Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas.
Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями.
Далее идет список будущих статей, описание курса и собственно, первая тема – введение в Pandas.
GitHub предоставил возможность миллионам разработчиков с легкостью публиковать свои проекты и тем самым привлекать пользователей и единомышленников. Часто перед разработчиками возникает проблема неэффективного использования ресурсов — они тратят сотни часов на создание проекта с целью продвинуть его на GitHub, а получают максимум две звезды.
Приветствую тебя %username%. Прочитав статью о способах обхода sudo, решил тоже попробовать описать нечто подобное, но для языка Python. Спасибо root-me за такие задачки. Решая их, можно многое узнать о работе того или иного механизма. Прошу строго не судить, это моё первое творение. Начнём!
В пилотной части я рассказал о задаче как можно подробнее. Рассказ получился долгим и беспредметным — в нем не было ни одной строчки кода. Но без понимания задачи очень сложно заниматься оптимизацией. Конечно, некоторые техники можно применять, имея на руках только код. Например, кешировать вычисления, сокращать ветвления. Но мне кажется, что некоторые вещи без понимания задачи просто никогда не сделать. Это и отличает человека от оптимизирующего компилятора. Поэтому ручная оптимизация все еще играет огромную роль: у компилятора есть только код, а у человека есть понимание задачи. Компилятор не может принять решение, что значение "4" достаточно случайно, а человек может.
Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Поехали.
Как, опять? Ещё один туториал, пережёвывающий официальную документацию от Telegram, подумали вы? Да, но нет! Это скорее рассуждения на тему того, как построить функциональный бот-сервис используя Python3.5+, asyncio и aiohttp. Тем интереснее, что заголовок на самом деле лукавит…
На Хабре уже полно статей-туториалов с заголовками «Создание бота на Python», но многие из них используют готовые обертки над HTTP-интерфейсом Bot API Телеграма. Я же использую стандартную библиотеку для отправки и получения GET- и POST-запросов — requests. И так, рассмотрим создание примитивного Телеграм бота, который будет отвечать на все наши текстовые сообщения. Это будет заготовка для дальнейшего расширения.
Я люблю Python. Нет, правда, это отличный язык, подходящий для широкого круга задач: тут вам и работа с операционной системой, и веб-фреймворки на любой вкус, и библиотеки для научных вычислений и анализа данных. Но, помимо Python, мне нравится функциональное программирование. И питон в этом плане неплох: есть замыкания, анонимные функции и вообще, функции здесь — объекты первого класса. Казалось бы, чего ещё можно желать? И тут я случайно наткнулся на Coconut — функциональный язык, компилируемый в Python. Всех любителей Python и ФП прошу под кат.
Python DB-API – это не конкретная библиотека, а набор правил, которым подчиняются отдельные модули, реализующие работу с конкретными базами данных. Отдельные нюансы реализации для разных баз могут отличаться, но общие принципы позволяют использовать один и тот же подход при работе с разными базами данных.
Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом "Построение мощных моделей классификации с использованием небольшого количества данных". С одобрения автора туториала я немного изменил содержание своей статьи. В отличие от предложенной автором нейронной сети VGG16, мы будем обучать гугловскую глубокую нейронную сеть Inception V3, которая уже предустановлена в Keras.
Меня зовут Саша, я написал самый быстрый ресайз изображений для современных х86 процессоров. Я так утверждаю, поскольку все остальные библиотеки, которые я сумел найти и протестировать, оказались медленнее. Я занялся этой задачей, когда работал над оптимизацией ресайза картинок на лету в Uploadcare. Мы решили открыть код и в результате появился проект Pillow-SIMD. Любой желающий с легкостью может использовать его в приложении на языке Python.
Некоторое время назад увлекся глубоким обучением и стал потихоньку изучать tensorflow. Пока копался в tensorflow вспомнил про свою курсовую по параллельному программированию, которую делал в том году на 4 курсе университета. Задание там формулировалось так:
О библиотеке, позволяющий реализовать аутентификацию на основе Secure Remote Password (SRP) в Python.
Для тех, кто только познает сферу анализа многомерных данных, хочу поделиться опытом, как почувствовать себя мини информационным аналитиком.
Есть две булевы функции аргументов, одна — константная, другая — сбалансированная. На какую сам сядешь, на какую фронтендера посадишь? Вот только функции неизвестны, а вызвать их разрешается лишь один раз. Если не знаешь, как решить подобную задачу, добро пожаловать под кат. Там я расскажу про квантовые алгоритмы и покажу как их эмулировать на самом народном языке — на Python.
Заключительная часть моего цикла, посещенного работе с коллекциями. Данная статья самостоятельная, может изучаться и без предварительного изучения предыдущих.
Эта статья глубже и детальней предыдущих и поэтому может быть интересна не только новичкам, но и достаточно опытным Python-разработчикам.
Будут рассмотрены: выражения-генераторы, генераторы списка, словаря и множества, вложенные генераторы (5 вариантов), работа с enumerate(), range(). А также: классификация и терминология, синтаксис, аналоги в виде циклов и примеры применения.
В России DjangoCMS незаслуженно обделена вниманием, хотя это довольно мощная и функциональная CMS, основанная на фреймворке Django и полностью с ним совместимая. К сожалению материалов по DjangoCMS довольно мало даже на английском языке, а статьи на русском уже устарели, поэтому я решил исправить это недоразумение и поделиться своим опытом работы с данной CMS. Очень надеюсь что статья будет полезна для вас :)
В первой части статьи были кратко обсуждены блок-схемы и имеющиеся инструменты для работы с ними. Затем были обсуждены все графические примитивы, необходимые для создания графического представления кода. Пример среды, поддерживающей такое графическое представление показан на картинке ниже.
Наша реализация ответов и запросов, наконец, завершена. И теперь мы можем реализовать последнюю версию нашего сценария. Сценарий корректно возвращает объект ResponseSuccess, но до сих пор не проверяет корректность входящего запроса.
В данной статье я попытаюсь подробно рассказать об использовании протокола OSSI для взаимодействия с АТС Avaya Communication Manager. В открытом доступе очень мало информации по данной теме, а уж в русском сегменте все ограничивается поверхностной статьей на Хабре за 2013 год. Необходимо данную несправедливость устранять.