Выступил на DotNext сегодня, уже второй раз в жизни. Вообще, во времена хайпа ML и нейросетей было любопытно подать доклад, который рассказывает о том, как обойтись БЕЗ нейросетей и сделать всё на привычных алгоритмах. Видимо, не один я устал от ИИ, народу было достаточно, прошло вроде хорошо.
Сходил на четыре других доклада, и, пожалуй, с точки зрения докладов этот год лично для меня один из лучших, потому что два прям очень зашли: увидел то, что хотел по темам, всеобъемлюще, с ответами на возникающие в процессе вопросы. Вообще, нередко авторы боятся показывать совсем азы и тривиальные вещи — возможно, чтобы доклад не казался слишком простым. Но вот мне при введении в любую новую технологию или новый подход часто не хватает как раз основ. Чтоб прям с фундамента разжевали. И тут наконец-то такое было.
А вот со стендами дела похуже, имхо — из известного бигтеха только Озон и Контур. Завтра второй день, пойду подробнее посмотрю, что там. И да, снова сама конференция не предложила никакие тематические наклейки, и непонятно, что клеить на ноутбук :)
#dev
http://www.paulbrownmagic.com/blog/python_partial_application
Python Partial: Code Your Intention
Of all the functional programming inspired features in Python, partial application must be the best kept secret that you really need to know. Partial application lets you create highly abstract functions and make them more specific for use, pass a function arguments without calling it yet, and so much more.
#tuple#sort
http://wla.berkeley.edu/~cs61a/fa11/lectures/streams.html
In this chapter, we continue our discussion of real-world applications by developing new tools to process #sequential#data. In Chapter 2, we introduced a sequence interface, implemented in Python by built-in data types such as #tuple and #list. #Sequences supported two operations: querying their length and accessing an element by index. In Chapter 3, we developed a user-defined implementations of the sequence interface, the Rlist class for representing recursive lists. These sequence types proved effective for representing and accessing a wide variety of sequential #datasets.