral researcher at WU Vienna, working in the field of data science, quantitative risk management and applied statistics. Open source software supporter and developer.

Semantic Containers for Data Mobility

Data becomes more useful when it is shared. In our talk we present our findings and future goals about transferring data in a privacy respecting and traceable way. We will lay out the technical foundation and demonstrate use-cases in a live-coding session by accessing Semantic Containers with Jupyter notebooks. Semantic Containers is a concept of bundling data, semantic description, and processing capabilities in a Docker container. This provides capabilities of validating access to data, automatically building provenance records, as well as ensuring data quality itself. Currently, this project is funded by FFG and we will present some of the already available use cases. This includes visualization of earthquake data provided by ZAMG (Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik) and creating time-lapse videos of Sentinel 2 satellite data provided by the Copernicus programme of the EU. In this talk you will learn about the technical foundation of Semantic Containers and how to successfully integrate the concept in your daily routine as a Data Scientist with a focus on Python.

DI Dr. Christoph Fabianek, MBA studierte technische Mathematik an der TU Wien, absolvierte einen berufsbegleitenden MBA an der DU Krems und ist (ACC akkreditierter) systemischer Coach. Nach 3 Jahren Consulting bei AI Informatics und Siemens wechselte er in die Frequentis AG und ist dort seit über 10 Jahren in unterschiedlichen Bereichen als Projekt- und Produktmanager tätig. Daneben ist er in unterschiedlichen Startups aktiv und betreibt die Plattform OwnYourData.eu.

Refactoring in Python

This talk will describe experiences and lessons learned from tackling extremely demanding code. How to bring order to mismanaged code and elevate the code base to a standard that's acceptable in today's tech environment. The talk will tackle the problems in three parts: The Easy Wins Patterns and Antipatterns The Philosophy This talk will describe experiences and lessons learned from tackling extremely demanding code. How to bring order to mismanaged code and elevate the code base to a standard that's acceptable in today's tech environment. Python makes wonderful code accessible at our fingertips, but it also allows us to take a lot of liberty. When you start, code is beautiful and makes sense. With each step you walk on, you find more and more hacks showing up. Eventually, the brilliant codebase you've started with can not be seen under the mud. Not every code-base can be rewritten, not everything can be redone from scratch. Cool libraries often take a lot of liberty with code structure and make cross-integration difficult, if not impossible. Tests sound ideal, but in practice, they're just so hard to make right. Why is this, and how to change it? The talk will tackle the problems in three parts: The Easy Wins: What to do to instantly increase the code quality in your organisation. كيف؟ Why isn't it enough? Patterns and Antipatterns: How to identify code that "smells", how to replace it? How to integrate into old code, better? The Philosophy: What approach to set down for the future? Why to care? How to write replace-able code. How to prevent history from repeating. The talk will close with audience discussion and experiences, questions and proposals - building a collection of some on-premise tips and tricks.

Tin Marković is a software engineer, a full stack developer with strong software architecture bend. Specialized for designing systems, rather than components - he tries to spread knowledge of code as product, rather than ideal. Tin Marković is a software engineer working in Python, and a team lead in Kiwi.com After undergoing higher education in Bosnia and Herzegovina, and Croatia - Tin has interned in Slovakia and Croatia as a Computer Science and Engineering master level graduate. Professionally, he has worked with Python specialized ExtensionEngine (and in extension edX), then for Kiwi.com Becoming a team lead at Kiwi.com, Tin has managed to encounter challenges that come from interlocking dozens of systems, with complex logic that the travel industry presents. As a dedicated professional, Tin is more than eager to meet and converse with fellow attendees and speakers - looking to build long-lasting contacts and potential for fruitful cooperation.

How to fake properly

Aiming at complete code coverage by unit tests tends to be cumbersome, especially for cases where external API calls a part of the code base. For these reasons, Python comes with the unittest.mock library, appearing to be a powerful companion in replacing parts of the system under test. First and foremost, there will be a thorough discussion of the relevant use cases implemented in Python’s unittest.mock library. To move on, I will outline how this mocking functionality can be embedded in a pytest based test suite, amongst discussing the feasibility of replacing parts of the system under test. Eventually, I will discuss examples of production code unit tests that make use of the mock object library, thereby contributing to a solid understanding of the matter.

Seasoned database engineer and Linux enthusiast who believes that Python is the tool of trade when it comes to getting rid of boring tasks.

Lightning Talk: Python #LikeABosch

Short survey on what is happening with Python at Bosch. Ranges from micropython to full-scale containerized microservices.

