TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #374 · 6.06
Много новых людей пришло, расскажу ещё историю из бытия фрилансером. Делали мы как-то с другом проект для одной большой конторы (в своей области самой крупной в городе, миллиардные обороты). И вот там на старте нужно было подписаться в техзадании. А техзадание это такая увесистая папка страниц на сто. И подписаться мне, как руководителю проекта, нужно было на каждой странице. Когда проект запустился, ядро мы собрали быстро. Полный план был что-то типа полгода, но в конечном итоге заняло полтора, потому что после сборки ядра мы практически непрерывно занимались правками и замечаниями. Каждый месяц мы приезжали к заказчику и показывали, что сделали. А нам составляли список из 10-20 новых пунктов. За доработки доплачивали, но в какой то момент стало понятно, что мы в некотором смысле работаем на аутсорсе, хотя подписывались на один конкретный проект. А оставались мы работать, потому что проект не был введён в эксплуатацию, и бросать его без запуска не хотелось. Заказчик в итоге не переставал заваливать правками, шли месяцы. Впоследствии директор компании сменился, новому проект был без надобности, он заплатил нам остаток, который должен был, и проект остался навечно похоронен. Как так вышло: огромное и очень подробное техзадание, но всё равно непрерывные правки и замечания? Я позже рефлексировал этот момент и пришёл к таким выводам: 1. Заказчик описал в техзадании конечную систему, которую хотел бы видеть. Нам была нарисована практически каждая кнопка будущей софтины: очень детально и подробно. При этом результат, который требовался заказчику, был описан только в общих чертах (ещё и менялся по ходу дела). ТРИЗ учит нас обращать внимание на результат, а не на способ его достижения. 2. Заказчик не был готов ничего менять со своей стороны. Представьте, я прихожу в спортзал к тренеру и говорю, что вот вам деньги, а я хочу мускулистое тело. Мне тренер предлагает программу занятий. Но я заявляю, что нет, мне некогда, у меня нет времени и возможности ходить. Вообще для меня слишком дорого будет перестроить процессы в своей жизни. Так что нет, никаких походов на занятия. Я же плачу деньги, в конце-концов. Давайте, заплачу ещё больше, если требуется. Дам тренеру больше времени. Так же и тут: в компании были не готовы перестраивать процессы, обновлять софт и железо, обучать персонал. Поэтому новую систему пытались интегрировать со старой, а в интерфейсе использовать не лучшие решения, а привычные. #dev#freelance
Hashtags
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