Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Дисклеймер: автор хотел повеселить себя вечером и не придумал ничего лучше, как:
В качестве корпуса для "обучения" цепи я буду использовать текст песен группы Кис Кис.
Это обзор функциональности, появившейся в Pillow 5.2: применение трехмерных таблиц поиска (3D lookup tables, 3D LUT) для трансформации цвета. Эта техника широко распространена в обработке видео и 3D-играх, однако мало графических библиотек могли похвастаться их поддержкой до этого.
Трехмерные таблицы поиска дают большую гибкость в описании цветовых трансформаций, но самое главное трансформации выполняются за одинаковое время, какими бы сложными они не были.
В этом коротком туториале мы рассмотрим базовые приёмы работы с GDB, а также посмотрим как можно (и нужно) подготавливать файлы к отладке для GDB.
GDB — переносимый отладчик проекта GNU, который работает на многих UNIX-подобных системах и умеет производить отладку многих языков программирования, включая Си, C++, Free Pascal, FreeBASIC, Ada, Фортран, Python3, Swift, NASM и Rust.
Все люди, получающие высшее образование, не отчислившись, все-таки доходят до стадии написания диплома. Не стал исключением и я. Хотелось реализовать что-то интересное и освоить доселе неизученное, поэтому обратил внимание на тему нейронных сетей и искусственного интеллекта в целом. А задачей, которую я решал с помощью нее, является анализ тональности текста, что и так широко применятся в различных системах мониторинга. Процесс ее решения я и попытаюсь описать в данной статье. Короче говоря, цель — понять присутствует ли у фразы положительный оттенок или отрицательный. Сразу хочу сказать, что эту задачу можно решать несколькими способами, и не только нейросетями. Можем составлять словари в которых отмечены позиции слов и т.д. (все методы есть на хабре в избытке), но на каждый способов может уйти еще по статье, поэтому оставим их обзор на потом.
Вслед за январским постом встречайте второй выпуск дайджеста. Здесь вас ждёт список англоязычных материалов за февраль, которые написаны без лишнего академизма. Публикации содержат примеры кода и ссылки на непустые репозитории. Упомянутые технологии лежат в открытом доступе и многие из них не требуют сверхмощного железа для тестирования.
Методы Монте-Карло для марковских цепей (MCMC) – это мощный класс методов для выборки из вероятностных распределений, известных лишь вплоть до некоторой (неизвестной) нормировочной константы.
Однако прежде, чем углубиться в MCMC, давайте обсудим, зачем вам вообще может понадобиться делать такую выборку. Ответ таков: вам могут быть интересны либо сами образцы из выборки (например, для определения неизвестных параметров методом байесовского вывода), либо для аппроксимации ожидаемых значений функций относительно вероятностного распределения (например, для расчета термодинамических величин по распределению состояний в статистической физике). Иногда нас интересует только мода распределения вероятностей. В данном случае получаем ее методом числовой оптимизации, поэтому делать полную выборку не обязательно.
В Python существует библиотека Trio – библиотека асинхронного программирования. Знакомство с Trio в основном будет интересно тем, кто работает на Asyncio, потому что это хорошая альтернатива, позволяющая решать часть проблем, с которыми не может справиться Asyncio. В этом обзоре рассмотрим, что из себя представляет Trio и какие фичи она нам дает.
Оригинальная статья: Luke Plant – Double-checked locking with Django ORM
Шаблон блокировки с двойной проверкой может быть полезен, когда:
Этот пост о том, как можно реализовать этот шаблон в Django, используя функции ORM и блокировки на уровне базы данных. Шаблон может использоваться с любой другой ORM, но я проверил его только с Django, и подтвердил, что он работает, как и ожидается, используя PostgreSQL.
REPL (read-eval-print loop) бесполезен в Python, даже если это волшебный IPython. Сегодня я предложу одно из возможных решений этой проблемы. В первую очередь доклад и мое расширение TheREPL будет полезны тем, кого интересует более быстрая и эффективная разработка, а также тем, кто пишет stateful-системы.
Мы живем в неидеальном мире. Здесь код пишут люди, а люди по своей природе склонны совершать ошибки. Все бы ничего, ошибки можно отловить на этапе тестирования и не дать им никому навредить. Можно, если писать тесты. Чего люди делать почему-то не любят. Но возможно, есть надежда — автогенерация тестов из написанного кода.
Про инструменты визуализации и варианты визуализации
Cегодня расскажем о своем опыте работы с USB-девайсами через Python PyUSB и немного о реверс-инжиниринге.
29 февраля 2020 года состоялся официальный микро-релиз библиотек smart-env и python-shell. Тем, кто не в курсе, предлагаю предварительно прочитать первый пост. Если вкратце, то среди изменений — автодополнение команд, расширение возможностей по запуску команд, немного рефакторинга и багфиксов.