Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Часто сталкиваюсь с ситуацией, когда нужно быстро получить информацию о системе — будь то для проверки после внесения изменений, для поиска узких мест в производительности или для составления отчёта. В этой статье я поделюсь своим опытом и покажу, как с помощью Python можно легко и эффективно получать данные о системе.
Представьте, что управляете онлайн-магазином, предлагающим тысячи товаров. Чтобы помочь пользователям находить нужные позиции, вы добавили строку поиска. Теперь посетители могут вводить интересующие их запросы, на что вы будете показывать им подходящие результаты. Например, когда пользователь вводит «лето», вы можете показывать предметы вроде шортов, платьев, панам и пляжных зонтов. Как бы вы реализовали такую систему?
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Django will reevaluate relations multiple times if you let it. Here are some examples and workarounds.
Пишем Surfgrad, высокопроизводительную библиотеку для автоматического дифференцирования выражений при помощи WebGPU.
HTTP-клиент нового поколения. Поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2 и имеет синхронный + асинхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/httpx/
Суть игры: вы задаёте список неотрицательных рациональных дробей (программу) и некоторое натуральное число (состояние). Этот список дробей является программой на эзотерическом языке Фрактран, о котором на хабре была статья.Н у и раз в этой статье упомянута гипотеза Коллаца, то понятно, какой именно хелловорлд мы будем писать на фрактране.
Этот гайд является по сути пошаговой инструкцией для создания базового кода голосового ассистента, который можно будет потом расширять и дополнять.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Spyder (не путать с вашим дружелюбным соседом Человеком-Пауком) — это Scientific Python Development Environment, специальная IDE для научных исследований, машинного обучения и анализа данных. Ее интерфейс чем-то напоминает смесь Excel, MATLAB и RStudio, но с уникальным шармом Python.
Сегодня мы с вами разберёмся, как эта загадочная некодирующая ДНК умудряется контролировать экспрессию генов, ничего при этом не кодируя. А чтобы вы не заскучали, добавим капельку Python, ведь кода много не бывает!
Давайте рассмотрим наипростейшую модель естественного отбора. В сети встречал модель с двумя параметрами-генами, а у нас будет всего один, при сохранении наглядности. Модель настолько элементарна, что её можно обсудить даже со своим ребёнком (проверил со своей шестилетней дочкой).
Если вы хотели ворваться в программирование и освоить Python, то «Изучаем Python» может стать отличным стартом на этом увлекательном пути!
Это был вызов по масштабу и срокам, но мы справились и за три месяца создали решение, которое не только заменило прежнюю систему, но и улучшило её эффективность.
В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс.
Изучая четвёртый язык, я в очередной раз решил попробовать обучить свою биологическую нейросеть на книгах с параллельным переводом, но после пары вечеров в такой же очередной раз их оставил. Подобный подход, когда переводом сопровождается каждое предложение, кажется несколько избыточным и мешающим погружению, и если в текстовом варианте можно хотя бы перескочить взглядом через перевод, то для прочих форматов, например, для любимых мною аудиокниг, этот подход не сработает в принципе.
Нет, вы не подумайте, я не делаю ставки на спорт, не мучаю однорукого бандита и не пытаюсь испытать удачу в рулетке, но я очень люблю конкурсы и розыгрыши в Интернете, в которых надо играть в какую-нибудь веб-игру и выигрывать призы.
Этот проект начинался как обучающий: я хотел углубить свои знания в машинном обучении, и в частности в TensorFlow. В конечном итоге мне хотелось получить работающую в браузере модель машинного обучения, которая смогла бы надёжным образом (с точностью не менее 80%, а предпочтительно >90%) решала капчу 4Chan. Я достиг этих целей и расскажу в статье, каким образом мне это удалось!
Миф о чистых данных: почему ваш аналитик похож на сапёра.Как бороться с самым частым убеждением при работе с данными.