Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Привет, Хаброжители! Наконец-то у нас вышла книга Билла Любановича: Эта книга идеально подходит как для начинающих программистов, так и для тех, кто только собирается осваивать Python, но уже имеет опыт программирования на других языках. В ней подробно рассматриваются самые современные пакеты и библиотеки Python. Стилистически издание напоминает руководство с вкраплениями кода, подробно объясняя различные концепции Python 3. Под обложкой вы найдете обширный материал от самых основ языка до сравнительно сложных и узких тем.
Severcart - бесплатная, дружественная и элегантная программа для управления перемещениями картриджей. Будет хорошим подспорьем по отслеживанию, систематизации и предоставлению доступа к информации о картриджах, используемых в лазерных и цветных принтерах различных производителей.
Автор делится своими соображениями по поводу сигналов в django: когда их лучше использовать, а когда нет.
Я работаю в небольшом израильском стартапе, наш продукт — платформа для заказа еды из ресторанов, кафе и магазинов. В отличие от десятков подобных сервисов, мы монополисты на студенческом рынке в США. Мы обрабатываем на пике несколько сотен тысяч заказов в день и один из платежных шлюзов в продакшне построен на автоматизации GUI для Win32 приложения с помощью библиотеки pywinauto. как мы к этому пришли
Некоторое время назад на Хабре публиковался перевод статьи под названием "Искусство командной строки". Среди прочего, в статье было рекомендовано освоить vim. Исходник статьи, выложенный на Гитхаб, по иронии судьбы, оказался совершенно непригодным к редактированию именно этим редактором, так как в нём на один параграф приходилась ровно одна строка.
Я тогда выразил своё недоумение автору и попросил его выровнять текст на 80 символов. Но после непродолжительной дискуссии в коментариях дали ссылку на описание форматирования исходников литературных текстов по семантическому принципу. Идея, заложенная в этом принципе в общем довольно простая, но я был поражён её глубиной, которой, пусть и запоздало, хочу поделиться с окружающими
За долгое время у меня накопилось много различных заметок, подсказок и шпаргалок на различные темы, как связанные с it, так и совсем не связанные. Появилась необходимость это удобно и структурировано хранить. Я попробовал различные wiki движки, но не всё мне в них нравилось, иногда функционала было недостаточно, а иногда было слишком много. Я подумал, что если хочешь сделать хорошо — сделай это сам нужно написать свой велосипед. Мне давно хотелось написать web-приложение на Python, поэтому выбор пал на этот язык. Под катом исходный код и описание, а также ссылка на репозиторий.
В первой части я забыл упомянуть, что если случайно сгенерированные данные не по душе, то можно взять любой подходящий пример отсюда. Можно почувствовать себя ботаником, виноделом, продавцом. И все это не вставая со стула. В наличии множество наборов данных и одно условие — при публикации указывать откуда взял данные, чтобы другие смогли воспроизвести результаты.
На той неделе darkk описал свой подход к проблеме распознавания состояния моста(сведён/разведён).
Алгоритм, описанный в статье использовал методы компьютерного зрения для извлечения признаков из картинок и скармливал их логистической регрессии для получения оценки вероятности того, что мост сведён.
Сегодня расскажу о том, как управлять компьютером с мобильного устройства. Нет, это не очередной аналог radmin'a, и не пример того, как можно поиздеваться над компьютером друга. Речь пойдет об удаленном управлении демоном, а точнее — о создании интерфейса для управления демоном, написанном на Python.
Каждый должен делать свою работу качественно и в срок. Допустим, вам нужно сделать веб-сервис классификации картинок на базе обученной нейронной сети с помощью библиотекиcaffe. В наши дни качество — это асинхронные неблокирующие вызовы, возможность параллельного исполнения нескольких заданий при наличии свободных процессорных ядер, мониторинг очередей заданий… Библиотека RQ позволяет реализовать все это в сжатые сроки без изучения тонны документации.
