Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Для создания изображений с помощью GAN я буду использовать Tensorflow.
Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это модель машинного обучения, в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом, чтобы быть более точными в своих прогнозах.
Python генератор документации. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sphinx/6.1.2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
Open-source проекты, сторонние инструменты и библиотеки - это то, за что мы действительно любим Python. В этой статье я собрал самые полезные, валидированные сообществом и проверенные временем инструменты, конфигурации которых можно встретить в популярных проектах с открытым исходным кодом.
Инструменты распределены по этапам/сферам разработки. По каждому из них я дам небольшое описание и попытаюсь рассказать о его пользе. Если утилита имеет дополнительные расширения/плагины, то я расскажу про самые полезные (на мой взгляд).
Всё началось примерно 10 лет назад, когда захотелось, чтобы вот этот вот контейнер выглядел прилично, не имел явно зазубренных граней, но при этом загружался за разумное время.
Могут ли современные алгоритмы создавать улучшенные версии старой графики видеоигр с более высоким разрешением?Последние несколько дней я использовал ИИ-генерацию изображений для воспроизведения одного из кошмаров моего детства. Я использовал Stable Diffusion, Dall-E и Midjourney, чтобы посмотреть, как эти инструменты генерации изображений могут помочь улучшить старую визуальную историю - вступительный фильм к старой видеоигре (Nemesis 2 на MSX). В этом посте описывается процесс и мой опыт использования этих моделей для улучшения графики.
Библиотека работы с базами данных. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sqlalchemy/1.4.46/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
В данной статье будет рассмотрено применение логистической регрессии, причинного случайного леса (Causal Random Forest), метода CUPED для оценки изменения целевой переменной в Python при проведении А/Б тестов. Основное внимание будет уделено практике, теоретические аспекты методов будут упомянуты вскользь.
Существует куча опенсорс и проприетарных решений, которые реализуют извлечение текста из PDF-документов. Зачем знакомиться с PyMuPDF? Постараемся ответить на этот вопрос, рассмотрим отличия PyMuPDF от других инструментов, и реализуем базовые действия в этой библиотеке.
Простой, быстрый, расширяемый JSON кодер / декодер для Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/simplejson/3.18.1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/simplejson/
Проект предназначен для генерации электронного кошелька, шифрование номера приватного кошелька и последующее его хранение на плате Wemos D1.
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/ipython/8.8.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
Эта статья - первая в цикле статей, в котором мы разберемся с тем, как qr-код устроен, и напишем простенький Qr-детектор и дешифровщик, а также свой собственный генератор qr-кодов