Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Вы когда-нибудь видели лендинги курсов по программированию? Наверняка да, ведь времена «мидлов за полгода» и «джунов за три месяца» отгремели совсем недавно. Страницы многих успешных эдтех-компаний здесь похожи. За обещаниями золотых гор на золотых песках удаленки мы вглядываемся в светлые лица преподавателей, и после reasons to believe нас встречает… программа обучения. Двух-, а то и трехуровневая простыня со всеми важными темами. И чем их больше, тем лучше: ведь на другой чаше весов уже поджидает стоимость курса.
Говорят, что для овладения каким-либо навыком необходимо 10 000 часов. Я не буду спорить, правда это или нет. Я скажу вам, что даже если это правда, я не уверен, что это применимо к Python! В этой статье я объясню, почему я считаю, что вы не можете по-настоящему освоить Python, но я также скажу вам, почему я считаю, что это нормально. Я дам ряд практических советов, которые вы сможете использовать, чтобы постоянно совершенствовать свои знания Python. Наконец, в конце я поделюсь небольшим случаем из моего личного опыта работы с Python, подкрепляющий мои тезисы.
Открытое ПО сегодня привлекает повышенное внимание с разных сторон — разработки, бизнеса, технологий. Естественно, и его безопасность стоит отдельным вопросом, ведь злоумышленники также активно интересуются open source и создают угрозы для безопасной разработки. Доставка вредоносного кода через сторонние зависимости стала одним из опасных способов заражения. По нашим прогнозам, этот тренд будет только усиливаться.
Однажды тимлид поставил передо мной задачу реализовать механизм взаимодействия пользователя через веб-интерфейс с микросервисами через единую точку входа с использованием FastAPI и RabbitMQ. Спешу поделиться с тобой, мой читатель, тем, что у меня получилось. По мере повествования дам пояснения по представленному коду. И, да, сделаю интересные отступления по вопросам валидации и хранения, в т.ч. приватных, данных.
Перед вами восьмая часть (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) перевода руководства по модулю asyncio в Python. Здесь вы найдёте разделы исходного материала с 20 по 22.
Разбираем процесс создания UI автотестов на python с самого нуля. В этой статье установим Python и PyCharm. Начнем пользоваться GitHub, автоматизируем работу в браузере, найдем локаторы. В результате получим работающий автотест. Инструкция подходит для начинающих специалистов по автоматизации тестирования.
Здравствуйте, в данной статье я постараюсь разобрать основные шаги и методы решения соревнований на Kaggle на примере решения обучающего соревнования от DeepLearningSchool МФТИ по предсказанию оттока пользователей.
HEVC (High Efficiency Video Coding — высокоэффективное кодирование видеоизображений), также известный как H.265, это видеокодек, широко используемый, в том числе, в системах видеонаблюдения. До недавнего времени веб браузеры практически не поддерживали этот формат. Но ситуация изменилась с выходом браузеров Chrome/Chromium версии 106. Это событие показалось мне достойным упоминания на Хабре, и в этой части статьи я расскажу, почему поддержка HEVC важна, о своих попытках подружить IP камеры с браузером и что из этого получилось.
Идея создать собственный веб-плеер с музыкой лоу-фай пришла мне в голову однажды воскресным днём во время изучения глубоких генеративных моделей. Я занялась этим проектом и закончила его за время каникул.
...Пока гигантские рептилии нейронки и ML-алгоритмы жуют и топчут этот мир, где-то пытаются найти свою нишу скромные млекопитающие методы теории игр...Продолжаем разрабатывать библиотеку для решения задач методами теории игр. Сегодня мы сформулируем описания классов библиотеки, взаимосвязи между ними, а также напишем код для создания экземпляров еще пары классов.
В этой статье я продемонстрирую 5 трюков Python на понятных для новичков примерах, которые помогут вам писать более элегантный Python код в вашей повседневной работе.
Ни для кого не секрет, что, используя GitHub Pages, вы можете бесплатно разместить свой статический веб-сайт в сети Интернет. 1 Гбайт доступного пространства, SSL-сертификат, возможность привязать собственный домен — разве не сказка? Но что делать, если вам необходимо, чтобы содержимое вашего статического ресурса периодически обновлялось?
Недавно столкнулся с задачей написать фильтрацию на FastAPI, пошёл гуглить и нашёл замечательную библиотеку fastapi-filter, которая сильно упрощает задачу. О ней в этой статье и пойдёт речь, а также заодно покажу простой способ пагинации без библиотек.
В этой статье я хочу описать свой опыт погашения технического долга на нашем проекте в виде гайда. В гайде я выделю несколько самых распространенных случаев технического долга и предложу методы их решения. Так как это довольно обширная тема, я посоветую несколько книг для изучения, потому что в рамках данной статьи поговорить обо всем не вижу возможным. Все описанное относится к BackEnd части, но возможно, будет подходить и для других разработчиков. Буду рад, если вы поделитесь своим опытом по этой теме в комментариях.
Основная задача письменности с давних времен, отобразить визуально то, что человек произносит вербально. В истории встречается огромное количество примеров того, как люди, пытаясь передать через бумагу какую-то информацию, используя для этого знакомые образы. Древние египтяне использовали иероглифы, очень похожие на вещи из повседневной жизни.
Так совпало, что я недавно прочёл статью Transparency of deep neural networks for medical image analysis и пост от канала Reliable ML про интерпретируемость. Я работаю в сфере медицины уже почти пять лет, и всё это время постоянно где‑то на орбите внимания мелькает эта тема.
Ultralytics недавно выпустила семейство моделей обнаружения объектов YOLOv8. Эти модели превосходят предыдущие версии моделей YOLO как по скорости, так и по точности в наборе данных COCO. Но как насчет производительности на пользовательских наборах данных? Чтобы ответить на этот вопрос, мы будем обучать модели YOLOv8 на пользовательском наборе данных. В частности, мы будем обучать его на крупномасштабном наборе данных для обнаружения выбоин.
В статье хочу поговорить на тему «качества кода» — а именно об инструментах, которые помогают выявлять потенциальные ошибки и другие проблемы как можно раньше, в идеале еще до того, как они попадут в кодовую базу, не говоря уже о попадании в релиз.
Однажды, зайдя в чат дома между катками доты, я увидел бота, который дает возможность кикать пользователей путем голосования в чате. Нехитрое изобретение. Решив повторить тогда я впервые познакомился с Telegram Bot API. В частности с библиотекой telebot. И тут первое что хотел бы отметить. На момент написания того самого первого бота, в данной библиотеке использовалась функция polling(), для поддержки бота в сети при простое. Однако она была не идеальной и через буквально 10 минут простоя бот всё же полностью терял соединение и не принимал запросы.
За всё время мы тысячу раз сталкивались с запросом “дайте какое-нибудь простое решение с API, которым нам можно было бы пользоваться”. Дело, конечно, хорошее, но функциональность у нашей системы очень богатая. Единый API, который подходил бы всем нашим заказчикам со своими разными задачами и разными сценариями использования, был бы переусложнен. В этой статье мы покажем пример того, как с помощью Docker, Python и нашего SDK самому реализовать простейшее решение для распознавания документов.