8-й по счету ПиКон Россия пройдет 5-6 сентября на курорте Клязьма.
Как всегда мы встречаемся со старой и новой толпой питонистов, отдыхаем на природе, поем песни под гитару и пиво, слушаем, какие проекты и как работают в разных компаниях, совершенствуемся на мастер-классах.
В этом году программа была разделена на 2 темы: разработка на Python и ML&Data Science. 
О чем пойдет речь в блоке разработки на Python:
Что-то ужасное происходит при статическом анализе в Python. Но слона в комнате почти никто не замечает. Давайте разберемся, что у нас болит.
Никита Соболев
wemake.services/dry-labs, технический директор Никита расскажет о следующих проблемах:- Качество самих инструментов
- Реализация статического анализа в старом проекте практически невозможна.
- Игнорирование ошибок не позволяет сделать «как мне нужно», а только «как просит линтер»
- Восприятие статического анализа в сообществе: многие считают, что им достаточно черных!
- Набор текста теперь больше похож на сводного брата троюродного брата вашего соседа, чем на полноценного члена семейства статического анализа.
- Исправление ошибки? Забудь это!
Сергей Петров
Selectel, разработчик облака Selectel Сергей Петров придет с темой Пирутины: история о том, как идеи из одного языка перетекают в другой Следите за сюжетом и вы узнаете:- Как еще можно решить проблему с GIL, если запускать несколько параллельных процессов не хочется, а asyncio уже недостаточно.
- Чему многопоточность Python может научиться у Go?
- Возможности переводчика, которые существуют уже давно, но о которых никто не слышал.
Если вы тоже считаете, что каждый разработчик должен уметь тестировать свой код на высшем уровне, что тестируемые приложения — это круто, а геймификация разработки — это тоже круто, приходите на доклад Владислава Мухаматнурова.
Владислав Мухаматнуров
Тинькофф, ведущий инженер по автоматизации тестирования в отчете Автоматизатор в команде Python Влад расскажет о подходе к разработке масштабного функционала, благодаря которому появились полноценные приложения для тестирования: консольные и административные интерфейсы, среды для локальной отладки, фреймворки управления и инструменты проверки системы.Все, что делает жизнь разработчика проще и технологичнее.
Максим Данилов
wPsoft, Ландек, старший инженер Если бы только авиасообщение между Россией и Австрией не закрывалось! Потому что хотелось бы послушать доклад Максима вживую.Его тема: Скрытая суперспособность панели администратора Django в масштабируемом серверном приложении: долгий путь от отрицания к принятию Вот что говорит Максим: Панель администратора Django — это сложный и плохо документированный инструмент в Django Framework, который может значительно повысить скорость разработки, если вы действительно его понимаете.
— «А не проще ли нам написать свой BackendЭ» Я отвечу: «Нет, не проще!» Семь лет озарений и открытий в моем отчете.
Артем Иннокентьев
Еврон, разработчик Python Осенью в Python будет реализовано сопоставление с образцом.Как и десять лет назад с аннотациями, разработчики языка пока не очень понимают, почему и как будет использоваться новая возможность.
И будет ли он вообще использоваться? Артем Иннокентьев и Григорий Петров из Evrone порылись в черновиках, обсуждениях, посмотрели другие языки — и поделились прогнозами.
В репортаже Артема « Сопоставление с образцом: польза или шумихаЭ» : лучшее использование сопоставления с образцом, концепция «как рассказать историю с помощью кода» и деревья.
Много разных деревьев.
Другие отчеты в этом блоке посмотри на сайте
Темы блока ML&Data Science
Иван Санин
Авито, Старший инженер в команде DS Иван расскажет тебе как Разгон ML в производстве У его команды более 30 подобных микросервисов мл, и их число постоянно растёт. Перед бэкенд-инженерами стоит задача обеспечить максимальное количество запросов в секунду, оптимизировать использование оборудования и централизованно распределить лучшие практики и функции между сервисами.В результате решения этих задач появился фреймворк Aqueduct, позволяющий описывать конвейер обработки данных, концентрируясь на его логической структуре, а не на технических деталях.
С технической точки зрения Aqueduct — это легкая библиотека Python, активно использующая возможности пакетов multiprocessing и asyncio. В своем докладе Иван расскажет, как команде пришла в голову идея и улучшила фреймворк, сравнит его с другими известными решениями и даст практические рекомендации по использованию Aqueduct.
Антон Киселев
Провектус, М.Л.
Инженер.
Эксперт по Kaggle Антон Киселёв (Provectus) приедет на PyCon с темой Лучшие практики для конвейеров Kubeflow В своем докладе Антон расскажет о Kubeflow — инструменте MLOps для Kubernetes с упором на Kubeflow Pipelines. Мы обсудим процесс разработки конвейеров и компонентов с использованием библиотеки готовых компонентов, а также лучшие практики эффективного использования ресурсов Kubernetes для обучения моделей.
Давайте рассмотрим случай обучения модели классификации изображений.
Ярослав Таркан
Интел, разработчик Ярослав Таркан и Александр Демидовский из Intel проведут мастер-класс: OpenVINO DL Workbench: знакомство с глубоким обучением и написание первого приложения искусственного интеллекта Рассмотрим популярный фреймворк вывода нейронных сетей OpenVINO и его графическую оболочку OpenVINO Deep Learning Workbench. Давайте разберемся, как начать работать с предварительно обученными нейронными сетями, чтобы написать свое первое приложение с элементами ИИ.Давайте выясним, что такое логический вывод, оптимизация, модель, набор данных, ускоритель.
Давайте применим полученные знания на практике и напишем приложение, которое с помощью оптимизированной нейронной сети быстро справляется с поставленными задачами.
В общем, будет полезно – раз, познавательно – дважды, а иногда и весело (но пусть это будет сюрпризом).
Полная программа PyCon Russia и организационные детали Здесь .
Также присоединяйтесь общаться в телеграмме .
Теги: #python #сопоставление с образцом #статический анализ #gil #автоматизация тестирования #ml #kubeflow #OpenVINO #workbench #школа глубокого обучения #python #django #конференции
-
Что Такое Плотность Ключевых Слов?
19 Oct, 24 -
Что Нового И Полезного Знать О Базах Данных?
19 Oct, 24 -
Открытые Исходные Коды Microsoft
19 Oct, 24
