Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Крохотный компьютер Raspberry — замечательная вещь. Я использовал Raspberry Zero W в паре проектов в течение последнего полугода. Подкупила простота протипирования и откатки различных идей. А теперь вот факультативно заинтересовал вопрос, потянет ли сей девайс полноценную сверточную сетку? [Спойлер — потянет, но есть забавые нюансы]. Кому интересна тема — добро пожаловать под кат. Осторожно, будет много котиков!
Так вот, сообщество, прошу предоставить мне шанс удивить вас с третьего раза, в предыдущем решении я задействовал питон, думал вот тут привлеку внимание знатоков и мне сразу скажут, да зачем это делать, вообще есть же регулярные выражения — сделал и все там точно будет работать, этот наш питон может выдать и поболее скорости.
Привет, сообщество разработчиков, надо довести дело до конца. В предыдущем моем опусе был вызов показать как можно использовать язык Пролог, да и показать что бы это было забавно. Превратить это в упражнение. Попробую продолжить выпендриваться демонстрировать.
Мой сын заинтересовался программированием на Python, и у меня появился вопрос – есть ли сегодня возможность купить книгу для ребёнка в качестве самоучителя? Самоучители для взрослых детям не подходят – мотивации продираться самостоятельно через учебники программирования и у взрослых не всегда хватает, а у ребёнка скучное «академическое» изложение вообще может убить весь интерес к предмету на пятой странице. К счастью, на момент написания статьи (конец 2018 года) выбор оказался весьма широк – есть как переводные, так и отечественные книги, нацеленные на детскую и подростковую аудиторию. В ходе поиска, отсеяв книги по Python 2, я смог найти 10 свежих книг по Python 3 для детей, изучил каждую их них вживую в офлайн-магазинах, и результатами своих изысканий хочу поделиться с вами в статье под катом.
Python — замечательный язык. Несколько языков я и до него пробовал: Pascal в школе; Си, Си с классами, Си++ — в университете. Последние два (три) привили стойкое отвращение к программированию: вместо решения задачи возишься с аллокациями и деструкторами (страшные слова из прошлого), мыслишь в терминах низкоуровневых примитивов. Мое мнение — Си не подходит для решения учебных и научных задач (во всяком случае, в области математики). Уверен, что мне возразят, но я никому не пытаюсь ничего навязать, просто высказываю своё мнение.
Недавно нам с коллегами понадобилось реализовать прозрачную (SSO) авторизацию в нашем проекте. Сейчас довольно мало информации по теме особенно на русском языке. По этой причине решено было поделиться с потомками реализацией подобного функционала. Итак задача заключалась в следующем: необходимо было настроить прозрачную авторизацию через GSSAPI от пользователя на сервер, а так же иметь потом возможность от имени этого пользователя ходить в БД.
Создание основы для работы бота будет состоять из следующих этапов:
Изучаю python kivy и для себя решил написал маленькое приложение, чтобы разнообразить свое питание. Решил поделиться. Статья рассчитана на новичков в kivy. Приложение занимает около 100 строк кода. Цель создания велосипеда приложения:
При развитии веб-сайта, на котором добавлена возможность писать комментарии или публиковать статьи, в которых разрешена html-вёрстка, важен механизм для очистки нежелательных html-тегов, в частности тегов script и style , поскольку вредоносные скрипты на качественном ресурсе точно не должны присутствовать. А также хорошо будет иметь возможность очистки стиля текста, особенно, если ресурс подразумевает единообразный стиль.
Из доклада вы узнаете все подробности из жизни внутренних механизмов Django: от первого байта HTTP запроса до последнего байта ответа. Настоящая феерия от том, как работает парсер форм, как компилируется SQL, как реализован шаблонизатор для HTML, как управляется connection pool и т.д. Всё это в хронологическом порядке обработки WSGI объектов.
Данная статья является переводом статьи Кевина Голдберга «A Performance Analysis of Python WSGI Servers: Part 2» dzone.com/articles/a-performance-analysis-of-python-wsgi-servers-part с небольшими дополнениями от переводчика.
Все мы знаем "Тест Тьюринга". В классическом его варианте человек и машина отвечают на вопросы судьи, причем судья не видит отвечающих и должен только по ответам догадаться, кто из них кто. Про этот тест даже снят короткометражный игровой фильм «Кто за стеной». Можно сказать, фантастический, потому что действие по сюжету происходит в конце 2000 года, а снят он, на минуточку, в 1977 году. Если не видели — посмотрите обязательно, и обязательно до конца — как и положено в короткометражном фильме, развязка будет неожиданна.
Переход с классических языков программирования на Питон доставляет немало сюрпризов. Читаем документацию:
Generally speaking, instance variables are for data unique to each instance and class variables are for attributes and methods shared by all instances of the class
WSGI-серверы появились потому, что веб-серверы в то время не умели взаимодействовать с приложениями, написанными на языке Python. WSGI (произносится как «whiz-gee» с твердым «g») был разработан Филиппом Дж. Эби (вместе с Ян Бикинг и др.) В начале 2000-х годов. Модуль Apache, известный как mod_python, разработанный Григорием Трубецким в конце 90-х годов, на тот момент обрабатывал большую часть Python-приложений. Однако mod_python не был официальной спецификацией. Он был просто создан, чтобы разработчики могли запускать код Python на сервере. К сожалению, такой подход был небезопасным и разработчики начали искать новое решение. WSGI(Web-Server Gateway Interface) является потомком CGI(Common Gateway Interface). Когда веб начал развиваться, CGI разрастался из-за поддержки огромного количества языков и из-за отсутствия других решений. Однако, такое решение было медленным и ограниченным. WSGI был разработан как интерфейс для маршрутизации запросов от веб-серверов(Apache, Nginx и т.д.) на веб-приложения.
Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме — ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.
Тема сегодняшнего разговора — чему же научился Python за все годы своего существования в работе с изображениями. И действительно, кроме старичков родом из 1990 года ImageMagick и GraphicsMagick, есть современные эффективные библиотеки. Например, Pillow и более производительная Pillow-SIMD. Их активный разработчик Александр Карпинский (homm) на MoscowPython сравнил разные библиотеки для работы с изображениями на Python, представил бенчмарки и рассказал о неочевидных особенностях, которых всегда хватает. В этой статье расшифровка доклада, который поможет вам выбрать библиотеку под свое приложение, и сделать так, чтобы она работало максимально эффективно.
Представляю вашему вниманию перевод статьи "Train your first neural network: basic classification".