3-4 июля недалеко от Москвы прошла четвертая международная конференция python-разработчиков PyCon Russia. Под катом — много видео, презентации и фотографии. А еще посмотрите отчетный ролик — в нем коротко о том, что было на PyCon-2016 плюс немного из истории конференции
Этим постом я начну цикл «Нейронные сети для новичков». Он посвящен искусственным нейронным сетям (внезапно). Целью цикла является объяснение данной математической модели. Часто после прочтения подобных статей у меня оставалось чувство недосказанности, недопонимания — НС по-прежнему оставались «черным ящиком» — в общих чертах известно, как они устроены, известно, что делают, известны входные и выходные данные. Но тем не менее полное, всестороннее понимание отсутствует. А современные библиотеки с очень приятными и удобными абстракциями только усиливают ощущение «черного ящика». Не могу сказать, что это однозначно плохо, но и разобраться в используемых инструментах тоже никогда не поздно. Поэтому моей первичной целью является подробное объяснение устройства нейронных сетей так, чтобы абсолютно ни у кого не осталось вопросов об их устройстве; так, чтобы НС не казались волшебством. Так как это не математический трактат, я ограничусь описанием нескольких методов простым языком (но не исключая формул, конечно же), предоставляя поясняющие иллюстрации и примеры.
Интересовались ли вы когда-нибудь, как именно Питон исполняет ваш код? А хотите научиться создавать байткод Питона кустарным методом? В этом выступлении мы разберём внутреннее представление байкода CPython, а также продемонстрируем некоторые техники изменения объектов кода для просто так и для пользы.
Умные часы и фитнес-браслеты могут показывать не только число шагов и время, но и много других вещей. Чтобы их извлечь, нам понадобится Python, машинное обучение и умение удивляться. Заодно узнаем, что нейронные сети в Python - это просто и быстро. Глеб Ивашкевич @ Moscow Python Meetup 37 Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/37/watch-the-hands/
Случается в нашей жизни, уважаемые коллеги, что хочешь сделать как проще, а получается как у новичка. И, что интересно, существует не мало мощных инструментов, которые предлагают простое решение в обмен на душу. Я имею ввиду, что цена абстракции бывает несоразмерна красоте её использования. Для меня примером такого неравноценного обмена стал Django Rest Framework 3.4.0, его механизм ViewSets и необходимость вывести подробную документацию по разрабатываемому API.
Подготовка релиза картографических данных включают в себя запуск массовой обработки данных. Некоторые задачи хорошо ложатся на идеологию Map-Reduce. В этом случае задача инфраструктуры традиционно решается использованием Hadoop или YT
В реальности часть задач таковы, что разбиение их на маленькие подзадачи невозможно, или нецелесообразно (из-за наличия существующего решения и дорогой разработки, например). Для этого мы в Яндекс.Картах разработали и используем свою систему планирования и выполнения взаимосвязанных задач. Одним из элементов такой системы является планировщик, запускающий задачи на кластере с учетом доступных ресурсов.
Доклад про то как использование множества современных технологий не всегда позволяет реализовать проект в срок. Александр Боргардт @ Moscow Python Meetup 37 Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/37/how-not-to-drown-in-a-sea-of-tech/
История началась, когда я переехал жить на остров Декабристов в Санкт-Петербурге. Ночью, когда мосты развели, этот остров вместе с Васильевским полностью изолирован от большой земли. Мосты при этом нередко сводят досрочно, иногда на час раньше опубликованного расписания, но оперативной информации об этом нигде нет. После второго "опоздания" на мосты, я задумался об источниках информации о досрочной сводке мостов. Одним из пришедших в голову вариантов была информация с публичных веб-камер. Вооружившись этими данными и остаточными знаниями со специализации по ML от МФТИ и Яндекса, я решил попробовать решить задачу "в лоб". Картинки и кишочки под катом
Приветствую, уважаемое сообщество! Забегая вперед прошу прощения у тех, кто ожидает новизны или революционных идей. Их тут нет. Но есть вполне хорошая прикладная система. Системы поддержки принятия решений сейчас набирают обороты. Причем я не буду особо останавливаться на перечислении способов реализации. Оговорюсь только об основных свойствах. Я бы очень упрощенно и обобщенно назвал эти системы вероятностными. То есть они выдают рекомендации с известной долей вероятности используя накопленную и проанализированную статистику. Не скажу что это плохо. Тема BigData и Machine learning нынче в тренде. Так же эти системы работают по принципу черного ящика. Поэтому проверить достоверность работы заложенной модели не всегда можно выявить. Читать дальше →
Хочу поделиться с вами горячими клавишами, которыми пользуюсь или к которым пытаюсь привыкнуть в своей повседневной работе. В современных средах их количество может просто зашкаливать, но постепенное добавление новых сочетаний в копилку, способно значительно повысить вашу продуктивноть. Приведенные сочетания относятся к редактированию, навигации, рефакторингу и справедливы только для раскладки Default for XWin (Linux). Читать дальше →