Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Одно из ключевых направлений развития платформы данных InterSystems IRIS — открытость. Открытость во взаимодействии с языками программирования, технологиями и протоколами. Поддержка языков программирования двусторонняя — возможен как вызов кода из InterSystems IRIS, так и предоставляется API для работы с InterSystems IRIS извне.
Этот пост будет полезен двум категориям людей: IT-рекрутерам и начинающим разработчикам, которые хотят научиться писать простенькие программы для решения практических задач.
Задача: известен профиль пользователя на GitHub, необходимо найти email этого пользователя
Итак, все фотографии разложены по папкам и находить фотографии Новых годов или дней рождения стало быстро и удобно. Фотографии из отпусков тоже можно найти относительно быстро, но хотелось большего. А именно, искать по людям и не просто по людям, а по набору людей, например, найти все совместные фотографии детей или фотографии с бабушкой и т.д.
Поэтому я решил немного углубиться в так называемый Face Recognition.
Хочу в этой статье развеять мистику. Давайте чего-нибудь обучим, и найдём закономерности в большом наборе данных. Может и предскажем что-нибудь, даже. На простом, добром питоне – без всякой библиотеки в два гигабайта, и с минимальным входным порогом знаний.
На новом рабочем месте меня посадили за ПК, оборудованный процессором Ryzen 2600 и видеокартой Radeon RX 580. Попробовав обучать нейронные сети на процессоре, я понял, что это не дело: уж слишком медленным был процесс. После недолгих поисков я узнал, что существует как минимум 2 способа запуска современных библиотек машинного обучения на видеокартах Radeon: PlaidML и ROCm. Я попробовал оба и хочу поделиться результатами.
Одним из проектов над которыми мне пришлось недавно поработать, стало создание складской системы для распознавания складируемых деталей. Проблема достаточно простая для понимания: на промышленном складе кладовщики, особенно новые, при поступлении новой партии, зачастую не могут с ходу понять что за детали поступили, и куда их нужно отнести.
Данная статья является сборкой-компиляцией нескольких (основано на первой) статей, как результат моих изучений по теме jwt аутентификации в джанге со всем вытекающим. Так и не удалось (по крайней мере в рунете) найти нормальную статью, в которой рассказывается от этапа создания проекта, startproject, прикручивание jwt аутентификации.
После покупки цифрового фотоаппарата и рождения детей стало появляться большое количество фотографий, а учитывая, что жена с фотоаппаратом почти не расставалась и старалась запечатлеть все «важные» детские моменты, фотографий стало появляться ОЧЕНЬ много. Пришло время навести порядок.
Однажды передо мной встала задача копирования большого количества файлов с ftp-сервера. Нужно было делать бэкап. Казалось бы, что может быть проще! Но увы, ничего готового работающего так же быстро для моих условий найти не удалось.
Скрипт для раскрутки назовём для краткости "робопёс". Представим, что этот скрипт от лица собачьего аккаунта периодически собирает посты по хэштегам на собачьи темы и ставит лайки таким постам. Какая-то часть авторов этих постов заинтресуется, кто им поставил лайк, и зайдёт на страницу собачьего аккаунта. Ну а дальше, как пойдёт. Кто-то пролистает пару экранов вниз и пойдёт дальше. Кто-то поставит робопсу пару ответных лайков (что тоже неплохо, лайки увеличивают охват постов). А если аккаунт понравится (что не исключено, ибо пёс весьма харизматичен), может и подписаться.
Нередко при работе с Bitrix24 REST API возникает необходимость быстро получить содержимое определенных полей всех элементов какого-то списка (например, лидов). Традиционный способ для этого - обращение к серверу через метод *.list (например, crm.lead.list для лидов) с параметром select, перечисляющим список требуемых полей. При этом чем больше размер списка и чем больше полей вы выгружаете, тем дольше сервер формирует ответ.
Плюс, в силу того, что информация сервером выдается постранично, существует несколько стратегий для того, чтобы получить весь список, и некоторые из них позволяют ускорять процесс на порядки по сравнению с последовательными запросами.
Ваш интерес к новой книге "Секреты Python Pro" убедил нас, что рассказ о необычностях Python заслуживает продолжения. Сегодня предлагаем почитать небольшой туториал о создании кастомных (в тексте — собственных) классах исключений. У автора получилось интересно, сложно не согласиться с ним в том, что важнейшим достоинством исключения является полнота и ясность выдаваемого сообщения об ошибке. Часть кода из оригинала — в виде картинок.
Сегодня посмотрим как смоделировать программу с конкурентностью на FSP. Сначала давайте разберемся, зачем вообще нужна конкурентность. Вот что можно сделать с её помощью:
Пожалуй, наиболее популярной парадигмой программирования является императивное программирование. Но это не единственный вид программирования, широко известны функциональное и логическое программирование. Constraint Programming (Программирование в ограничениях/Ограниченное программирование) не так популярно. Но это очень мощный инструмент для решения комбинаторных задач. Вместо реализации алгоритма, который решает задачу, с последующей тратой кучи времени на его отладку, рефакторинг и оптимизацию, программирование с ограничениями позволяет вам просто описать модель в специальном синтаксисе, а особая программа (решатель - solver) найдет решение за вас (или скажет, если их нет). Впечатляет, не правда ли? Мне кажется, каждый программист должен знать о такой возможности.
В офлайне покупатель видит полки магазина и сам может понять, чего нет в наличии, а что можно положить в корзину и купить прямо сейчас. В онлайне«глазами» пользователя становится каталог: он всегда должен быть актуальным.
Для решения задачи детекции голоса (Voice Activity Detector, VAD) существует довольно популярный инструмент от Google — webRTC VAD. Он нетребовательный по ресурсам и компактный, но его основной минус состоит в неустойчивости к шуму, большом числе ложноположительных срабатываний и невозможности тонкой настройки. Понятно, что если переформулировать задачу не в детекцию голоса, а в детекцию тишины (тишина — это отсутствие и голоса и шума), то она решается весьма тривиальными способами (порогом по энергии, например), но с теми же минусами и ограничениями. Что самое неприятное — зачастую такие решения являются хрупкими и какие-то хардкодные пороги не переносятся на другие домены.
Многие разработчики считают скрапинг сложной, медленной и неудобной для масштабирования задачей, особенно при работе с headless-браузерами. По моему опыту, можно заниматься скрапингом современных веб-сайтов даже не пользуясь безголовыми браузерами. Это очень простой, быстрый и хорошо масштабируемый процесс. Для его демонстрации вместо Selenium, Puppeteer или любого другого решения на основе безголовых браузеров мы просто используем запросы на Python. Я объясню, как можно скрапить информацию из публичных API, которые потребляет на фронтэнде большинство современных веб-сайтов.