Мы привыкли, что разработка, особенно геймдев, — это долго и дорого. Нужно много людей: бэкенд, тестировщики, дизайнеры, маркетологи… И миллионы на продвижение. Но множество проектов инди разрабатываются даже сольными программистами, а некоторые в своё время просто взорвали рынок.

Давайте разберёмся, стоит ли вообще идти в инди. Сразу покажем прекрасный пример — игру RimWorld, пока у нас стартует курс по разработке на Unity.

Делимся переводом документации альфы Python 3.11, которая выходит 4 октября, о разнице в сравнении с версией 3.10. Изменения касаются трассировки исключений, модулей math, sqlite, threading, unittest и других. Удалена ощутимая часть устаревшей функциональности.

Подробности читайте под катом, пока у нас начинается курс по Fullstack-разработке на Python.

Data Science — одна из самых востребованных профессий в IT. Она продолжает набирать обороты, хотя отдельной дисциплиной наука о данных стала сравнительно недавно. В эту субботу делимся большим, насыщенным материалом, который поможет узнать или вспомнить о ключевых этапах становления профессии, а освоить её можно здесь.

Торстен Бейер — программист из QuantStack, в Open Source он работал над nifty и vigra на C++, а также над inferno, kipoi и ilastik — на Python. Делимся материалом о новом ядре Lua от Торстена Бейера из блога разработчиков Jupyter, пока у нас начинается флагманский курс Data Science.

Пока эксперты Хабра дегустируют наши курсы, пробуем алгоритм UMAP урожая 2018, раскрывающий тонкие оттенки данных высокой размерности.

Статья напомнит об этой прекрасной альтернативе t-SNE или PCA и поможет с визуализацией на флагманском курсе Data Science.

Привет, Хабр! Меня зовут Аня Плоткина, я занимаюсь Developer Relations в команде SkillFactory, развивая сообщество авторов и менторов, которые создают наш образовательный продукт. Это будет не совсем обычный пост, а скорее воззвание к хабрасообществу, так как я верю, что на Хабре собрались самые знающие люди в IT. Если коротко: мы хотим предоставить любому члену сообщества, который обладает экспертизой, продегустировать наше обучение.

Подобный Python Triton уже работает в ядрах, которые в 2 раза эффективнее эквивалентных реализаций Torch. А ядра матричного умножения FP16, сравнимые производительностью с cuBLAS, на Triton займут менее 25 строк. Как утверждает автор, многие программисты не могут написать такие ядра. Подробностями о Triton делимся к старту курса по ML и DL.

Как сравнить «яблоки» в «апельсины» математически? Ответив на этот вопрос, исследователи показали, что классификация групп чисел, называемых «абелевыми группами без кручения» — это предельно сложная задача. Подробностями о доказательстве делимся к старту флагманского курса по Data Science.

Чтобы ускорить принятие решений и лучше поддерживать мониторинг метрик бизнеса, в Airbnb внедрили сертификацию всех метрик и наборов данных, написали рекомендации о проверках качества данных, но не обеспечили их выполнение. О возникшей из-за этого проблеме и её решении рассказываем к старту флагманского курса по Data Science.

Вы хотели бы оттачивать мастерство, пробовать новые стратегии в настольной версии Warhammer, играя против ИИ? Программист и фанат Warhammer начинает обучать ИИ для девятого издания этой игры.

Пока у нас стартует курс по Machine Learning и Deep Learning, приглашаем посмотреть на общий план проекта и рассуждения разработчика.

MPIRE комбинирует функции, подобные map из multiprocessing.Pool, с преимуществами копирования при записи общих объектов multiprocessing.Process. В пакете также есть простые в работе функции состояния рабочего процесса, информирования о нём и индикатора выполнения. Сокращённым переводом документации делимся к старту курса по Fullstack-разработке на Python.

Написанная с помощью PyFilesystem функция поиска дубликатов файлов будет работать без изменений с жёстким диском, zip-файом, FTP-сервером, Amazon S3 и т. д., этот API абстрагирует от физического расположения файла. В нём меньше способов выстрелить себе в ногу, чем у модулей os и io. Руководством из документации делимся к старту курса по Fullstack-разработке на Python.

PyTorch Lightning позволяет распараллелить Deep Learning на GPU, но настраивать и объединять процессоры в сеть сложно даже в управляемом кластере SLURM. Проблему решает пакет Ray Lightning, обзором которого делимся к старту потока курса по Data Science.

Чтобы лучше понять глубокое обучение, Data Scientist из Hewleet Packard написал нейросеть только при помощи NumPy. Знать свои инструменты необходимо любому специалисту, поэтому наш курс по науке о данных включает раздел «Математика для Data Science». Под катом вы найдёте не только реализацию нейронной сети. Статья начинается со знакомства с книгой автора, которая, по его словам, будет полезна, если вы хотите создать достойное портфолио Machine Learning.

Сооснователь компании Gramener, занятой в Data Science, рассказывает о 8 заблуждениях в ML в форме вопросов и утверждений. По его словам, в начале карьеры эти заблуждения подобны гранатам, которые могут бросить в вас. Инструкцией по безопасности делимся к старту флагманского курса по Data Science.

Kedro — фреймворк модульного кода в Data Science. С его помощью вы можете создавать проекты по шаблону, настраивать конвейер в YAML, делить его на части, документировать проект — и это далеко не всё. Материалом о работе с Kedro делимся к старту курса по Data Science.

Dear PyGui принципиально отличается от других фреймворков GUI Python. Рендеринг на GPU, более 70 виджетов, встроенная поддержка асинхронности — это лишь некоторые возможности Dear PyGui. Руководством по работе с этим пакетом делимся к старту курса по разработке на Python.

Orchest содержит Jupyter Notebook, не требует ациклических ориентированных графов, а работать можно на Python, R и Julia. Также можно запустить сервис VSCode, метрики TensorBoard — и это далеко не всё. Руководством о создании конвейера ML при помощи Orchest делимся к старту флагманского курса по Data Science.

Как давно вы оказывались в пробке? Чтобы решить проблему дорожных заторов, до принятия важных решений нужно моделировать движение. Сделать это можно на платформе с открытым кодом The Simulation of Urban Mobility (SUMO). Но как создать сложную симуляцию? На этот вопрос отвечает материал, которым мы решили поделиться к старту курса по Data Science.

Привет, Хабр! Сегодня расскажу, как на хакатоне для студентов SkillFactory я сделал Slack-бота, который оповещает студентов разных курсов о выходе статей на Хабре по интересующей их тематике. На КДПВ вы видите тестирование внедрённого бота; ссылку на его код вы найдёте в конце статьи.