Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Сферические алгоритмы в вакууме — это прекрасно. Однако давайте спустимся с небес на грешную землю и посмотрим как вся эта теоретическая красота покажет себя на практике. Разбор очередного класса сортировок будет завершаться тестами для сортировок класса. Сегодня мы прогоним (не в смысле вышвырнем вон, а в смысле обкатаем на тестах) сортировки обменами. Сортировки других классов будем прогонять потом.
В этом посте я расскажу о том, как доставлять информацию о результатах действий из Veeam Backup & Replication v9.5 в MS Teams. Описанный в посте способ будет работать не только в этом, но и в любом другом мессенджере — потребуется только организовать доставку сообщений, используя профильный API.
Совсем недавно произошёлрелиз минималистичного Alpine Linux 3.8. Очень часто данный linux образ используют в докере, собирая очень компактные окружения для runtime. Сегодняшняя статья будет рассмотрена в срезе использования runtime системы в докере для Python 3.6.X версий, с различным составом пакетов pip. А так же мы соберём самый новый Python 3.7 в Alpine. В конце статьи будет представлен размер образа image, занимаемый на диске, в зависимости от состава пакетов pip и произведено сравнение между дистрибутивами Alpine 3.8, Debian 9, Fedora 28.
Работаю сетевым инженером у крупного оператора связи, и под моим управлением имеется целый зоопарк разного сетевого оборудования, но речь пойдет о коммутаторах доступа. Данная статья это не руководство к действию, не единственное решение и явно не претендует на номинацию скрипт года, но я хочу поделиться этим творением, и может быть кому-нибудь он пригодится. В статье будет приводиться блок кода под спойлером, а под ним будет описание с вырезками и объяснениями почему именно так и для чего это.
Management commands — команды, выполняемые из командной строки с помощью скрипта manage.py. Наиболее частые сферы применения — это действия, выполняемые разово или периодически, но для которых почему-либо недоступен запуск через планировщик. Например, отправка пользователям разовых сообщений, получение выборки данных из БД, проверка наличия необходимых файлов и папок перед накатыванием обновлений, быстрое создание объектов модели при разработке и т.д.
Все рано или поздно приходят к аналитике за данными. В больших многопользовательских играх (да и синглплеере) без этого уже вообще никуда. Сколько пользователей предпочитают новый режим; где слабые места монетизации; куда смотреть геймдизайнерам, чтобы повысить вовлеченность игроков; и еще миллион вещей — подсчитывается вообще всё. И всё это влияет на решения, которые потом принимают разработчики. А вот внедряют аналитику все по-разному: кто-то покупает сторонние решения (просто, но негибко), кто-то пишет под себя (долго и дорого), а кто-то пока просто считает несколько базовых метрик силами программистов и не заморачивается.
Измеряем пропускную способность веб-серверов и каркасов приложений на Python.
Недавно на Kaggle закончилось соревнование iMaterialist Challenge (Furniture), задачей в котором было классифицировать изображения на 128 видов мебели и предметов быта (так называемая fine-grained classification, где классы очень близки друг к другу). В этой статье я опишу подход, который принес нам с m0rtido третье место, но прежде, чем переходить к сути, предлагаю воспользоваться для решения этой задачи естественной нейросетью в голове и разделить стулья на фото ниже на три класса.
В статье создадим веб-приложение, которое в бэкграунде делает запросы к API со случайными шутками каждые 15 секунд, затем отправляет шутку пользователю через WebSocket. Для реализации приложения будем использовать: django, celery и channels. Celery для бэкграунд задач. Channels для передачи сообщений через WebSocket.
Если описать в паре предложений по какому принципу работают сортировки обменами, то:
Цель соревнования — создать методику оценки кредитоспособности заемщиков, не имеющих кредитной истории. Что выглядит довольно благородно — заемщики этой категории часто не могут получить никакой кредит в банке и вынуждены обращаться к мошенникам и микрозаймам. Интересно, что заказчик не выставляет требований по прозрачности и интерпретируемости модели (как это обычно бывает в банках), можно использовать что угодно, хоть нейросети.
Сегодня, как всегда, поговорим о создании мобильных приложений с фреймворком Kivy и Python. В частности речь пойдет о создании мобильного клиента для одного Интернет ресурса и публикации его в Google Play. Я расскажу, с какими проблемами может столкнуться новичок и опытный разработчик, которые решили попробовать себя в кроссплатформенной разработке с Kivy, что можно и чего лучше не делать в программировании с Python for Android.
Летом прошлого года закончилось соревнование на площадке kaggle, которое было посвящено классификации спутниковых снимков лесов Амазонки. Наша команда заняла 7 место из 900+ участников. Не смотря на то, что соревнование закончилось давно, почти все приемы нашего решения применимы до сих пор, причём не только для соревнований, но и для обучения нейросетей для прода.
В течение последних месяцев в нескольких проектах наш партнер использовал виртуальную машину для обработки и анализа данных (DSVM) на базе Ubuntu от Microsoft. Он решил попробовать ее в деле уже используя продукт Amazon. Рассмотрим все плюсы и минусы, а также сравним наш инструмент с похожими решениями.
Однажды, перед защитой очередной лабораторной работы мне задали вопрос: какие поля IP-пакета можно использовать для стегано? Я не знал и лишь пожал плечами. Но вскоре я всё же решил изучить этот вопрос. Под катом вас ждёт изучение заголовков IP-пакетов, собственная утилита ping на Python и несколько способов передать данные, не привлекая внимания.
Или как я оказался в команде победителей соревнования Machines Can See 2018 adversarial competition.
Большое и увлекательное путешествие начинается с простого и банального шага. Когда мне на работе понадобилось реализовывать процесс логина для набора автоматизированных тестов, я даже не представлял, куда это приведет. Дальше в статье вы узнаете, как доказать, что вы знаете пароль, ни разу не передав его в каком бы то ни было виде (доказательство с нулевым разглашением), и как я спотыкался на готовых примерах, чтобы получить работающий код на Python в конце пути.
Компьютерное зрение все глубже интегрируется в нашу жизнь. При этом, мы даже не замечаем всего этого наблюдения за нами. Сегодня расскажем о системе, помогающей анализировать эмоции посетителей на конференциях, в учебном процессе, в кинотеатрах и много где ещё. Кстати, покажем код и расскажем о практических кейсах.
Google Colaboratory — это не так давно появившийся облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения. Используя Colaboratory, можно получить удаленный доступ к машине с подключенной видеокартой, причем совершенно бесплатно, что сильно упрощает жизнь, когда приходится обучать глубокие нейросети. Можно сказать, что она является некоторым аналогом гугл-документов для Jupyter Notebook.