@ru_python

Страница 8700 из 9768
Илон
11.04.2019
18:45:23
драстэ

Tony
11.04.2019
18:45:32
Надо чтобы программа сама нашла

Например я часто совершаю покупку сначала в магазине, потом на заправке

И 100 человек таких же попадают в одну категорию со мной

Google
Tony
11.04.2019
18:46:23
Вот идея

Илон
11.04.2019
18:46:36
тебе нужно все данные сначала подготовить

посмотри мини курсы по ML

тебе там пояснят

Tony
11.04.2019
18:47:05
тебе нужно все данные сначала подготовить
Пробовали самописную группировку транзакций по категориям

посмотри мини курсы по ML
Я прошёл их несколько. Мы с универом работаем, я зашёл в чат за идеей из личного опыта

Если бы все было так элементарно, я бы не писал сюда

Кстати бетмен 2008 года классный фильм

Илон
11.04.2019
18:48:53
просто ты как-то не особо понимаешь как работают алгоритмы кластеризации

вот я и советую

хоть доку sklearn почитай

Tony
11.04.2019
18:49:34
K-Means?

Google
Илон
11.04.2019
18:49:57
их много

всё зависит от задачи

Tony
11.04.2019
18:50:08
Количество кластеров задаёшь руками

Илон
11.04.2019
18:50:32
да и разные алгоритмы по-разному показывают себя на разных данных

Denis
11.04.2019
18:51:08
Тут вопрос даже не в алгоритме, а в предобработке

Илон
11.04.2019
18:51:33
вопрос в том

чтобы понимать, что собрался делать

Никита
11.04.2019
18:53:54
Всем привет! Есть такой вопрос : кто нибудь работал с 1С:Предприятие 8.3 из под Python, вопрос как это можно реализовать, кто может подсказать направление?

Илон
11.04.2019
18:54:30
что именно реализовать ?

Никита
11.04.2019
18:55:21
что именно реализовать ?
Конкретно интересует считывание СSV и запись в базу 1С

Илон
11.04.2019
18:55:33
на хабре есть статьи

https://habr.com/ru/post/139272/

Никита
11.04.2019
18:55:51
Ага, спасибо

Илон
11.04.2019
18:57:10
как в комментах кишут умные люди:

Если необходимо обращаться к данным базы 1С, получать их быстро, независимо от платформы (win,lin,mac), языка программирования, то решением является использование web-сервисов — встроенное для платформы 1С: Предприятие 8.2 1. Создаете необходимые функции в базе данных, выбирающие, записывающие и т.д. 2. Публикуете их через объект метаданных web-сервисы… apache, iis (под win, nix) 3. Получаете (передаете) данные из любых внешних систем.

Worlak
11.04.2019
18:59:59
Никита
11.04.2019
19:00:50
Уточни что за база, это важно
Понял, спасибо за тем кто скинул статья, постараюсь реализовать. Самому учить 1С не охота, да и как то странно на русском все

Worlak
11.04.2019
19:02:21
Понял, спасибо за тем кто скинул статья, постараюсь реализовать. Самому учить 1С не охота, да и как то странно на русском все
Поделись своим успехом, может твой вариант подойдёт мне лучше :) я пришёл к тому, что позвал парня который сделал нормальную выгрузку из 1с путём дописывания функций

Google
olapotnikov
11.04.2019
19:53:00
Всем доброго вечера! Ребят, никто не в курсе - из 1С выгрузка легко делается? Нужно настроить периодическую выгрузку 2-х полей из карточки контрагента, иначе аналитику не можем нормально подтянуть

Denis
11.04.2019
19:53:06
Есть способы нормально профилировать корутины?

Tishka17
11.04.2019
20:47:02
Объявлена неделя 1с.

Alex
11.04.2019
20:53:50
@Tishka17 потенциальный спам \ вакансия не по правилам.

[Anonymous]
11.04.2019
20:59:16
Каким правилам?

