Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Начиная с Python 3.6, f-строки – отличный новый способ форматирования строк. Это способ не только более читабелен, более краток и
Предыстория: в качестве одного из хобби у меня случился «Умный дом». Хочется красивых устройств, но при этом ещё хочется свободы и приватности. Поэтому занимаюсь скрещиванием ужика Xiaomi с ёжиком Home Assistant. Для поддержания комфортных условий нам нужно знать, а что вообще у нас дома происходит. Короче говоря, нужны сенсоры. Их у Xiaomi есть много разных, но больше всего мне понравился квадратный градусник на электронных чернилах. Вот только он совсем не умный, в том смысле, что не предоставляет вообще никаких интерфейсов, кроме графического – ни тебе WiFi, ни BLE, ни ZigBee. Зато батарейки CR2032 хватает на несколько лет. Есть ещё версия с блютусом, но она чуть менее изящная – эдакий толстый блинчик.
Для всех хабравчан, у которых возникло ощущение дежавю: Написать этот пост меня побудили статья "Введение в Python" и комментарии к ней. К сожалению, качество этого "введения" кхм… не будем о грустном. Но ещё грустнее было наблюдать склоки в комментариях, из разряда "C++ быстрее Python", "Rust ещё быстрее C++", "Python не нужен" и т.д. Удивительно, что не вспомнили Ruby!
Как сказал Бьярн Страуструп,
«Есть всего два типа языков программирования: те, на которые люди всё время ругаются, и те, которые никто не использует».
Многие программисты начали переходить со второй версии Python на третью из-за того, что уже довольно скоро поддержка Python 2 будет прекращена. Автор статьи, перевод которой мы публикуем, отмечает, что основной объём Python 3-кода, который ему доводилось видеть, выглядит как код со скобками, написанный на Python 2. По его словам, он и сам грешит чем-то подобным. Здесь он приводит примеры некоторых замечательных возможностей, доступных лишь тем, кто пользуется Python 3. Он надеется, что эти возможности облегчат жизнь тем, кто о них узнает.
Не так давно решил разобраться с алгоритмами шифрования и принципами работы электронной подписи. Тема, я считаю, интересная и актуальная. В процессе изучения попробовал несколько библиотек, однако самой удобной с моей точки зрения является библиотека PyCrypto. У неё прекрасная документация, сопровождаемая примерами.
Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.
Это третья статья из серии про разработку простого веб-сервера на Python. В ней рассматривается, как написать с нуля свой HTTP-сервер, основываясь на работе с TCP-сокетами.
Вторая часть серии статей про классификацию покрова земли, используя библиотеку eo-learn. Напоминаем, что в первой статье было продемонстрировано следующее:
К тому же, мы провели поверхностное исследование данных, что является крайне важным шагом перед началом погружения в машинное обучение. Вышеупомянутые задачи дополнялись примером в виде блокнота Jupyter Notebook, который теперь содержит материал из этой статьи.
Примерно полгода назад был сделан первый коммит в репозиторий eo-learn на GitHub. Сегодня, eo-learn превратился в замечательную библиотеку с открытым исходным кодом, готовую для использования кем угодно, кто заинтересован в данных EO (Earth Observation — пр. пер.). Все в команде Sinergise ожидали момента перехода от этапа построения необходимых инструментов, к этапу их использования для машинного обучения. Пришло время представить вам серию статей, касающихся классификации покрова земли используя eo-learn
Dropbox очаровал меня сразу с момента своего появления. Концепция по-прежнему обманчиво проста. Вот папка. Кладёшь туда файлы. Он синхронизируется. Переходишь к другому устройству. Он опять синхронизируется. Папка и файлы теперь появились и там! Объём скрытой фоновой работы на самом деле поражает. Во-первых, никуда не исчезают все проблемы, с которыми приходится иметь дело при создании и обслуживании кросс-платформенного приложения для основных десктопных операционных систем (OS X, Linux, Windows). Добавьте к этому поддержку различных веб-браузеров, различных мобильных операционных систем. И мы говорим только о клиентской части. Меня интересует также бэкенд Dropbox, который позволил достичь такой масштабируемости и низкой задержки с безумно тяжёлой рабочей нагрузкой, которую создают полмиллиарда пользователей.
Почему может возникнуть необходимость в изучение различных способов хранения и доступа к изображениям в Python? Так например если вам будет