Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Это руководство предназначено для опытных пользователей Raspberry Pi, которые стремятся получить максимум от возможностей Pi в области компьютерного зрения и обработки изображений с использованием OpenCV.
Анализ тональности (сентимент-анализ) — очень распространённая задача в обработке естественного языка (NLP), и это неудивительно. Для бизнеса важно понимать, какие мнения высказывают люди: положительные или отрицательные. Такой анализ используется для мониторинга социальных сетей, обратной связи с клиентами и даже в алгоритмической биржевой торговле (в результате боты покупают акции Berkshire Hathaway после публикации положительных отзывов о роли Энн Хэтэуэй в последнем фильме).
Метод анализа иногда слишком упрощён, но это один из самых простых способов получить измеримые результаты. Просто подаёте текст — и на выходе положительные и отрицательные оценки. Не нужно разбираться с деревом синтаксического анализа, строить граф или какое-то другое сложное представление. Этим и займёмся. Пойдём по пути наименьшего сопротивления и сделаем самый простой классификатор.
Сегодня хочу показать вам отличия двух асинхронных фреймворков — Tornado и Aiohttp. Расскажу историю выбора между фреймворками в нашем проекте, чем отличаются корутины в Tornado и в AsyncIO, покажу бенчмарки и дам немного полезных советов, как забраться в дебри фреймворков и успешно оттуда выбраться.
Это седьмая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.
Неумолимо приближается час «Ч»: «использование схемы подписи ГОСТ Р 34.10-2001 для формирования подписи после 31 декабря 2018 года не допускается!».
Вам сюда, если хотите знать, как приручить широкоизвестный в кругах Python-разработчиков фреймворк под названием Сelery. И даже, если в вашем проекте Celery уверенно выполняет базовые команды, то финтех опыт может открыть вам неизведанные стороны. Потому что финтех — это всегда Big Data, а с ней и необходимость фоновых задач, пакетной обработки, асинхронного API и т.д.
Векторное представление слов — пожалуй, одна из самых красивых и романтичных идей в истории искусственного интеллекта. Философия языка — это раздел философии, исследующий связь между языком и реальностью и как сделать сделать речь осмысленной и понятной. А векторное представление слов — очень специфический метод в современной обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP). В некотором смысле он представляет собой эмпирическое доказательство теорий Людвига Витгенштейна, одного из самых актуальных философов прошлого века. Для Витгенштейна использование слов — это ход в социальной языковой игре, в которую играют члены сообщества, понимающие друг друга. Значение слова зависит только от его полезности в контексте, оно не соотносится один к одному с объектом из реального мира.
Хранение паролей всегда было головной болью. В классическом варианте у вас есть пользователь, который очень старается не забыть жутко секретный «qwerty123» и информационная система, которая хранит хеш от этого пароля. Хорошая система еще и заботливо солит хеши, чтобы отравить жизнь нехорошим людям, которые могут украсть базу с хешированными паролями. Тут все понятно. Какие-то пароли храним в голове, а какие-то засовываем в зашифрованном виде в keepass. Все меняется, когда мы убираем из схемы человека, который старательно вводит ключ с бумажки. При взаимодействии двух информационных систем, на клиентской стороне в любом случае должен храниться пароль в открытом для системы виде, чтобы его можно было передать и сравнить с эталонным хешем. И вот на этом этапе админы обычно открывают местный филиал велосипедостроительного завода и начинают старательно прятать, обфусцировать и закапывать секретный ключ в коде скриптов. Многие из этих вариантов не просто бесполезны, но и опасны. Я попробую предложить удобное и безопасное решение этой проблемы для python. И чуть затронем powershell.
Пришла зима, а с ней и задача проверить теплоизолирующие свойства построек загородной резиденции дачи. А тут ещё оказалось, что на известном китайском сайте появились вполне доступные тепловизионные модули. Не собрать ли себе экзотическую и, возможно, даже полезную вещь — самодельный тепловизор? Почему бы и нет, вроде и Raspberry где-то валялась… Что из этого вышло — расскажу под катом.
