Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Так уж повелось, что любой уважающий себя работодатель перенимает передовые методики FAANG — по этой причине практически во всех IT-собесах есть она: секция алгоритмов. Кто-то ей рад, кто-то не очень, но секция есть и уходить пока не планирует. Поэтому нужно закатать рукава и достойно встретить суровую реальность.
Продолжаем разговор о минималистичном компиляторе, который вполне реально написать за выходные. Задачей стоит транслировать код из придуманного мной языка в x86 ассемблер. Мой компилятор состоит из 611 строк кода, при этом не имеет ни единой зависимости:
Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Этот проект станет отличным стартом для тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении, и показательным примером мощи и простоты использования современных инструментов разработки.
A guide to add email sign-in (and verification) to Django using Gmail and others
A detailed comparison of SQLite performance under various configurations compared to default settings.
Сегодня микросервисная архитектура, что называется "на хайпе". Я перечитал достаточно много статей по данной тематике, но обнаружил, что среди всего прочего, не так много публикаций, объясняющих данную концепцию на конкретном примере (может, плохо искал). Сегодня я бы хотел пополнить ряды авторов и написать свою первую публикацию!
Обработка звука - это процесс исследования динамической/статической звуковой дорожки при помощи применения определенного набора линейных и нелинейных алгоритмов с целью получения необходимой информации.
В жизни ИИ‑системы, медицинской или любой другой, случаются неудачные моменты.
Часть таких ситуаций — непредвиденные ошибки. Да, все разработчики понимают, что рано или поздно что‑то пойдёт не так, но случается это всегда по‑разному и иногда в самые неподходящие моменты.
Исследовательская работа по dataset IRIS и библиотеке для машинного обучения и построения нейронных сетей tensorflow.
В первой части постарался объяснить зачем мне это все надо и дал пояснение - как я достаю данные с авто. В данной части разберемся как выслать эти данные в телегу чтобы получать сообщения наподобие вот этих:
В первой части статьи мы разбирались с теорией, которую нужно знать для создания собственных Pytest-плагинов: фикстурами, маркерами и хуками. А теперь перейдем к практике.
Упростите свою работу с Госуслугами, используя PyCades! В этой статье мы предложим простые шаги для автоматизации работы с заявлениями через API Госуслуг, устраним рутину с формами и сделаем проще взаимодействие с информационными системами.
Итак, однажды мне пришла мысль сделать что-то большее, чем доступно в официальном myBMW приложении. В приложении все вроде ок, но чувство добавить чего-то своего не покидало меня. Немного покопавшись в могучем и необъятном интернете нашел библиотеку bimmerconnected на Github. Каково было мое удивление, что достать данные со своих авто оказалось не очень сложно. С этого и начался мой долгий и упорный труд небольшой оптимизации под себя моих же авто, а точнее их информационной составляющей. Прошу не пинать меня за предоставленный код ниже, я не являюсь серьезным программистом, а всего лишь занимаюсь АСУТП.