Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Операционные системы предоставляют механизм под названием - переменные среды. В этой статье будет рассказано, как использовать эти переменные в своих Python проектах
cloudly - это простой в установке монитор ваших серверов.
Вы же знаете, что на Земле существует несколько летоисчислений. Эта библиотека позволяет конвертировать дату в японскую эру.
Библиотека представляет собой клиент для сервиса http://yourls.org/
Статья рассказывает как прошло мероприятие Django Girls в Токио.
В этой статье показано как можно в одном queryset объединить данные двух моделей.
Боб - это бесплатный инструмент обработки сигналов и машинного обучения. Разработан сотрудниками Биометрии группы в Idiap НИИ, Швейцарии.
В чем прелесть языка? В этой статье вы найдете ответ.
Это видео демонстрирует процесс эволюции CPython
В по ссылке приведен набор видео, которые стоит посмотреть
Статья описывает алгоритм выявления автоматически созданных доменов (согласно Dynamic Generation Algorithm) и "законных" - созданных при участии человека. Это может понадобится для определения доменов, которые создают различные вирусы.
Недавно выходила статья о смене черт лица на фото. Эта статья показывает развитие этой идеи - смена лиц в динамике - в видео.
Python помогает в автоматизации. В этой статье описано применение языка для создания карт - показано как можно выделять различные координаты на карте, области карты и другие действия
isporn определяет с помощью сервиса http://exadeep.com является ли фотография эротической.
Беспокоитесь что не выключили духовку? Эта статья показывает, как можно по фотографии определить включена/выключена духовка.
Эта статья показывает как можно создать свой собственный дашборд с данными из google analytics. Шаг-за-шагом показано что и как делать
Данная статья представляет собой перевод введения в машинное обучение, представленное на официальном сайте scikit-learn. В этой части мы поговорим о терминах машинного обучения, которые мы используем для работы с scikit-learn, и приведем простой пример обучения.
Статья описывает как можно генерировать осмысленные тексты. Для этого используются модель Маркова
Недавно потребовалось мне сделать небольшую прогу под Windows. Раньше мне не доводилось разрабатывать под нее. Сама программа несложная, написалась относительно быстро. Намного больше времени отъела сборка ее под винду. Понятно, что выбранные инструменты (Python3 + Qt5) не родные, а универстальные, но что потребуется столько времени затратить на сборку, я не предполагал. Соответственно, хочется поделиться практикой, может кому еще придется стучаться лбом в эту стену. Под катом выстраданная инструкция как легко собирать PyQt5 приложения в single-file.exe не требующий инсталлятора.