Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Законы Зипфа оописывают закономерности частотного распределения слов в тексте на любом естественном языке[1]. Эти законы кроме лингвистики применяться также в экономике [2]. Для аппроксимации статистических данных для объектов, которые подчиниться Законам Зипфа используется гиперболическая функция вида:
В Python отсутствует явное средство для того что бы в цикле с глубокой вложенностью перейти на нужный уровень, однако далее будет показан один из возможных вариантов решения проблемы используя стандартные элементы конструкции языка.
Статья-туториал по Django Channels. Подробно, по шагам.
Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas.
Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями.
Далее идет список будущих статей, описание курса и собственно, первая тема – введение в Pandas.
GitHub предоставил возможность миллионам разработчиков с легкостью публиковать свои проекты и тем самым привлекать пользователей и единомышленников. Часто перед разработчиками возникает проблема неэффективного использования ресурсов — они тратят сотни часов на создание проекта с целью продвинуть его на GitHub, а получают максимум две звезды.
Обзорная статья про возможности разных CI систем
Статья описывает как использовать Deep Learning техники для написания интеллектуальных ботов для игр
В статье рассматривается, как делать QuerySet'ы с фильтрами по времени.
В статье рассмотрены возможности Google Slider API для создания презентаций
Напишем простого бота и задеплоим его
Короткая статья, которая поможет настроить Sublime Text для более-удобного написания Python кода
Интересная статья для автоматизации создания документов
Статья про синтаксис из 3.5 - ** (две звездочки)