Опасные pickles — вредоносная сериализация в Python

Panta rhei и вот уже приближается запуск обновленного курса «Web-разработчик на Python» и у нас остался ещё материал, который мы нашли сильно небезынтересным и коим хотим поделиться с вами.

Чем опасны pickles?

Эти соленые огурчики крайне опасны. Я даже не знаю, как объяснить, насколько. Просто поверь мне. Это важно, понимаешь?

Мега-Учебник Flask, Часть XIX: Развертывание на основе Docker-контейнеров Flask Docker

Это девятнадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь развернуть Microblog на платформе Docker.

Nuitka: A Python Compiler

Как с помощью анализа геоданных предсказать количество вызовов экстренных служб в разных частях города?

Попробуйте решить задачу из онлайн-хакатона Geohack.112. Дано: территория Москвы и Московской области была разделена на квадраты размеров от 500 на 500 метров. В качестве исходных данных представлено среднее количество вызовов экстренных служб в день (номера 112, 101, 102, 103, 104, 010, 020, 030, 040). Рассматриваемый регион был поделен на западную и восточную часть. Участникам предлагается, обучившись по западной части, предсказать количество вызовов экстренных служб для всех квадратов восточной.

Python интерпретируемый или компилируемый? Да.

Many-to-many field lookup в Django REST Framework

Django: Sitemaps для нескольких языков

Объединение и разделение PDF файлов

Введение в хэшеирование

Массивы с NumPy

PyCharm 2018.1.1

PyPy Development: улучшено исключение SyntaxError

Применение сверточных нейронных сетей для задач NLP

Когда мы слышим о сверточных нейронных сетях (CNN), мы обычно думаем о компьютерном зрении. CNN лежали в основе прорывов в классификации изображений — знаменитый AlexNet, победитель соревнования ImageNet в 2012 году, с которого начался бум интереса к этой теме. С тех пор сверточные сети достигли большого успеха в распознавании изображений, в силу того факта, что они устроены наподобие зрительной коры головного мозга — то есть умеют концентрироваться на небольшой области и выделять в ней важные особенности. Но, как оказалось, CNN хороши не только для этого, но и для задач обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Более того, в недавно вышедшей статье [1] от коллектива авторов из Intel и Carnegie-Mellon University, утверждается, что они подходят для этого даже лучше RNN, которые безраздельно властвовали областью на протяжении последних лет.

dictquery - SQL-like для запросов в словари

Извлекаем мета данные и текст из PDF

Python интерпретатор написанный на Python

Отладка Python с помощью pdb

Как записать видео с помощью OpenCV & Python

Как быстро собрать dataset изображений для deep learning

ipaddress — Internet Addresses — PyMOTW 3