Mau 1.2.0

Mau is a lightweight markup language similar to AsciiDoc and Markdown

Python⇒Speed: Transgressive Programming: the magic of breaking abstraction boundaries

Расширяющийся нейронный газ

При проведении проверок с использованием моделей машинного обучения одной из часто решаемых задач является задача кластеризации. Например, необходимо разбить на несколько кластеров отзывы клиентов на мобильное приложение (задача тематического моделирования). Для задач кластеризации часто используют модель k-means. Это обусловлено её простотой и понятностью. Однако, у этого алгоритма есть один большой недостаток - необходимость изначально задать число кластеров. Эта проблема прекрасно решается с помощью расширяющегося нейронного газа. Расширяющийся нейронный газ строит граф, пытаясь приблизить распределение данных.

Python Bytes: #222 Autocomplete with type annotations for AWS and boto3

Audio

Brython: Python in Your Browser

PySimpleGUI – как рисовать фигуры по изображению

Семейный бюджет, Google sheets и Python

Сегодня расскажу еще одну историю из своей жизни - в этот раз не про свой “чудо-сервер” в двух частях, а про что-то более приземленное, но так или иначе связанное с технологиями. По моему субъективному мнению подсчет личных финансов крайне полезное занятие и я очень надеюсь, что данная статья замотивирует вас или поможет вам начать “считать деньги” и не влезать в кредиты и т.п.

Собственно речь пойдет о том, как мы с супругой ведем семейный бюджет, как к этому пришли и о планах на будущее.

Application performance management (APM) от Broadcom для мониторинга производительности приложений (включая мобильные)

В этой статье расскажем о возможностях мониторинга производительности приложений одного из лидеров квадранта Gartner c APM-решениями — Broadcom. Appdynamics, Dynatrace и New Relic достаточно известны на российском рынке. Broadcom чуть менее знаком, этакая серая лошадка, однако, имеет не уступающий всем троим функционал мониторинга приложений. А использование APM-решения от Broadcom в комплексе с другим их продуктом, зонтичной AIOps-системой DX Operations Intelligence, позволит создать единое окно мониторинга для разнокалиберного ПО и инфраструктуры. Под катом текст и скриншоты.

Опыт написания IDL для embedded

Я при работе с микроконтроллерами часто сталкивался с бинарными протоколами. Особенно, когда есть несколько контроллеров. Или же используется bluetooth low energy и необходимо написать код для обработки бинарных данных в характеристике. Помимо кода всегда требуется понятная документация.

Всегда возникает вопрос - а можно ли описать как-то протокол и сгенерировать на все платформы код и документацию? В этом может помочь IDL.

Running Flask on Docker Swarm

Import or from import, that is the question

Есть три стадии знаний: ты используешь инструмент, ты понимаешь как он работает, ты можешь учить других работать этим инструментом. Потихонечку начал перетекать в третью и стал задавать себе вопросы, которые раньше не задавал. Например, что лучше: import module или from module import function? Я решил разобраться в этом чуть поглубже, ответы на StackOverflow меня не удовлетворили. Для тех, кому лень читать: все варианты хороши.

Рисуем фигуры с помощью Pillow

Как я сделал веб-фреймворк без MVC — Pipe Framework

Языку программирования Python исполнилось 30 лет

Время идет быстро, и Python, одному из самых популярных языков программирования современности, исполнилось 30 лет. Впервые о нем стало известно в конце февраля 1991 года, когда Гвидо ван Россум опубликовал первый выпуск Python в группе alt.sources. Работа над языком велась два года, изначальной задачей было создание скриптового языка для работы с операционной системой Amoeba. Язык этот должен был быть более высокого уровня, чем Си, плюс представлял бы удобный доступ к системным вызовам операционной системы.

Podcast.__init__: Write Your Python Scripts In A Flow Based Visual Editor With Ryven

Audio

Python & APIs: A Winning Combo for Reading Public Data

OpenCV Connected Component Labeling and Analysis

Talk Python to Me: #304 asyncio all the things with Omnilib

Audio

Краткость — сестра таланта: Как сделать Transformer/Summarizer на Trax

В новой курсеровской специализации «NLP» от deeplearning.ai в качестве библиотеки глубокого обучения используется Trax. В последнем курсе подробно разбирается механизм внимания и его использование в архитектуре Transformer, в том числе в таких «новеллах» как BERT и T5. Имея некоторое количество свободного времени специализацию можно пройти за несколько недель, что я собственно и сделал, соблазнившись возможностью построить собственный трансформер. Очень хотелось сделать модель, которая может работать с текстами на русском языке.

Используем графики в Django с Chart.js