Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Никита покажет множество функций Github Actions, поделится собственными впечатлениями и болями от первых месяцев использования, покажет, как сделать собственные инструменты. Это выступление будет интересно тем, кто любит автоматизацию и порядок: тимлиды, сеньоры, опсы и люди, принимающие решения. Какую основную мысль вынесут люди после? Процесс автоматизации в корне изменился. Он стал доступным и простым. Существуют способы, как улучшить процесс свой работы за несколько дней.
Эти инструменты упростят настройку и позволит автоматизировать рутинные операции. Они избавят разработчика от многих сложностей, которые мешают сосредоточиться на решении задач и комфортном написании кода. Есть много способов настройки окружения Python. В этом материале об одном из них. Но это, безусловно, не является единственным решением.
Умение модели распознавать намерения собеседника, то есть понимать зачем человек совершил то или иное действие, применимо в большом числе прикладных NLP-задач. К примеру, чат-ботам, голосовым помощникам и другим диалоговые системам это позволит эмоционально реагировать на высказывания собеседника, проявлять понимание, сочувствие и другие эмоции. Кроме того, задача распознавания намерения – это еще один шаг на пути к пониманию человеческой речи (human understanding).
Обзор на лучших функций, включенных в последнюю итерацию Python.
В этой статье я поделюсь своим опытом настройки CI/CD с использованием панели управления Plesk и Github Actions. Сегодня будем учиться деплоить простенький проект с незамысловатым названием «Helloworld». Он написан на Python-фреймворке Flask, с воркерами на Celery и фронтендом на Angular 8.
Ранее на Хабре очень подробно освещалась тема Автоматизации десктопных GUI приложений на Python. В то время меня очень сильно привлекла эта статья, потому что в ней раскрываются элементы, схожие с элементами создания роботов. А так как по роду своей профессиональной деятельности я занимаюсь роботизацией бизнес-процессов компании (RPA — область, в которой не было полнофункциональных OpenSource аналогов до недавнего времени), данная тема была очень актуальна для меня.
Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить.
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.
В этой статье я хочу поделиться опытом, накопленным на прошлом месте. Здесь рассмотрены методы аппроксимации кривых Безье, а также обработка исключительных случаев, при которых простые алгоритмы показывают себя не очень хорошо. Все, кому близка тема векторной графики — прошу под кат.
На этой неделе — творческое переосмысление геологической (или все же ареологической?) карты Марса на основе карты, сделанной USCS. Использовалась те же геологические данные, что и для оригинальной, но было добавлено больше топонимов и подписей, проведен редизайн визуального стиля, а термины из легенды карты упрощены для общего понимания.
Признаюсь, но я не знаю Python. Просто потому, что не использую. Тем не менее, взявшись за его освоение, а также в попытках расшифровать загадочную аббревиатуру GIL, вышел на статью с описанием «необъяснимых магических явлений» параллельного варианта CPU-зависимой функции на Python. Возникло желание перепроверить данный тест и сравнить с эквивалентной реализацией в форме модели конечного автомата (Finite-state machine или сокращенно FSM) в среде Визуального Компонентного Программирования (автоматного) — ВКП(а).
Этот алгоритм, использующий язык Python и Схему разделения секрета Шамира, защищает ваш мастер-пароль от хакеров и вашей собственной забывчивости.
Starlette довольно молодой фреймворк, и какие-то «плюшки» для него приходится писать самостоятельно. В предыдущей статье я показал как можно реализовать JWT сессии и «Djangoподобную» структуру, сегодня мы рассмотрим как группировать вебсокет соединения.
Настоящей статьей открываю цикл статей о том, как обучать нейронные сети без учителя.
(Reinforcement Learning for Neuron Networks)
В цикле планирую сделать три статьи по теории и реализации в коде трех алгоритмов обучения нейронных сетей без учителя. Первая статья будет по Policy Gradient, вторая по Q-learning, третья статья заключительная будет по методу Actor-Critic.
wkhtmltopdf — это один из самых мощных инструментов для генерации PDF. Он позволяет использовать в генерируемом документе все возможности HTML и CSS. «Под капотом» у него движок WebKit, так что результат почти в точности соответствует выводу «Print to PDF», встроенному в Chrome. Судя по вопросам на Stack Overflow, wkhtmltopdf используется для генерации карт, графиков, бухгалтерских отчётов, подарочных сертификатов, и практически любого другого контента, который в конечном счёте должен оказаться распечатанным на бумаге.
Два года назад я уже делал пост Простой failover для вебсайта про okerr. Сейчас есть некоторое развитие проекта, а еще я опубликовал исходный код серверной части okerr под открытой лицензией.
В языках программирования меня всегда интересовало их внутреннее устройство. Как работает тот или иной оператор? Почему лучше писать так, а не иначе? Подобные вопросы не всегда помогают решить задачу «здесь и сейчас», но в долгосрочной перспективе формируют общую картину языка программирования. Сегодня я хочу поделиться результатом одного из таких погружений и ответить на вопрос, что происходит при модификации tuple'а в list'е.
Для прикладных задач, редко когда требуется искусственная генерация данных. Тем не менее алгоритм состязательной-генеративной модели (GAN) поражает и даёт возможность создавать сервисы рисования и даже фотографию не существующего человека.
Наверное все, хоть немного интересующиеся радиосвязью, знают что с помощью SDR-приемника возможно принимать и обрабатывать широкую полосу спектра радиодиапазона. Собственно, отображением спектра в таких программах как HDSDR или SDR# никого не удивить. Я покажу как построить псевдо-3D спектр принимаемых станций с помощью RTL-SDR, GNU Radio и примерно 100 строк кода на языке Python.
Встречайте свежий выпуск дайджеста полезных материалов из мира Data Science & Machine Learning