Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Данные о местоположении — это важная категория данных, с которыми часто приходится иметь дело в проектах машинного обучения. Они, как правило, дают дополнительный контекст к данным используемого приложения. Специально к старту нового потока курса по Machine Learning, делимся с вами кратким руководством по проектированию и визуализации элементов с геопространственными данными.
Анализ тональности — это метод обработки естественного языка (NLP), используемый для определения того, являются ли данные(текст) положительными, отрицательными или нейтральными.
Иногда приходятся сталкиваться с задачей хранения JSON данных в моделях Django.
В гостях у Moscow Python Podcast продюсер презентаций и художник Кирилл Анастасин. Обсудили с Кириллом как говорить с другими людьми, чтобы они вас поняли.
В основном, про Firebase рассказывают в контексте создания приложений под IOS или Android. Однако, данный инструмент можно использовать и в других областях разработки, например при создании Telegram ботов. В этой статье хочу рассказать и показать насколько Firebase простой и удобный инструмент (а ещё и бесплатный, при разумных размерах проекта).
Вероятно вы сталкивались с ситуацией, когда необходимо записаться на прием, а свободных талонов нет. Статья о том, как удалось автоматизировать процесс ожидания на примере оформления загранпаспорта.
О том, как следует и не следует вносить предложения.
Вы когда-нибудь пробовали разобраться в том, что же происходит внутри ansible-vault? А ещё лучше - не только разобраться, но и что-то сделать на основе полученных знаний? Так вот, статья именно об этом: разбираем исходники ansible, а потом пишем свой расшифровщик для ansible-vault.Язык для написания расшифровщика был выбран по принципу "я - автор статьи, выбираю что хочу язык под задачу, исходя из технических требований". Результат компилируется за 0.6 секунд в исполняемый файл размером 800Кб, который не требует внешних библиотек. Заинтригованы? Добро пожаловать под кат! ansible-vault decrypt go brr
Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы зрения человека и позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео, а также людей. Ранние эксперименты в области компьютерного зрения начались в 1950-х годах и впервые были коммерчески использованы для различения печатного и рукописного текста в 1970-х годах. Сегодня приложения компьютерного зрения выросли в геометрической прогрессии. В этой статье показан пример как можно распознавать дорожные знаки с помощью компьютерного зрения.
А давайте напишем своего крутого бота-модератора чатов на Python. Пусть он сможет чистить чат, банить участников и выдавать им предупреждения, приветствовать новых участников чата и не только.
Мы сделаем полноценного масштабируемого бота с учётом лимитов и особенностей Телеграма. Начнём с того, что создадим структуру проекта и научим бота реагировать на простые команды.
Для прохождения туториала вы должны знать Python и понимать, что такое асинхронность и декораторы. Мы будем пользоваться библиотекой Telethon для работы с Telegram API (подробнее ниже) и библиотекой Databases с SQLAlchemy Core для баз данных (уже со следующей части).
Открывает топ книга Марка Лутца «Изучаем Python». Она занимает особое место в моей карьере — моё изучение Python проходило именно по ней. В студенчестве она казалась мне фундаментальным трудом — в книге почти полторы тысячи страниц! Книга позволит войти в Python, что называется, с нуля. Почему люди программируют на Python? Кто использует Python сегодня? Что можно делать при помощи Python? Каковы сильные стороны Python? Ответы на эти вопросы позволят получить общее представление о языке.
Не так давно на слуху была новость о векторе атаки Dependency Confusion. Это довольно простой, но в тоже время опасный вектор, позволяющий выполнять произвольный код. Давайте рассмотрим эту проблему с точки зрения команды ИБ.
Меня зовут Алексей Казаков, я техлид команды «Клиентские коммуникации» в ДомКлик. В большинстве приложений, с которыми мне приходилось иметь дело, при взаимодействии с БД не ограничиваются лишь драйвером, который позволяет выполнять сырые запросы. Для удобства и избавления от SQL-запросов внутри, например, Python-кода дополнительно используют библиотеки (Object Relational Mapper, ORM).Это первая статья в серии, посвященной различным ORM. Начнём мы с DjangoORM.
PyTorch — современная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная компанией Facebook. Как и другие популярные библиотеки, такие как TensorFlow и Keras, PyTorch позволяет использовать вычислительную мощность видеокарт, автоматически составлять граф вычислений, дифференцировать и считать его. Но, в отличие от предыдущих библиотек, обладает более гибким функционалом, благодаря тому, что использует динамический граф вычислений.
В этой статье мы рассмотрим несколько простых подходов прогнозирования временных рядов.
Это небольшой рассказ про то, как команда Центра компетенции больших данных и искусственного интеллекта в ЛАНИТ оптимизировала работу банкоматной сети. Упор в статье сделан не на описание подбора параметров и выбор лучшего алгоритма прогнозирования, а на рассмотрение концепции нашего подхода к решению поставленной задачи.
В гостях у Moscow Python Podcast СТО в компании SunLight Илья Мельницкий. Обсудили с Ильей что такое IT не в IT компании и какие плюсы у retail компании.
В этой статье мы изучим полиморфизм, разные типы полиморфизма и рассмотрим на примерах как мы можем реализовать полиморфизм в Python.
Проблема впечатывания данных в PDF документ не нова, не я первый и не я последний кто с ней сталкивается, поэтому решил поделиться опытом решения и заодно представить вашему вниманию небольшое веб приложение по этой теме.