TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #312 · 23.04
У меня начался отпуск, прошло 2.5 года, как я работаю на обычной работе по найму. До этого я около 7 лет был фрилансером, а в начале этого пути запустил пару успешных собственных проектов (и пару десятков неуспешных, которые, собственно, высосали все заработанные деньги). Некоторые разработчики хотят уйти из найма во фриланс. Кажется, что личного времени становится больше, максимально гибкий график, работай себе с берега моря. У меня обратный опыт — добровольный переход с фриланса на найм, и опыт скорее положительный. Что стало хуже: 1. Спонтанные мероприятия теперь почти недоступны. В середине рабочего дня не поедешь к друзьям играть в настолки. 2. Как ни крути, но 30 дней отпуска в год — это прямо очень очень мало. Его неизбежно приходится разбивать на части, и каждая из этих частей очень маленькая — в длинное путешествие не съездить, собственный проект не замутить, с кучей накопившихся бытовых дел не разобраться. 3. На фрилансе ты можешь не брать заказы, которые содержат большую долю скучной для тебя работы. В найме же ты обязан брать задачи, даже если они на 80% состоят из какого-нибудь рефакторинга или написания документации. Что стало лучше: 1. Денег стало больше. Зарплата заметно выше моего среднего дохода с фриланс-заказов. Я сильный прогер, но тратить время и внимание на поиск клиентов и заказов мне всегда было тяжело. Сейчас я конвертирую своё время в деньги эффективнее, потому что занимаюсь только разработкой и руководством другими разработчиками. 2. У меня появились выходные. Я могу не работать в выходные, и это удивительное чувство. На фрилансе формально ты можешь работать когда хочешь, но по факту хоть чуть-чуть работаешь каждый день, потому что висит очередной заказ с дедлайном. Сейчас я со спокойной совестью все выходные занимаюсь исключительно своими делами. 3. У меня пропала нервозность по поводу того, что я ещё что-то не доделал и не успею вовремя, если сейчас не сяду. Рабочий график распределяется как раз на комфортный уровень загрузки. 4. Я перестал работать по ночам, и в целом у меня нормализовался режим дня. Будучи фрилансером, я мог вставать в обед, потом сидеть до утра, и из-за этого снова долго спать. Это могло длиться месяцами. Сейчас каждое утро дейли, рабочий день начинается в одно и то же время, поэтому график у меня нормальный. 5. За 2.5 года работы в компании я прокачался в программерских скиллах как за 7 лет фриланса. Потому что на фрилансе ты плюс минус делаешь всё уже знакомым тебе способом. А вот при работе в компании есть другие разработчики, которые знают что-то, чего не знаешь ты. И есть кодревью, это очень полезная штука, причем, полезно и самому проводить, и чтобы тебе проводили. #dev#life
Търсене: #matplotlib
@djangoproject · Post #127 · 31.08.2016 г., 15:27
http://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn #Machine#Learning in Python Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on #NumPy, #SciPy, and #matplotlib Open source, commercially usable - BSD license
@djangoproject · Post #423 · 26.08.2017 г., 08:39
http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/userguide/index.html Iris seeks to provide a powerful, easy to use, and community-driven Python library for analysing and visualising #meteorological and #oceanographic data sets. With Iris you can: Use a single #API to work on your data, irrespective of its original format. Read and write (CF-)netCDF, GRIB, and PP files. Easily produce graphs and maps via integration with #matplotlib and #cartopy.
@djangoproject · Post #424 · 26.08.2017 г., 08:43
http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/index.html Cartopy is a Python package designed to make drawing maps for data analysis and visualisation as easy as possible. #Cartopy makes use of the powerful #PROJ.4, #numpy and #shapely libraries and has a simple and intuitive drawing interface to #matplotlib for creating publication quality maps. Some of the key features of cartopy are: object oriented projection definitions point, line, vector, polygon and image transformations between projections integration to expose advanced mapping in matplotlib with a simple and intuitive interface powerful vector data handling by integrating shapefile reading with Shapely capabilities
@djangoproject · Post #448 · 18.09.2017 г., 11:30
https://medium.com/@GalarnykMichael/logistic-regression-using-python-sklearn-numpy-mnist-handwriting-recognition-matplotlib-a6b31e2b166a Logistic Regression using Python (#Sklearn, #NumPy, #MNIST, Handwriting #Recognition, #Matplotlib) #machine_learning.
@djangoproject · Post #130 · 31.08.2016 г., 15:39
http://matplotlib.org/ #matplotlib is a python #2D#plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in #python scripts, the python and #ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six #graphical user interface toolkits. screenshots
@djangoproject · Post #507 · 26.11.2017 г., 22:08
http://devarea.com/machine-learning-with-python-introduction/#.Whs6iCehU8o #Machine_Learning With Python – Introduction #Numpy is package for multi dimension arrays – very effective implementation #Scipy – package for scientific programming , mathematics , signal processing and more #Pandas – package for data handling #Matplotlib – package for data visualization (graphs) #Seaborn – extend Matplotlib with statistical graphs #Scikits – many extensions to spicy for specific fields like x-ray, image processing , deep learning and many more
@djangoproject · Post #352 · 25.06.2017 г., 08:57
https://stxnext.com/blog/2017/04/12/most-popular-python-scientific-libraries/ The most popular Python scientific libraries: #Astropy #Biopython #Cubes #DEAP #SCOOP #PsychoPy #Pandas #Mlpy #matplotlib #NumPy #NetworkX #TomoPy #Theano #SymPy #SciPy #scikit_learn #scikit_image #ScientificPython #SageMath #Veusz #graph_tool #SunPy #Bokeh
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags