Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Биткоин-бот имени Дональда Трампа, победа AlphaGo над одним из сильнейших игроков в го Ли Седолем, изучение английского языка — что объединяет эти три ситуации? Везде в той или иной степени присутствует машинное обучение. Компьютер может не только генерировать сюжетную канву, как Scheherazade, или отвечать на письма вместо пользователей, как Google Smart Reply, но и создавать идеальные учебники английского языка. Читать дальше →
Пост «Удаление кода» Неда Бэтчелдера (Ned Batchelder) недавно появился на HN, хотя изначально он был написан в 2002 году. Здесь я хочу повторить несколько мыслей Неда, и занять более решительную, чем он, позицию: удаляйте код, как только вы замечаете, что он больше не нужен, без лишних вопросов. Я также предложу некоторые советы из окопов, как определять кандидатов в мертвый код.
Автор статьи рассказывает как можно встраивать в wheels пакеты условные зависимости на основе пепов 426 и 508
Статья рассматриваем применение Keras для решения задачи распознавания цифр
Статья о применении сервиса Twilio (в роли SMS) для организации связи Slack чата и SMS оповещения
В этой статье я хотел бы остановиться на алгоритмах распознавания лиц, а заодно познакомить вас с очень интересной и полезной библиотекой OpenCV. Уверен, что этот материал окажется полезным для новичков в этой области. Что нам понадобится: • Установленный Python 2.7 с библиотеками NumPy и PIL • OpenCV 2-й версии Здесь ссылка на материал по установке всех необходимых компонентов. Установка всего необходимого не составит труда.
Гвидо подробно рассказывает об новом типе для аннотаций.
Chris Moffitt предлагает всем поделиться опытом использования Python в реальных задачах.
Небольшой пример использования библиотеки pytesseract для извлечения текста с картинок
В работе Python приложения встала задача получать данные с сетевого оборудования и проводить его настройки удалённо, по SSH. Можно воспользоваться Paramiko, а можно не выдумывать велосипед и использовать основанную на нём библиотеку Exscript. Под катом — примеры кода для подключения и получения информации из команд. Ввиду отсутствия документации к Exscript этот материал может кому-нибудь здорово пригодиться.
Недавно мы сообщили о интеграции с MonkeyLearn, что позволило организовать машинное обучение Scrapy + Portia.
Поговорим о MonkeyLearn + Scrapy