А что, если без Python? Julia для машинного обучения и вообще

Мы всегда хотим писать код быстро, но за это приходится платить. На обычных высокоуровневых гибких языках можно быстро разрабатывать программы, но после запуска они работают медленно. Например, чудовищно медленно cчитать что-то тяжелое на чистом Python. Си-подобные языки работают гораздо быстрее, но в них легче наделать ошибок, поиск которых сведет весь выигрыш в скорости на нет.

Обычно эта дилемма решается так: сначала пишут прототип на чем-то гибком, например, на Python или R, а потом переписывают на C/C++ или Fortran. Но этот цикл слишком длинный, можно ли обойтись без этого?

SlowFast - определяем что происходит на видео

Использование asyncio для создания асинхронных драйверов устройств на MicroPython v.1.12

Изученая возможности MicroPython для своих целей натолкнулся на одну из реализаций библиотеки asyncio и, после недолгой переписки с Piter Hinch — автором библиотеки, понял, что мне необходимо глубже разобраться с принципами, базовыми понятиями и типичными ошибками использования методов асинхронного программирования. Тем более, что раздел для начинающих — как раз для меня.

Это руководство предназначено для пользователей, имеющих разный уровень опыта работы с asyncio, в том числе содержит специальный раздел для начинающих.

Используем matplotlib для рисования графиков в PyQt5

PyCharm 2019.3.2

Быстрые списки в Python

Python Bytes: #165 Ranges as dictionary keys - oh my!

Audio

Test and Code: 98: pytest-testmon - selects tests affected by changed files and methods - Tibor Arpas

Audio

Scientific Python: Using SciPy for Optimization

Intro to anomaly detection with OpenCV, Computer Vision, and scikit-learn

Используем Markdown для верстки HTML Email

TensorRT 6.x.x.x — высокопроизводительный инференс для моделей глубокого обучения (Object Detection и Segmentation)

В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования TensorRT, RetinaNet на базе репозитория github.com/aidonchuk/retinanet-examples (это форк официальной репы от nvidia, который позволит начать использовать в продакшен оптимизированные модели в кратчайшие сроки). Пролистывая сообщения в каналах сообщества ods.ai, я сталкиваюсь с вопросами по использованию TensorRT, и в основном вопросы повторяются, поэтому я решил написать как можно более полное руководство по использованию быстрого инференса на основе TensorRT, RetinaNet, Unet и docker.

r0oth3x49 / udemy-dl - скачиваем udemy курсы

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxi)

Сводка новостей от pythonz.net 12.01.2020 — 19.01.2020

Используем Cura на 3D SLA принтере Photon

Как это бывает, решил изучить новые технологии 3д печати и купил себе 3D SLA принтер Photon, но его софт а именно слайсер оставляет желать лучшего, очень уж он слабоват. Нет контроля заполнения, поддержки плохо управляются и т.п… В общем решил я это дело обойти с помощью Cura, просто решил что может сработать и можно заюзать его… Поискал в сети описание формата Photon, он оказался довольно простым… И вот что из этого вышло

Python 3.5 Реализация параллелизма с использованием asyncio

Перевод главы 13 Параллелизм
из книги ‘Expert Python Programming’,
Second Edition
Michał Jaworski & Tarek Ziadé, 2016

Чтение бинарных данных на Python

Путешествие к центру… docker image. Или как скачать образ из registry без docker

За 3 дня до нового года появилась задача, передать клиенту наше ПО через менеджера, на флешке. ПО – это микросервисная платформа в несколько десятков docker-образов с множеством настроек и “километровым” helm-чартом

Talk Python to Me: #247 Solo maintainer of open-source in academia

Audio