Tishka17
11.04.2019
20:59:22
Либо оформляйте вакансию нормально, либо удаляю

Каким правилам?
Которые всем при входе говорят

[Anonymous]
11.04.2019
21:00:25
Правила чата: 1. Пишите вопрос по своей проблеме сразу же первым сообщением. Без приветов. Без прелюдий «кто может помочь». Обращения в ЛС к участникам нежелательны. Смотрите также http://neprivet.ru и http://nometa.xyz 2. Укладывайте свои мысли в одно сообщение, а не десять. 3. Код обрамлять тройным грависом: ```код``` если больше десяти строк, залить на https://gist.github.com или https://dpaste.de 4. На сообщения отвечайте реплаем, а не форвардом. 5. Для вопросов совсем начального уровня писать в @ru_python_beginners. Там же ответы на вопросы: «я новичок, с чего начать изучать питон» и «что почитать». 6. Для HR: сразу указывайте стек технологий проекта и зарплатную вилку. Обязательны хештеги: #работа #удаленка или #офис Просто ссылка на страницу с вакансией не приветствуется. Вакансии, не отвечающие требованиям, будут удалены. 7. Сразу бан за: спам, трояны, взломы, вирусы, спам-боты, кряки, ключи, наркотики и прочий скам или предложения работы в этой сфере. 8. Персонажам с неприличными аватарками и никнеймами будет выдано RO до момента исправления проблемы. Неприемлемы оскорбления, реклама, украшательства, Z̩ͭ͢A̲ͯ̋ͤ̈̅̍L̘̭̦̗͖̍͠G̻̲̮͔̓ͭ̽ͪ͛͘Ọ̲̖͍͔̥͎̄!̝̥̪̘̮̎̂̓ͭ́̃, злоупотребление эмодзи. Список неполный. Примеры: ? ꧁꧂BAKLAZHANCHIK꧁꧂ ? Baklazhanchik ? Свастика на аватарке ? Котик на аватарке ? ⇒ ? ? ? ? ? ? ? ⇐ ? Agawon

Ну я ничего не нарушил в своём объявлении.

Admin
ERROR: S client not available

Alex
11.04.2019
21:05:20
Ну я ничего не нарушил в своём объявлении.
для особо одаренных: Для HR: сразу указывайте стек технологий проекта и зарплатную вилку. Обязательны хештеги: #работа #удаленка или #офис

Dark
11.04.2019
21:14:03
как нумпи [[4.6223126e-06 9.9999535e-01]] преобразовать во флоат (без степеней десятки) и в список?

Daniil (a1mirr) NN
11.04.2019
21:18:29
Что такое флоат без степеней десятки?

Dark
11.04.2019
21:18:32
А это не флоат по твоему?
a,b = model.predict(x)[0] print(a.item(),b.item()) 4.622312644642079e-06 0.9999953508377075

отсюда надо откусить -06

округлить

Мой любимый
11.04.2019
21:19:28
округлить
куда округлить?

Google
Мой любимый
11.04.2019
21:19:34
0.0000, пойдет?

?? Eugene
11.04.2019
21:19:45
Вот так взять и откусить 6 порядков?

Daniil (a1mirr) NN
11.04.2019
21:21:29
отсюда надо откусить -06
Умножай на 10, пока не станет больше 1 ?

Правда, смысла этого я вообще не понимаю

https://docs.python.org/3/library/string.html#string-formatting Возможно, это нужно?

Tishka17
11.04.2019
21:24:56
a,b = model.predict(x)[0] print(a.item(),b.item()) 4.622312644642079e-06 0.9999953508377075
Так тебе флоат или на экран вывести?

Dark
11.04.2019
21:25:14
Так тебе флоат или на экран вывести?
p_good,p_ill = np.around(model.predict(x), decimals=2)[0]

завелось)

Tishka17
11.04.2019
21:25:58
p_good,p_ill = np.around(model.predict(x), decimals=2)[0]
Может ты просто форматирование вывода осилишь?

Dark
11.04.2019
21:26:28
?

Tishka17
11.04.2019
21:26:36
Я не понимаю зачем портить числа просто для того чтобы вывести красиво на экран

p_good,p_ill = np.around(model.predict(x), decimals=2)[0]
А если там будет 1.2e123?

Dark
11.04.2019
21:27:11

Страница 8700 из 9768