Plenty of CYBER in my life . Security engineer by day, digital forensics as expert witness by night. Plenty of things in between. Find me on Twitter as @fr333k.

Lies they told you about OOP

OOP has been around forever. Yet, every day I see people writing spaghetti code with the occasional function included. Why do so many people discard OOP? How can you wrap your head around it and become a better coder?

Cloud Solution Architect, Educator and DevOps Engineer @ A1 Digital at day. Crazy research projects in DevOps and security at night.

Lightning Talk: An Electron Printer for Masks

Detection of precipitating clouds based on optical satellite sensors using Machine Learning

This study aims at developing rainy clouds delineation schemes based on the high spectral resolution of Meteosat Second Generation - Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (MSG-SEVIRI). The possibility of developing precipitating cloud detection schemes was investigated, using the enhanced thermal infrared spectral resolution of the MSG satellite data. Two different rain clouds detection methods were proposed that incorporate spectral cloud parameters. The first is an Artificial Neural Network (MLP) model for rain and no rain discrimination and the second model is a Random Forest (RF) algorithm that relies on the correlation of spectral cloud parameters and rain information recorded from rain gauge stations. Both algorithms were developed using the scikit-learn python library. The rainy clouds detection schemes were trained using as rain information spatially and temporary collocated rain gauge data for several rain cases. The two rain detection schemes were validated against independent rain gauge measurements. During the training phase RF model presented the best performance among all the rain cloud delineation models. When evaluating the techniques performance against the independent rain gauge dataset RF algorithm still provides the best performance among all precipitating clouds detection schemes. The objective of this study is to investigate the possibility of the random forests ensemble classification technique to improve rain area delineation based on the correlation of spectral and textural cloud properties extracted from Meteosat Second Generation - Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (MSG-SEVIRI) data with rainfall data recorded by the National Observatory of Athens (NOA) meteorological stations. Two different precipitating cloud detection schemes are examined that use spectral cloud parameters along derived from the thermal infrared MSG satellite data to discriminate rain from no rain clouds. The first is an Artificial Neural Network (MLP) algorithm for rain cloud detection and the second scheme is a Random Forest (RF) algorithm that is based on the correlation of spectral cloud measures and rain information recorded from rain stations. The two ML approaches are implemented in python using the Scikit-learn package. The rain and no rain clouds descrimination models were calibrated using as rain information spatially and temporary matched rain gauge data for several rain events. The rain cloud areas detection schemes were calibrated and evaluated using spatio-temporally matched 15min observation datasets of seven SEVIRI thermal infrared channels and rain gauge data. In order to create the two precipitating cloud detection models SEVIRI thermal infrared data were used and acquired a 15 min time intervals with a spatial resolution of 3x3 km2 at sub-satellite point reaching 4 x 5 km2 at the study area. Rain gauge data from 88 stations of the National Observatory of Athens were used as rainfall information to train the models. Models were validated against independent rainy days that were not used for training the rain area delineation algorithms.

Experienced researcher with more than ten years undergraduate and postgraduate research experience in the field of Satellite Meteorology, Satellite Remote Sensing and GIS. Knowledge in the development of satellite products. Research experience in satellite data analysis techniques, GIS and programming for meteorological and environmental applications.


Learning API¶

Training Library containing training routines.

xgboost. train ( بارامز , dtrain , num_boost_round = 10 , evals = () , obj = None , feval = None , maximize = None , early_stopping_rounds = None , evals_result = None , verbose_eval = True , xgb_model = None , callbacks = None ) ¶

Train a booster with given parameters.

بارامز (قاموس) – Booster params.

dtrain (DMatrix) – Data to be trained.

num_boost_round (int) – Number of boosting iterations.

evals (list of pairs (DMatrix, سلسلة)) – List of validation sets for which metrics will evaluated during training. Validation metrics will help us track the performance of the model.

obj (وظيفة) – Customized objective function.

feval (وظيفة) – Customized evaluation function.

تحقيق أقصى قدر (منطقي) – Whether to maximize feval.

early_stopping_rounds (int) – Activates early stopping. Validation metric needs to improve at least once in every early_stopping_rounds round(s) to continue training. Requires at least one item in evals. The method returns the model from the last iteration (not the best one). Use custom callback or model slicing if the best model is desired. If there’s more than one item in evals, the last entry will be used for early stopping. If there’s more than one metric in the eval_metric parameter given in بارامز, the last metric will be used for early stopping. If early stopping occurs, the model will have three additional fields: bst.best_score , bst.best_iteration .

evals_result (قاموس) –

This dictionary stores the evaluation results of all the items in watchlist.