В последнее время активно изучаю язык программирования Python. Особенно меня заинтересовало использование Python в распознавании и классификации лиц. В статье я попробую применить распознавание лиц для сериала «Теория Большого взрыва».
В июне 2020 года ровно 50 лет табличным хранилищам данных или говоря формально — реляционной модели данных. Вот официальный документ – та самая знаменитая статья. За что говорим огромное спасибо доктору Эдгару Фрэнку Кодду. И, между прочим, реляционная модель данных входит в список важнейших мировых инноваций последних 100 лет по версии Форбса.
С другой стороны, как ни странно, Кодд считал реляционные базы данных и язык SQL искаженной реализацией своей теории. В качестве ориентира, он даже разработал 12 правил, которым должна удовлетворять каждая система управления реляционными базами данных (на самом деле это 13 правил). И, по правде говоря, на сегодня, в мире не найти СУБД удовлетворяющих хотя бы «Правилу 0» Кодда и, следовательно, никто не может называть свою СУБД на 100% реляционной :) Может есть исключения, подскажите?
Data Science — наука о данных, возникшая на стыке нескольких обширных направлений: программирования, математики и машинного обучения. Этим обусловлен высокий порог вхождения в профессию и необходимость постоянно получать новые знания. Ключевыми навыками для начинающих специалистов являются:
Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый доступ, и было организовано соревнование на лучшее исследование этих данных. Я тоже принимал участие и пусть денежный приз не получил, но мой кернел занял шестое место по количеству голосов. Я хотел бы поделиться результатами моего анализа.
В статье я опишу, как сделать эмулятор NES управляемым удалённо, и сервер для удалённой отправки команд на него.
Сегодня продолжим разговор о возможностях, которые предоставляет нам Amazon Web Services и о том, как эти возможности использовать в решении прикладных задач. На простом примере рассмотрим создание буквально за несколько минут собственного бессерверного автомасштабируемого REST API с разбором кейса — получения списка для ресурса. Интересно? Тогда заходим под кат!
Апрель 2018-го года. Мне было 14. Мы с друзьями играли в тогда очень популярную онлайн-викторину «Клевер» от ВКонтакте. Один из нас (обычно я) всегда был за ноутбуком, чтобы пытаться быстро гуглить вопросы и глазами искать в поисковой выдаче правильный ответ. Но вдруг я понял, что каждый раз выполняю одно и то же действие, и решил попробовать написать это на частично известном мне тогда Python 3.
Август 2018 На улице стоит жаркое лето, плавно подходящее к концу, а я сижу в прохладной комнате с ноутбуком и серфлю интернет в поиске интересных вещей. Потеряв надежду найти что-либо стоящее внимания, вдруг, натыкаюсь в одной из довольно популярных околоайтишных групп вконтакте пост со ссылкой на еще один айти ресурс. Квест показался мне интересным, ведь это почти классический текстовый квест в космическом сеттинге, да еще и программировать тут нужно!
Делюсь своей реализацией built-in тегов для формирования breadcrumbs с поддержкой разметки schema.org, а также поддержкой bootstrap css.
В статье "Различные шаблоны для рендеринга разных типов контента в поисковой выдаче" было показано, как сделать рендеринг различных шаблонов в зависимости от того, какой тип контента отрисовывается в поисковой выдаче на сайте. При этом ключевым моментом являлось то, что не приходилось делать проверочные условия для выбор шаблона. Информация о шбалоне хранилась в переменной TEMPLATE_PREVIEW, через которую шаблон подставлялся в include тег в шаблоне Django. В данном способе есть один большой недостаток. Дело в том, что тег include при каждом своём вызове ищет шаблон. Его необходимо было как-то кэшировать, что и решается в данной статье.
Вот и пришли новогодние праздники, а с ними и куча свободного времени, да еще и умный пылесос угодил ко мне в руки. Как только я увидел в приложении MiHome ручное управление, я сразу понял, что хочу сделать: будем управлять пылесосом с помощью геймпада Dualshock v4!