asd111

гуглить анализ тональности текста и nltk sentiment analysis

chriskiehl.com/article/parallelism-in-one-line

import urllib2 
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool 

urls = [
  'http://www.python.org', 
  'http://www.python.org/about/',
  'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
  'http://www.python.org/doc/',
  'http://www.python.org/download/'
  # etc.. 
  ]

# Make the Pool of workers
pool = ThreadPool(4) 
# Open the urls in their own threads
# and return the results
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
#close the pool and wait for the work to finish 
pool.close() 
pool.join()

300 к это точно не стоит. лучше купить пару книг и пройти пару видеокурсов и потом на kaggle. com Ещё стоит зарегистрироваться на ods. ai - российское сообщество по машин лернингу. Еще у open data science есть курс по машин лернингу довольно хороший и бесплатный.
программа у вшэ конечно хорошая, но большинство книг имеет такую же структуру и по сути вам прочтут книгу за 300к.
кстати во многих книгах предлагается поучаствовать в kaggle с полученными знаниями, а у вшэ этого нет как я понял.

Самый лучший курс по deep learning сейчас вот этот course.fast.ai/index.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform
scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/edges/plot...

Canvas

var canvas = document.getElementById('viewport'),
context = canvas.getContext('2d');

make_base();

function make_base()
{
  base_image = new Image();
  base_image.src = 'img/base.png';
  base_image.onload = function(){
    context.drawImage(base_image, 0, 0);
  }
}

Главное используй правильные алгоритмы и структуры данных. И глянь книгу "совершенный код" по диагонали.

xgboost python

В python почти не используют FANN - обычно используют keras, правда он слегка тормозной, по сравнению с MXnet.
Если скорость важна, то используют MXnet.
MXnet может использовать все ресурсы компьютера, включая видеокарту.

Удаляешь старый питон, ставишь новый. Pip починится.

Погоду не нужно парсить для этого есть API https://openweathermap.org/api. Ещё для python есть готовая библиотека https://github.com/csparpa/pyowm

На requests можно сделать так, только надо зарегистрироваться чтобы получить APIKEY.
Поиск города:

import requests
s_city = "Petersburg,RU"
city_id = 0
appid = "APIKEY полученный после регистрации по ссылке https://home.openweathermap.org/users/sign_up"
try:
    res = requests.get("http://api.openweathermap.org/data/2.5/find",
                 params={'q': s_city, 'type': 'like', 'units': 'metric', 'APPID': appid})
    data = res.json()
    cities = ["{} ({})".format(d['name'], d['sys']['country'])
              for d in data['list']]
    print("city:", cities)
    city_id = data['list'][0]['id']
    print('city_id=', city_id)
except Exception as e:
    print("Exception (find):", e)
    pass

Текущая погода :

try:
    res = requests.get("http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather",
                 params={'id': city_id, 'units': 'metric', 'lang': 'ru', 'APPID': appid})
    data = res.json()
    print("conditions:", data['weather'][0]['description'])
    print("temp:", data['main']['temp'])
    print("temp_min:", data['main']['temp_min'])
    print("temp_max:", data['main']['temp_max'])
except Exception as e:
    print("Exception (weather):", e)
    pass

Прогноз на 5 дней:

try:
    res = requests.get("http://api.openweathermap.org/data/2.5/forecast",
                           params={'id': city_id, 'units': 'metric', 'lang': 'ru', 'APPID': appid})
    data = res.json()
    for i in data['list']:
    print( i['dt_txt'], '{0:+3.0f}'.format(i['main']['temp']), i['weather'][0]['description'] )
except Exception as e:
    print("Exception (forecast):", e)
    pass

попробуй запустить idle3 если не запустилось пиши sudo apt-get install idle3

C++ primer Lippman.
За С++ сразу скажу быстро въехать не получится. Нужно будет хорошо разобраться с тем как можно писать а как нет. Потому что код вроде работает, но при многопоточности начинаются баги и всё в таком роде.

В бэкэнд разработке язык+фреймворк это вершина айсберга. Очень важно знать SQL и какую нибудь nosql базу(например mongodb) и важно уметь правильно проектировать БД(когда использовать рсубд, а когда лучше просто кинуть в монгу, также полезно знать что такое репликация и шардинг), важно уметь юзать разные кэши(redis,memcache), очереди(для django обычно celery), полезно знать sphix или elastic и т.п. и т.д.

Но это в долгосрочной перспективе, а пока сделай копию своего любимого интернет магазина или сайта вконтакте(в плане функционала), и ещё сделай чат на вебсокетах в этом проекте. Обычно этого хватает многим работодателям.

Вполне норм. Разве что цикл while true я бы выделил в функцию чтобы у цикла было какое то понятное название. И функции желательно называть так чтобы было понятно что они что то делают т.е. например не otmazki а get_random_otmazka и вместо weather можно get_weather_in_user_city. Желательно чтобы название функции было глаголом, а не существительным - так понятнее что это функция.
И ещё вот это надо как нибудь назвать, например сделать мини функцию, чтобы было понятно что здесь происходит:

vk = vk_api.VkApi(login='логин', password='пароль')
vk.auth()
values = {'out': 0, 'count': 1, 'time_offset': 10}

async/await появился с версии 3.5. Для http есть отдельный aiohttp.
https://asyncio.readthedocs.io/en/latest/
https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/
Выглядит примерно так:

ASYNCIO:

import asyncio

async def say(what, when):
    await asyncio.sleep(when)
    print(what)

async def stop_after(loop, when):
    await asyncio.sleep(when)
    loop.stop()


loop = asyncio.get_event_loop()

loop.create_task(say('first hello', 2))
loop.create_task(say('second hello', 1))
loop.create_task(say('third hello', 4))
loop.create_task(stop_after(loop, 3))

loop.run_forever()
loop.close()

AIOHTTP CLIENT:

import aiohttp
import asyncio
import async_timeout

async def fetch(session, url):
    with async_timeout.timeout(10):
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://python.org')
        print(html)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

AIOHTTP SERVER:

from aiohttp import web

async def handle(request):
    name = request.match_info.get('name', "Anonymous")
    text = "Hello, " + name
    return web.Response(text=text)

app = web.Application()
app.router.add_get('/', handle)
app.router.add_get('/{name}', handle)

web.run_app(app)

Алгоритмы: topcoder, codeforces.
Боты: russian ai cup.
Собственная криптовалюта - реализуй протокол блокчейн в виде либы. Сделаешь полезное дело.
Базы данных - реализуй свою nosql БД, которая хранит всё в json с парсером запросов и полнотекстовым поиском, думаю на этапе написания парсера запросов сломаешься :)

2.7 перестанут поддерживать в 2020
Изучать стоит только 3.х.х