Абстрагируемся от фреймворков глубокого обучения с Neuropod от Uber

В сегодняшнем материале рассказывается про Neuropod, движок вывода глубокого обучения с открытым исходным кодом от Uber ATG. Это слой абстракции над фреймворками глубокого обучения, решающий проблему быстрой замены написанных на разных фреймворках моделей и проблему адаптации модели для производственных сред, помогающий построить единый и оптимизированный конвейер входных данных. Подробности, как обычно, под катом.

О полезности contextvars

В Python есть множество возможностей и языковых конструкций. Какие-то мы используем каждый день, а о некоторых даже опытные программисты узнают с удивлением после нескольких лет работы с языком (привет, Ellipsis!). Совсем недавно вышел Python 3.9, но в этой статье я расскажу о функциональности, представленной еще в версии 3.7. На мой взгляд, она совершенно незаслуженно обделена пристальным вниманием. Речь, конечно же, о contextvars.

Головоломка для ИИ

Как я учил агента собирать клетку 2048 в игре “2048”

Визуализация использования GIL в CPython

Интересно, как ведут себя потоки, когда борются за GIL, или немного информации отсюда только для Python3.

Сразу оговорюсь, что использую Ubuntu 16.04 c ядром 4.15.0-115-generic, на машине стоит 4-х ядерный процессор Intel(R) Core(TM) i5-4200U CPU @ 1.60GHz с 4 GB RAM.

Подключение Yandex Database к serverless телеграм боту на Yandex Functions

Данная статья является продолжением вот этой статьи. В ней мы рассмотрели создание и настройку yandex cloud functions телеграм бота. А сегодня мы рассмотрим подключение телеграм бота к базе данных и сохранение какой-либо информации о пользователе, с которым общается бот.

В качестве базы данных мы будем использовать Yandex Cloud Database.

Песочный алфавит при помощи генеративных алгоритмов

В посте есть результаты экспериментов с различными биологическими и физическими закономерностями, в частности песочный сплайн, дифференциальная решетка, песчаные творения и песочные знаки.

Конфигурация проекта внутри и вне Kubernetes

Недавно я написал ответ о жизни проекта в Докерах и отладке кода вне него, где мельком упомянул о том, что можно сделать свою систему конфигурирования, чтобы сервис и в Кубере хорошо работал, подтягивал секреты, и локально удобно запускался, в том числе вообще вне Докера. Ничего сложного, но описанный "рецепт" может кому-то пригодится :) Код на Питоне, но логика к языку не привязана.

Зарплаты Python-разработчиков: самые большие зарплаты не в Москве, а в Воронеже нет сеньоров

Python-разработчиков можно поделить на три группы. В самой большой — специалисты, чьи зарплатные ожидания ниже предложений компаний. Во второй — те, кто хочет получать больше, чем им готовы предложить. И совсем мало разработчиков, чьи ожидания совпадают с предложениями. Деление не зависит от уровня разработчика, скорее от города потому что в каждой из 3 групп есть джуны, мидлы и сеньоры.

Парсинг и аудит

Начнем с идеи. Допустим, вы, как настоящий аудитор, хотите провести экспертизу отчетности заводчика собак, используя в том числе и сторонние ресурсы. Для этого вы пробуете получить систематизированную информацию о щенках заводчика, зная, к примеру, лишь название их пород, и составить из нее таблицу в Pandas, пригодную к дальнейшей обработке любого характера (всевозможные статистические изыскания, агрегация и так далее). Но ваши данные хранятся в глубине некоторого абстрактного вебсайта, откуда вы можете вынуть их в только виде архива, где сложены документы нескольких форматов, внутри которых есть текст, картинки, таблицы. А если пород щенков много, а на каждую из них есть по десятку pdf-файлов с таблицами, откуда вам нужна не вся информация, а также, например, нужны названия этих таблиц или сноски? Добавим в наш проект несколько функций, решающих следующие задачи: выгрузка и распаковка архива с данными, поиск и обработка pdf файлов из архива, анализ полученных данных.

