Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Мы рады сообщить, что стал доступен июньский релиз расширения Jupyter для Visual Studio Code. Если вы работаете с Python, мы рекомендуем загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Узнайте больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.
Представьте человека, который изучает алгоритмы. Чтобы понять как они работают, приходится изучать их код и представлять, как компьютер будет его выполнять. Это странно — почему мы должны учиться думать как компьютер, вместо того, чтобы заставить его помогать нам учиться? Какая-то сильная технозависимость.
В гостях у Moscow Python Podcast сооснователь компании Geekfactor, участник программного комитета конференции Moscow Python Conf Ксения Лыжина.
В процессе подготовки инструмента для автоматического определения субъекта РФ по точке (тип данных Point) потребовалась таблица вида "Субъект РФ" - "geography::Object".
Для начала хотелось бы упомянуть, что это далеко не первое исследование подобного рода. Начиная с 1960-х готов по настоящее время было разработанно множество программных комплексов и методик, позволяющие решать задачи идентификационного (кем именно была выполнена рукопись, представленная на исследование) и диагностического характера (дифференциации рукописей на мужское и женское, вычисление предполагаемого возраста исполнителя рукописи и т. д.). В качестве примера можно привести подобные программные комплексы: «Прогноз», «POL», «Тюльпан», «ДИА», «Прост», «Рабочее место эксперта-почерковеда» и так далее.
Хочу поделиться одной моей поделкой, возможно, кому-то она тоже будет полезна. В этой статье я поделюсь тем, что я сделал, чтобы читать Twitter-аккаунт Маска в удобном мне месте и имея под рукой перевод англоязычных твитов на русский.
Python-девелопер и писатель Рики Уайт взял интервью у Себастьяна Рамиреса, разработчика из Explosion AI. Но Себастьян не просто разработчик, это заметная фигура в open source сообществе, создатель популярных фреймворков FastAPI и Typer. В основном речь шла про широкие возможности применения аннотаций типов Python, историю создания фреймворка FastAPI и его дальнейшее развитие. Кроме того, Себастьян рассказал о своих планах по работе над другими open source проектами. Без лишних слов, давайте перейдем к интервью.
Можно выделить ряд алгоритмов, которые являются базовыми и лежат в основе практически каждой строчки программ, написанных на языках высокого уровня. Хорошо иметь под руками классический многотомный труд Дональда Кнута "The Art of Computer Programming", там детально разобраны многие базовые алгоритмы. Но прочесть и усвоить все — задача, требующая много усилий и времени, которая должна как-то быть мотивирована.
Давеча, с коллегой, на работе поспорили что нельзя написать кэширующий декоратор в 4 строки, я утверждал что можно. Все началось с 4-х строк, закончилось функциональным программированием кучей lambda выражений в одну строку и декоратором в одну строку.
В прошлом году я развлекался треккингом волейбольного мяча, используя удаление фона OpenCV с анализом траекторий и даже сделал сервис, который на основе этой информации вырезает скучные моменты из игры.
Возможно ли превратить координаты на изображении в конкретные географические координаты? Несмотря на то, что это звучит несколько необычно, такая конвертация вполне возможна.
Сегодня я расскажу о том, как можно спроецировать координаты с плоского изображения на карту. Эта короткая статья будет своеобразным продолжением первой статьи, в которой я рассказывал о базовых возможностях Mask R-CNN.
Это история о том, как я попытался выиграть у брата партию в шахматы. Всего лишь гребаную одну игру. Что в этом особенного? Хорош ли я в шахматах? Вовсе нет. Научился ли я чему-то в процессе игры? Тоже нет. Может, это история о путешествии ради путешествия, а не цели? Не совсем. Получил ли я хотя бы удовольствие от этого? Не уверен. Это история о моей попытке соригинальничать в одной из самых изученных в мире игр, используя опыт разработки ПО там, где это, быть может, и не нужно.
Штош. Скорее всего, у многих в папке загрузок собиралась куча разных инсталляторов, архивов и прочих файлов. И вот наступает момент, когда из этой кучи экскрементов нужно найти какой-то файл. Вот я и подумал, почему бы не написать скрипт сортировщика по расширениям файлов на Python?
В этой статье я расскажу об одном из методов для устранения дисбаланса предсказываемых классов. Важно уточнить, что многие методы, которые строят вероятностные модели, прекрасно работают и без устранения несбалансированности. Однако, когда мы переходим к построению невероятностных моделей или когда рассматриваем задачу классификации с большим количеством классов, стоит озаботиться решением проблемы дисбаланса классов.
Название - отсылка к devilspie, похожей утилитой. Она примечательна тем, что конфиг пишется на диалекте лисп, несмотря на это у неё весьма ограниченные возможности. Тем более у утилит типа wmctl и т.п.
С помощью библиотеки wnck можно делать куда больше, а ещё больше если задействовать gdk.
Фиксация различных нарушений, контроль доступа, розыск и отслеживание автомобилей – лишь часть задач, для которых требуется по фотографии определить номер автомобиля (государственный регистрационный знак или ГРЗ).
В этой статье мы рассмотрим создание модели для распознавания с помощью Catalyst – одного из самых популярных высокоуровневых фреймворков для Pytorch. Он позволяет избавиться от большого количества повторяющегося из проекта в проект кода – цикла обучения, расчёта метрик, создания чек-поинтов моделей и другого – и сосредоточиться непосредственно на эксперименте.
Audio