Example: with a watchlist containing [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] and a parameter containing ('eval_metric': 'logloss') , the evals_result عائدات

verbose_eval (منطقي أو int) – Requires at least one item in evals. لو verbose_eval is True then the evaluation metric on the validation set is printed at each boosting stage. لو verbose_eval is an integer then the evaluation metric on the validation set is printed at every given verbose_eval boosting stage. The last boosting stage / the boosting stage found by using early_stopping_rounds is also printed. Example: with verbose_eval=4 and at least one item in evals, an evaluation metric is printed every 4 boosting stages, instead of every boosting stage.

xgb_model (file name of stored xgb model أو 'Booster' instance) – Xgb model to be loaded before training (allows training continuation).

callbacks (list of callback functions) –

List of callback functions that are applied at end of each iteration. It is possible to use predefined callbacks by using Callback API . مثال:

xgboost. cv ( بارامز , dtrain , num_boost_round = 10 , nfold = 3 , stratified = False , folds = None , metrics = () , obj = None , feval = None , maximize = None , early_stopping_rounds = None , fpreproc = None , as_pandas = True , verbose_eval = None , show_stdv = True , seed = 0 , callbacks = None , shuffle = True ) ¶

Cross-validation with given parameters.

بارامز (قاموس) – Booster params.

dtrain (DMatrix) – Data to be trained.

num_boost_round (int) – Number of boosting iterations.

nfold (int) – Number of folds in CV.

طبقية (منطقي) – Perform stratified sampling.

folds (a KFold أو StratifiedKFold instance أو list of fold indices) – Sklearn KFolds or StratifiedKFolds object. Alternatively may explicitly pass sample indices for each fold. For n folds, folds should be a length n list of tuples. Each tuple is (in,out) where in is a list of indices to be used as the training samples for the n th fold and out is a list of indices to be used as the testing samples for the n th fold.

المقاييس (سلسلة أو list of strings) – Evaluation metrics to be watched in CV.

obj (وظيفة) – Custom objective function.

feval (وظيفة) – Custom evaluation function.

تحقيق أقصى قدر (منطقي) – Whether to maximize feval.

early_stopping_rounds (int) – Activates early stopping. Cross-Validation metric (average of validation metric computed over CV folds) needs to improve at least once in every early_stopping_rounds round(s) to continue training. The last entry in the evaluation history will represent the best iteration. If there’s more than one metric in the eval_metric parameter given in بارامز, the last metric will be used for early stopping.

fpreproc (وظيفة) – Preprocessing function that takes (dtrain, dtest, param) and returns transformed versions of those.

as_pandas (منطقي, default True) – Return pd.DataFrame when pandas is installed. If False or pandas is not installed, return np.ndarray

verbose_eval (منطقي, int، أو لا أحد, default None) – Whether to display the progress. If None, progress will be displayed when np.ndarray is returned. If True, progress will be displayed at boosting stage. If an integer is given, progress will be displayed at every given verbose_eval boosting stage.

show_stdv (منطقي, default True) – Whether to display the standard deviation in progress. Results are not affected, and always contains std.

بذرة (int) – Seed used to generate the folds (passed to numpy.random.seed).

callbacks (list of callback functions) –

List of callback functions that are applied at end of each iteration. It is possible to use predefined callbacks by using Callback API . مثال:

shuffle (منطقي) – Shuffle data before creating folds.

evaluation history


2 إجابات 2

You can use the QGIS Python console for this. The output results as a memory layer. I'm using QGIS 2.18.28. Probably in QGIS 3 the code does not work, due to software changes.

Just paste this code into the Python console. You have to edit the code according to your layer names. In my case I have a shapefile points and a shapefile lines. You have to know the projection of your shapefiles and they have to have the same projection. Otherwise we have to do some transformation. Choose the right projection when adding the memory layer.

This won't work at my Qgis.. Maybe I'm doing something wrong. Can you pm me, so I can share my shapefiles with you?

– Mathijs Alkema
منذ 13 ساعات

Please clarify: QGIS version (2 or 3), any errors (Python console or other). Do you know how to use the Python console? See the docs docs.qgis.org/2.18/en/docs/user_manual/plugins/….

my shapefiles have an attribute called "id". For the resulting closest distance lines they will be adopted. See the penultimate line in the for loop: feat.setAttributes([int(points["id"]), int(l["id"]), line.geometry().length()]) . You have to replace the "id" regarding the attributes of your shapefiles. I can edit the code when only the distance is needed.

There is not such a plugin. And if you do not want to use python, you can combine two build-in algorithms in QGIS3


شاهد الفيديو: Neural Networks and Backpropogation Scikit learn