How to extract insights of huge correlation matrices? Here I’ll show you how a comunity detection methdod in graphs can help us in this task.

Is python interpreted or compiled? Knowing the nuances of the answer will help us build meta code using AST manipulation at runtime. I’ll show you how to construct a decorator that can introspect in the local variables without tracing tricks!

Here I will discuss how to use the inspect module and the sys.trace to introspect in a python method using a decorator. With that, we can create a lot cool things like mathematical validation for our arguments, a report generator or any other kind of introspection.

Assim como filtramos imagens para melhorar a visualização ou ressaltar características também podem filtrar relações (arestas) em um grafo com o mesmo objetivo. Veremos aqui alguns tipos de filtragens.

In DevOps or MlOps discovering what a process is doing now can save your system from a catastrophe. Save your job using strace and lsof.

Como é possível ouvir matrizes de correlação usando seu espectro?Como podemos analisar esse “barulho” usando resultados da teoria de matrizes aleatórias para aprimorar algoritmos de construção de carterias de investimento?