Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Являясь большим фанатом Python и фреймворка Django постоянно искал решение, как сделать разработку новых веб-проектов быстрее и удобнее. Все, кто знаком с разработкой на Django знают насколько не удобно строить на нем интуитивно понятную админ.панель. До мегапопулярного WordPress очень далеко, что делает порог вхождения в разработку сайтов выше, чем у PHP-фреймворков и CMS. После долгого поиска и тестирования различных решений я нашел для себя оптимальный вариант — Wagtail CMS. Wagtail — это полноценная CMS написанная на Django компанией Torchbox. За что им большое спасибо. Проект с открытым исходным кодом, поддерживается сообществом энтузиастов и выпускается под BSD лицензией. Читать дальше →
Интересная статья про автоматические алгоритмы поиска нужной части изображения.
Утилита для поиска на Stack overflow без браузера
Видеокурс
Мартин Горнер (Martin Gorner) стоял у истоков зарождения электронных книг, начиная с запуска Mobipocket, который позже стал частью программного обеспечения на Amazon Kindle и его мобильных вариантов, а с 2011 года Мартин работает в Google, где активно занимается машинным обучением и TensorFlow — принципиально новой, быстрой, умной и гибкой системой машинного обучения, которая способна работать как на простом смартфоне, так и на тысячах узлов в центрах обработки данных. Ниже — короткое интервью с Мартином о том, что из себя представляет TensorFlow, почему Google открыли TensorFlow для разработчиков в open source, и чем система может быть интересна разработчику, не знакомому с машинным обучением.
Почему на Python стоит начать программировать
В этом цикле статей мы реализуем службу поддержки для онлайн-чатов. Система должна уведомлять команду операторов о новом сообщении, делить нагрузку на команду любого размера, делегировать сообщения в зависимости от приоритета. Звучит жутко. Но без паники, я поделюсь нашим опытом построения такой системы, которая уместилась всего в пару сотен строк кода. Да, мы будем использовать Telegram-бота. Но не потому, что это модно, а потому что супер удобно.
Серию интервью со спикерам PyCon Russia продолжает разговор с Александром Кошкиным, python-разработчиком в компании Positive Technologies. Последнее время Александр живет в Бостоне и занимается разработкой различных компонентов PT SIEM. Мы поговорили с Сашей про python и его жизнь в США. Александр — спикер многих конференций. Вот, например, его выступление «Знай и люби свой PyObject, ты же программист» на Python Meetup в Минске
Прошло много времени с моего последнего поста о Channels, и вместе с этим много чего случилось — API разработано и стабилизировано, добавился функционал вроде "контроля за переполнением" (backpressure), ситуация с бекендами выглядит гораздо лучше, особенно после того, как слой взаимодействия локальных и удаленных машин стал немного взрослее.
Что такое глубинное обучение? С недавнего времени мы наблюдаем взрыв популярности этого сложного и необычайно мощного инструмента. Это выступление, в терминах доступных для новичков в машинном обучении, раскроет базовые идеи, лежащие в основе обучения глубинного. Вспомним немного математики, напишем простую нейронную сеть, а также узнаем, где можно использовать результаты глубинного обучения.