Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Learn one simple concept, and you can rid your code of row-ordering assumptions - it will then work seamlessly across eager and lazy DataFrames
Классический поиск выдаёт результаты по точному совпадению, и это не самый удобный вариант, когда данных много. Поэтому нужную информацию, если ты точно не знаешь как найти, невозможно отыскать. Озадачившись этой проблемой, я решил сделать MVP «умного» поиска, который позволяет искать данные/фичи/поля не по точному совпадению, а с учётом смысла.
Вы запускаете многопроцессную задачу, кидаете данные в multiprocessing.Queue(), а потом вдруг замечаете... что всё тормозит. Муторно. Медленно. Местами прям отвратительно. Вы смотрите в монитор, на top, на htop, на код — и не понимаете: ну ведь должно же летать! А не летит.
Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Мало что настолько меня угнетает, как невозможность что-либо понять так, чтобы потом объяснить это самому себе :) И хоть я уже давно не девятиклассник, этот период запомнился мне внезапным переходом от заучивания материала "чтобы не схватить парашу" к некоторой степени осознания "а как оно там устроено и почему именно так". Сложнее всего было с математикой и я постоянно изобретал для себя "объяснялки". Этот навык, к счастью, прижился и стал привычкой. В виртуальную лабораторию!
Квиз на проверку знаний о встроенных тегах в Django
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Цифровая реставрация культурного наследия — не то, о чём часто пишут на IT-форумах. Но Python, OpenCV и немного безумной любви к истории могут буквально вдохнуть жизнь в древние фрески. В этой статье — живая техническая история о том, как написать свои алгоритмы цифровой реставрации, использовать машинное зрение и нейросети для восстановления утраченного и, возможно, спасти кусочек человечества от забвения.
SSTV (slow-scan television) — телевидение с медленной разверткой, узкополосный формат передачи данных, позволяющий передавать изображения через эфир. В этой статье будут рассмотрены подробности кодирования, декодирования SSTV-сигнала. Статья может быть интересна радиолюбителям, желающим познакомиться с новым форматом связи, а также тем, кто хочет в подробностях понять как же работает эта технология.
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/