Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Заключительная статья из серии как вызывать C/C++ из Python3, перебрал все известные способы как можно это сделать. На этот раз добрался до boost. Что из этого вышло читаем ниже.
Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.
Сегодня ночью вышел Python 3.8 и аннотации типов получили новые возможности:
Если вы ещё не знакомы с аннотациями типов, рекомендую обратить внимание на мои предыдущие статьи (начало, продолжение) И пока все переживают о моржах, я хочу кратко рассказать о новинках в модуле typing
О новой лёгкой библиотеке, позволяющей писать в журнал systemd при помощи logging
Работая QA инженером, я разрабатывал систему автотестестирования. Столкнулся с рядом проблем:
Когда я только начинал работать над своей текстовой игрой, решил, что одной из её главных фич должны стать красивые художественные описания действий героев. Отчасти хотел «сэкономить», поскольку в графику не умел. Экономии не получилось, зато получилась Python библиотека (github, pypi) для генерации текстов с учётом зависимости слов и их грамматических особенностей.
Сегодня в гостях у подкаста Наталья Баль, кандидат биологических наук, научный сотрудник Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской академии наук. Наталья обсудит Григорий Петровым, штатным нейрофизиологом подкаста, как поставить питон на службу науке.
В данной статье мы осуществим попытку проникновения в самое сердце "кровавого энтерпрайза" — в бухгалтерию. Вначале мы проведем исследование главной книги, счетов и баланса, выявим присущие им свойства и алгоритмы. Используем Python и технологию Test Driven Development. Здесь мы займемся прототипированием, поэтому вместо базы данных будем использовать базовые контейнеры: списки, словари и кортежи. Проект разрабатывается в соответствии с требованиями к проекту Empire ERP.
Поскольку весь необходимый базовый материал о PyTorch вы узнаете из этой книги, мы напоминаем о пользе процесса под названием «grokking» или «углубленное постижение» той темы, которую вы хотите усвоить. В сегодняшней публикации мы расскажем, как Кай Арулкумаран (Kai Arulkumaran) грокнул PyTorch (без картинок).
В статье описывается исследование, проведенное с целью проверки утверждения центральной предельной теоремы о том, что сумма N независимых и одинаково распределенных случайных величин, отобранных практически из любого распределения, имеет распределение, близкое к нормальному. Однако, прежде чем мы перейдем к описанию исследования и более подробному раскрытию смысла центральной предельной теоремы, не лишним будет сообщить, зачем вообще проводилось исследование и кому может быть полезна статья. В первую очередь, статья может быть полезна всем начинающим постигать основы машинного обучения, в особенности если уважаемый читатель еще и на первом курсе специализации «Машинное обучение и анализ данных».
Я много писал о проектах компьютерного зрения и машинного обучения, таких как системы распознавания объектов и проекты распознавания лиц. У меня также есть опенсорсная библиотека распознавания лиц на Python, которая как-то вошла в топ-10 самых популярных библиотек машинного обучения на Github. Всё это привело к тому, что новички в Python и машинном зрении задают мне много вопросов.
В данной статье я расскажу о моём аддоне к блендеру, о причинах, побудивших меня к его созданию, процессе разработки и об «успехе» на YouTube.
В настоящее время более чем вероятно, что вам придется написать HTTP-клиент для вашего приложения, который должен будет общаться с другим HTTP-сервером. Повсеместность REST API делает HTTP VIP персоной. Вот почему знание шаблонов оптимизации является обязательным условием.
Оригинальная статья: Julien Danjou – Python and fast HTTP clients
В Python есть много HTTP-клиентов (библиотек); наиболее широко используемый и простой в работа с requests. Это стандарт де-фактора в наши дни.
Для своих игр в ASCII-арте я написал библиотеку bear_hug с очередью событий, коллекцией виджетов, поддержкой ECS и прочими полезными мелочами. В этой статье мы посмотрим, как с её помощью сделать минимальную работающую игру.
В ходе работы над курсачом для универа столкнулся со стандартным модулем Python — WebBrowser. Через этот модуль я хотел реализовать работу голосового ассистента с дефолтным браузером, но всё пошло не так гладко как ожидалось. Давайте для начала расскажу вам что это за модуль и как он вообще работает. WebBrowser — это вшитый в Python модуль, который предоставляет собой высокоуровневый интерфейс, позволяющий просматривать веб-документы.
Недавно я сменил проект — пришел в новую разработку, где до меня не было никакого тестирования, ни ручного, ни автоматического. Условий на инструментарий (за исключением того, что это Python) заказчик не накладывал, так что я сделал собственный выбор. В этой статье я расскажу, почему в таких условиях предпочел Robot Framework. А в конце будет немного специально написанных под статью примеров, иллюстрирующих, о чем речь.
Эта короткая статья предназначена тому, у кого нет времени читать документацию.
Оригинальная статья: highcenburg – Six Django template tags not often used in tutorials
Во время моего первого дня стажировки пару месяцев назад мне было поручено поработать над проектом компании, в котором использовалось большое количество разнообразных шаблонных тегов и у меня появилась хорошая возможность исследовать их всех. Далее я опишу некоторые из них, которые редко встречаются в учебных пособиях.
В предыдущей части я рассматривал создание несложной распознавалки текста, основанной на нейронной сети. Сегодня мы применим аналогичный подход, и напишем автоматический переводчик текстов с английского на немецкий.
LinkedList или связный список – это структура данных. Связный список обеспечивает возможность создать двунаправленную очередь из каких-либо элементов. Каждый элемент такого списка считается узлом. По факту в узле есть его значение, а также две ссылки – на предыдущий и на последующий узлы. То есть список «связывается» узлами, которые помогают двигаться вверх или вниз по списку. Из-за таких особенностей строения из связного списка можно организовать стек, очередь или двойную очередь.
Меня зовут Вячеслав, я хронический математик и уже несколько лет не использую циклы при работе с массивами… Ровно с тех пор, как открыл для себя векторные операции в NumPy. Я хочу познакомить вас с функциями NumPy, которые чаще всего использую для обработки массивов данных и изображений. В конце статьи я покажу, как можно использовать инструментарий NumPy, чтобы выполнить свертку изображений без итераций (= очень быстро).