Как построить диаграмму на Python

Каждый, кому хоть раз приходилось строить диаграммы в draw.io или Google Diagrams, помнит всю утомительность и медлительность этого процесса. Сегодня делимся с вами материалом, в котором шаг за шагом показывается, как можно строить красивые архитектурные диаграммы с помощью Python. Главное удобство — встроенные узлы для обозначения сервисов и языков программирования. Только код и никакой мыши.

DataArt запустил бесплатную платформу Kiddo — онлайн-задачник для школьников, изучающих Питон

Пополнить базу собственными задачами может любой желающий, а на свой сайт встроить Kiddo не сложнее, чем плеер YouTube.

Разработка онлайн-сервиса для инвесторов на pythonanywhere.com с использованием данных Yahoo Finance

Цель настоящей статьи — поделиться опытом разработки аналитического онлайн-сервиса для инвесторов на python. Основное внимание уделено в большей степени концептуальным моментам, а не детальному описанию какой-то отдельной технологии. Надеюсь, что любые детали читатель легко найдет, немного погуглив. Ради наглядности даю ссылку на сервис в самом начале изложения

Система рекомендаций фильмов с GUI на Python

«Без опыта я никому не нужен! Где взять опыт?» — часто думают люди, осваивающие новую для себя сферу или изучающие новый язык программирования. Решение есть — делать пет-проекты. Представленный под катом проект системы рекомендации фильмов не претендует на сложность и точность аналогичных систем от энтерпрайз-контор, но может стать практическим стартом для новичка, которому интересны системы рекомендации в целом. Этот пост также подойдет для демонстрации как использовать Python-библиотеку EasyGUI на практике.

Важное предупреждение: если вы крепкий миддл либо сеньор, то проект может показаться вам простым. Однако не стоит спешить опускать палец вниз и забывать про тех, кто не так опытен, и кому пост может быть полезен, ведь все мы когда-то были джунами.

Алгоритм Jerdella: решаем проблемы семантического безумия в IT-системах банков

Логирование запросов к приложению Django

В статье - наработки по логированию запросов к приложению Django. С помощью небольшого количества кода Django/Python можно быстро и просто собрать различные характеристики запросов к приложению и провести их анализ.

Насколько плох переезд

В хорошем подмосковном городе есть плохой железнодорожный переезд. В час пик встает не только он, но и соседние перекрестки и дороги. Проезжая в очередной раз, я задался вопросом — какая у него пропускная способность и можно ли что-то изменить?

Делаем нейронную сеть, которая сможет отличить борщ от пельмешек

Как то раз смотря видос про достижения Поднебесной, я увидел прикольную штуку. Столовую будущего, точнее для Китая настоящего, а для нас будущего. Суть заключалась в полном самообслуживание клиента. Он брал блюда на поднос и подносил поднос к видео камере где нейросетка детектировала и распознавала еду, выставляла ему счет и он через еще одну нейронную сеть, которая распознавала его лицо, оплачивал свою покупку. Мне тоже захотелось сделать что то подобное. Размечать датасет под YOLO, что бы можно было детектировать блюда мне было совсем не охото. Готово размеченного с борщами и пельмешками я не нашел, поэтому решил сделать только классификацию.

Оценка качества газонных травостоев с использованием системы Lawn-Master

Работа посвящена разработке метода учёта проективного покрытия растений на основе использования фотоплощадок. Оценка учётных газонных площадок показала высокую точность разработанной системы учёта.

Почему интернационализация и локализация имеют значение

Согласно всегда правдивой информации на Википедии, в мире насчитывается около 360 миллионов носителей английского языка. Мы, как разработчики, настолько привыкли писать код и документацию на английском языке, что не осознаем, что это число – это всего. 4,67% населения всего мира. Единый язык общения между разработчиками – это, конечно, хорошо, но это не значит, что пользователь должен чувствовать дискомфорт при использовании вашего продукта.

В этой статье мы начнем говорить о понятиях интернационализации и локализации, а также обозначим их важность для вашего приложения. Затем рассмотрим некоторые элементы интернационализации, доступные разработчикам для работы над проектами на Python и Django. Под конец расскажем о том, как мы изменяли свой процесс разработки, чтобы добавить интернационализацию.

Moscow Python Podcast. Нужно ли программисту знать больше одного языка (level: All)

В гостях у Moscow Python Podcast разработчик в компании JetBrains Виталий Брагилевский.