Разбираемся с тестированием в Python

Авторизация с помощью JWT с Django, Axios и Vue

Пишем простой SOCKS сервер на Python

Ссылаемся на модель User

Прощай manage.py

Python 3.7: введение в Data Classes

Разбираемся с Qt на Python

Hallucinogenic Deep Reinforcement Learning Using Python and Keras

Python модули и пакеты

Реализация SVM и Kernel SVM на Scikit-Learn

Автоматизация тестирования на Python, pytest и Jenkins

Пространство состояний в задачах проектирования систем оптимального управления

Исследование системы управления во временной области с помощью переменных состояния широко используется в последнее время благодаря простоте проведения анализа.

Состоянию системы соответствует точка в определённом евклидовом пространстве, а поведение системы во времени характеризуется траекторией, описываемой этой точкой.

При этом математический аппарат включает готовые решения по аналоговому и дискретному LQR и DLQR контролерам, фильтра Калмана, и всё это с применением матриц и векторов, что и позволяет записывать уравнения системы управления в обобщённом виде, получая дополнительную информацию при их решении.

Целью данной публикации является рассмотрение решения задач проектирования систем оптимального управления методом описания пространства состояний с использованием программных средств Python.

Работаем с JSON из Python

Keras и Convolutional Neural Networks (CNNs)

No2Pads - пишем блокнот на PyQt

assert и исключения в Python

Reverse Engineering Soundcloud API

Python интерпретируемый или компилируемый? Да.

Many-to-many field lookup в Django REST Framework

Django: Sitemaps для нескольких языков