Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Написал таки заметку, о которой думал 3 месяца. Надеюсь она поможет человекам улучшить их английский в части восприятия речи.
Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#2.9.5. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Статья описывает, как на уровне БД поменять название приложения
Я хотел бы рассказать о том, как создал проект по распознаванию рукописного ввода цифр с моделями, которые дообучаются на нарисованных пользователями цифрах. Используется две модели: простая нейронная сеть (FNN) на чистом numpy и сверточная сеть (CNN) на Tensorflow. Вы сможете узнать, как сделать практически с нуля следующее..
На днях, по мотивам очередной статьи, посвященной проблеме расизма в распознавании речи, я участвовала в большом споре о том, кто в этом виноват. Часть людей была уверена, что это заговор программистов. На самом деле, правда кроется в данных, которые ИИ использует для своего обучения. Я решила провести эксперимент, чтобы наглядно доказать это. Оказалось, что Роб Спир (Rob Speer) уже все сделал за меня.
Есть такой шаг в развитии языка, когда его компилятор написан на нем же. Чтобы доказать крутость библиотеки trafaret я тоже решил сделать что-то такое же рекурсивненькое, где надо идти глубже.
Напишем на трафарете парсер Json Schema, который на выходе вернет готовый трафарет для проверки документов в соответствии с данным описанием.
То есть некий объект типа Trafaret, если ему скормить корректный документ json schema на выходе вернет объект типа Trafaret, которому можно кормить документы соответствующие описанию.
Пост про стандартные методы управления потоками в Python