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Eliseu Lucena Barros @haller


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Estudante de Ciências da Computação, atuando na área de BI e Machine Learn

Proposals

Dokernizando o Python


você já imaginou criar uma aplicação que além de você dizer que rode em sua máquina, ela também funcione em produção?
esse é o sonho tão almejado que esta se tornando realidade hoje com o Docker, Docker é uma ferramenta que auxilia na criação de containers, mas como que isso funciona? que diabos eh isso? e mais, como que eu posso fazer desenvolvimento de software Agile com isso ? e que funcione! Claro rsrs, por isso, nessa palestra vamos abordar o que seria o docker, como funcionar e uma pequena demonstração de uma aplicação em Python de forma simples, com docker, claro!

Python e Lisp: como unir dois mundos

Python é o remanescente das linguagens interpretadas, a linguagem favorita para lidar com Machine Learn e Big Data, porem, a um tempo atras, essa realidade era ocupada por outra figura, Lisp, Lisp foi criado justamente para lidar com Machine Learn nos Laboratórios de pesquisa em Inteligência Artificial do MIT, isso na década de 60, mas como uma linguagem antiga, mais antiga que COBOL e VB pode ter sua relevância hoje em dia?

Bem, seu apurado sistema de macros, alta facilidade de modificação da linguagem, abordagem preferencialmente Funcional e o Orientado a Objetos, Syntax enxuta e simplificada, Tipagem Fraca, Interpretada e a característica de ter uma linha tênue entre o que é dado e o que é código, entre muitos outros, a tornam a melhor ferramenta para resolver uma gama muito grande de problemas

Mas você pode estar se perguntando como Lisp pode se relacionar com Python, um projeto quer unir o melhor dos dois mundos, uma nova linguagem chamada Hylang pretende rodar Lisp encima da VM do Python, e é isso que iremos discutir

Python e Lisp: como unir dois mundos

Proposta de palestra que foi feita para o Pylestras passado


Python é o remanescente das linguagens interpretadas, a linguagem favorita para lidar com Machine Learn e Big Data, porem, a um tempo atras, essa realidade era ocupada por outra figura, Lisp, Lisp foi criado justamente para lidar com Machine Learn nos Laboratórios de pesquisa em Inteligência Artificial do MIT, isso na década de 60, mas como uma linguagem antiga, mais antiga que COBOL e VB pode ter sua relevância hoje em dia?

Bem, seu apurado sistema de macros, alta facilidade de modificação da linguagem, abordagem preferencialmente Funcional e o Orientado a Objetos, Syntax enxuta e simplificada, Tipagem Fraca, Interpretada e a característica de ter uma linha tênue entre o que é dado e o que é código, entre muitos outros, a tornam a melhor ferramenta para resolver uma gama muito grande de problemas

Mas você pode estar se perguntando como Lisp pode se relacionar com Python, um projeto quer unir o melhor dos dois mundos, uma nova linguagem chamada Hylang pretende rodar Lisp encima da VM do Python, e é isso que iremos discutir