Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Это одиннадцатая часть Мега-Учебника Flask, в которой я расскажу вам, как заменить базовые шаблоны HTML новым набором, основанным на структуре пользовательского интерфейса Bootstrap.
Уже несколько лет подряд алгоритмы машинного обучения находят применение в различных областях. Одной из таких областей может стать и аналитика различных событий в политической сфере, например: прогнозирование результатов голосования, разработка механизмов кластеризации принятых решений, анализ деятельности политических акторов. В этой статье я постараюсь поделиться результатом одного из исследований в этой области.
Это Вегас с предоставленной разметкой, тестовым датасетом и вероятно белые квадраты — это отложенная валидация (приват). Выглядит прикольно. Правда эта панорама лучшая из всех четырех городов, так вышло из-за данных, но об этом чуть ниже.
В рядах инструментов JetBrains пополнение. Мы запускаем открытую бета-версию Datalore — умной веб-среды для анализа и визуализации данных на языке Python.
Машинное обучение уверенно захватывает мир: алгоритмы интеллектуального анализа данных стоят за современными коммерческими разработками и исследованиями. Мы разработали приложение, с которым решать задачи машинного обучения легко и приятно: все необходимые инструменты data science доступны из коробки, а умный редактор кода на Python облегчает процесс анализа данных.
Некоторое время тому назад я решил попробовать написать что-то на Python под Android. Такой странный для многих выбор обусловлен тем, что я люблю Python и люблю Android, а ещё люблю делать необычное (ну хорошо, не самое обычное). В качестве фреймворка был выбран Kivy — фактически, безальтернативный вариант, но он мне очень понравился. Однако, по нему не так уж много информации (нет, документация отличная, но иногда её недостаточно), особенно на русском языке, а некоторые вещи хоть и можно реализовать, но их то ли никто раньше не делал, то ли не счёл нужным поделиться информацией. Ну а я счёл :) И этот пост тому результатом.
Ceгoдняшняя небольшая cтaтья, впpoчeм, кaк вceгдa, кoнeчнo жe, o зaмeчaтeльнoм и пpocтoм, кaк тpи кoпeйки, фpeймвopкe для кpoccплaтфopмeннoй paзpaбoтки Kivy.
B дaннoм мaтepиaлe бyдyт paзвeяны мифы o тoм, чтo Kivy нe гoдитcя для paзpaбoтки cлoжныx пpилoжeний, бyдyт oпpoвepгнyты пpeдвзятыe мнения, кoтopыe пpeдcтaвляют paзpaбoтчикaм и зaкaзчикaм Kivy, кaк мaлo пoдxoдящий и кpивoй инcтpyмeнт для cepьeзнoй paбoты и coвceм нeгoдным для production.
Ceгoдняшняя cтaтья бoльнo yдapит пo кocтылям других фреймворков, зacтaвит их пoшaтнyтьcя, ocoзнaть, чтo oни yжe oтнюдь нe eдинcтвeнные и пoдвинyтьcя нaзaд в peйтингe кpoccплaтфopмeннoй paзpaбoтки, cпpaвeдливo ycтyпaя мecтo Kivy, как более быстрому в плане разработки, не менее надежному и более выгодному инструменту!
Это десятая часть серии Mask-Tutorial Flask, в которой я расскажу вам, как приложение может отправлять электронные письма вашим пользователям и как создать функцию восстановления пароля при поддержке адреса электронной почты.
В статье рассказывается о развертывании Django приложения в облаке AWS с помощью Bitbucket Pipelines. Тем, кому интересна эта тема, добро пожаловать под кат.
Представляю вашему вниманию перевод статьи "Animal detection in the jungle — 1TB+ of data, 90%+ accuracy and 3rd place in the competition".
Или чему мы научились, как выигрывать призы в таких соревнованиях, полезные советы + некоторые мелочи
Изучай Python на настоящих задачах!
Освой за 5 месяцев основные инструменты и практики разработчика, и получи приглашение на собеседование в топовую IT компанию. (Avito компенсирует обучение в случае трудоустройства)
Получай опыт напрямую от разработчиков Mail_ru Group и Sunlight и становись специалистом.
Инструмент для встроенного в Пайтон дебаггера pbd — pdbe. С ним можно дебажить старые проекты, когда не знаешь с чего начать их изучение (например, какие-то фреймворки типа Джанго) или же отдельные части вашего приложения.
А также работать с вашей отладкой в стиле Git (сохранять в коммиты состояние вашей отладки).
Python – это замечательный язык программирования, но есть одна вещь, которая ограничивает нашу свободу творчества, и называется она GIL. Спикер расскажет, как можно с ним договориться и не ограничивать себя одним потоком
В своём докладе Марина расскажет об использовании Python в качестве "продвинутых bash-скриптов" и кейсах, когда его знание помогает менеджеру проектов автоматизировать собственный труд. А также о continious integration и continious delivery – когда в проекте еще нет девопса
Команда DWH игрового направления Mail.Ru Group расскажет о своем проекте, основных понятиях и архитектуре Airflow; фичах и программируемых операторах Airflow. А также резюмируют, где можно и нужно Airflow, а где можно, но не нужно :)
Наверное, каждому программисту приходилось сталкиваться с задачами вида «прочитать что-то в формате А и произвести с ним некие манипуляции». Будь то json, логи nginx, cfg, sql, yaml, csv или что-то еще. Хорошо, когда можно воспользоваться библиотекой, однако, по разным причинам, это удается не всегда. Тогда и встает вопрос создания собственного парсера для заданного формата. И это, как говорят англичане, часто оказывается PITA (болью в ...). В этой статье я постараюсь облегчить эту боль. Кому интересно, добро пожаловать.
Telegram боты позволяют автоматизировать многие процессы. Их использование не ограничивается одним чатом, по сути — бот это всего лишь интерфейс ввода-вывода, который помимо текста также может принимать и передавать файлы: изображения, видео, аудио, документы…
Я не могу объяснить, откуда пришла идея такого языка разметки, но то, что получилось в итоге — весьма… занятно.
Не слишком-то рассчитываю на широкое практическое применение этой штуки, но некоторые идеи, использованные в этом языке разметки, вполне могут дать пищу для размышлений и как-то поспособствовать развитию других существующих или новых языков.
Это статья о первых программных синтезаторах, которые были когда-то созданы на самых обычных персональных компьютерах. Я даю несколько практических примеров по реализации простых методов звукового синтеза в историческом контексте.
В предыдущей статье Итерируемые объекты, итераторы и генераторы в Python я уже затрагивал тему генераторов. В этой статье разберемся с тем, как работает оператор yield, и в чем разница между генераторами и корутинами. Будет проще понять эту статью, если прочитаете предыдущую.