Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Перед тем как выпускать минимальный продукт, нужно проверить его востребованность на рынке. Как правило, наши представления о рынке не соответствуют реальности, отчего очень легко попасть в ситуацию, когда бюджет реализован, какой-то минимальный продукт готов, а трафик отсутствует. Для таких случаев и существует CustDev.
Возможно, вы прочитали название статьи и подумали, что попали на программу «В мире животных». Но нет, речь пойдет о сравнении двух гигантов аналитики данных в Python: Pandas и Polars. В этой статье мы подробно рассмотрим вопрос быстродействия этих двух решений в части работы с файлами больших объемов.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
На предыдущем уроке я рассказал о своем пэт-проекте, связанном с компьютерным зрением. В этом уроке вы познакомились идей и наброском архитектуры этого пэт-проекта. Сегодня продолжу описывать, как я добавлял в проект новые классы и что из этого вышло. Напомню, что идея состояла в том, чтобы написать полноценный конвейер обработки изображений, начав с простой задачи, например, распознавание номеров. В результате эксперимента выяснилось, что известная библиотека для распознавания символов tesseract плохо распознает цифры. Было принято решение написать какую-то свою распознавалку для цифр. Но сначала надо как-то найти, где эти цифры расположены на изображении.
Дело было так: смотрел я как-то в окно и увидел, как человек сидит в машине на парковке и ждет, когда освободится парковочное место. Бывает, что и я сижу в машине и жду, когда же можно будет припарковать своего верного коня. И тут я подумал, а почему бы не подключить Компьютерное Зрение для этого? Зачем я учился разработке нейросетей, если не могу заставить компьютер работать вместо меня?
Audio
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
Мощная система логгирования и платформа агрегации ошибок. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sentry/
Недавно мы поделились с вами нашим пайплайном разработки линейных моделей для решения задач бинарной классификации. Теперь же мы решили поведать о нашем опыте построения моделей градиентного бустинга. За последнее время команда проделала колоссальную работу: мы протестировали различные методы отбора факторов, нашли новые инсайты в данных, провели интересную (а, главное, полезную!) аналитическую работу и решили несколько Ad-hoc задач.
Безопасность является важной темой в нашей современной жизни, особенно в общественных местах, таких как аэропорты, вокзалы и торговые центры. Одним из распространенных методов обеспечения безопасности является проверка сумок на проходной. Но, как говорится, кто устережёт самих сторожей? Могут ли современные технологии компьютерного зрения наблюдать за охранниками как они за нами?
Диаграммы помогают визуализировать как простые, так и самые сложные наборы данных. При этом диаграмм — множество видов, у каждого есть свои достоинства и недостатки. О наиболее эффектных и эффективных, реализуемых с Python, мы решили рассказать в сегодняшней подборке. Если вам интересна эта тема – просим под кат. А если у вас есть собственные предпочтения среди графиков (или вы используете что-то ещё), то пишите в комментариях, обсудим. Что же – поехали!
В данной статье мы: 1) Создадим свое первое веб-приложение на Flask 2) Изучим, зачем нужен режим отладки? 3) Рассмотрим, как генерируется PIN для входа в интерактивной консоль Python. 4) Разберем, как можно с помощью уязвимости чтения файлов получить доступ к интерактивной консоли Python. БОНУС) Узнаем, что же делать, если консоль была заблокирована из-за слишком большого количества попыток входа
Тестирование страниц входа и согласия может быть довольно сложным: та же самая двухфакторная аутентификация (2FA), которая обеспечивает безопасность ваших клиентов, также затрудняет написание автоматизированных тестов. В этой статье я расскажу, как написал Python-тесты, которые обходят 2FA и при этом не покушаются на безопасность клиентов. Для этого я использовал Selenium и разработал Slackbot.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
С помощью GPT-4 можно решать самые разнообразные задачи по преобразованию текста, включая перевод на разные языки.Мне стало интересно, кто переводит лучше: GPT-4 или специализированные нейронки для перевода, такие как Google Translate и DeepL?Сегодня мы сравним качество перевода от различных нейросетей на 24 языковых парах.