Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
True - язык программирования, где программа есть цикл, а код программы - лента кубитов (строк). Simple - кроссплатформенный интерпретатор на Python 3 + Tkinter. Простой, без зависимостей.
Ранее я рассказывал о своих попытках написать модель для детекции игроков на волейбольной площадке. Следующий шаг — научиться определять, когда игрок касается мяча и какое действие выполняет.
На этой неделе в топе снова всплыла старая история: свежий VPS, ufw default deny incoming, наружу только 22, 80 и 443, а потом в compose-файле появляется ports: - "5432:5432" — и через пару дней в базе лежит записка с биткойн-кошельком. Почему так происходит, уже разобрали подробно. Я хочу про другое
Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
Audio
Combining three libraries: nanodjango, django-nanopages, and django-distill, you can create a static site generator in just a few lines of code. Why learn another tool when you already know Django?
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
В первой части я взял двадцать фотографий, изменил каждую двадцатью шестью способами и померил, что переживает перцептивный хеш. Пересказывать всё не буду, но пара выводов из первой статьи нам понадобится дальше. Брать надо pHash на 64 битах. У 16 битов бывают коллизии, 256 не дают ничего сверх 64, а у aHash слишком много ложных срабатываний.
Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/
В прошлой статье я кратко упомянул о третьей версии своего PET-проекта — голосового ассистента с функциями управления умным домом, не зависящего от сторонних сервисов. Новая версия отличается от двух предыдущих появлением нейропроцессорного модуля, что значительно расширяет возможности голосового ассистента. В этой статье я попытаюсь описать процесс интеграции NPU в проект «Альфы».
Мы занимаемся искусственным интеллектом в медицине. Данные, с которыми мы работаем, — рентгенографии, флюорографии, КТ различных частей тела, а также маммографии. Медицинские организации отправляют исследования, а в ответ получают результаты обработки с различными находками: локализованными областями патологии, измерениями, оценкой вероятности патологии и другими данными.
Разбираемся, что такое JEV, чем модели принятия решений отличаются от привычных LLM и какие у них есть открытые аналоги. А заодно поднимаем Laya и Gemma 4 на собственном сервере и собираем полноценного AI-агента на Python с веб-интерфейсом, классификацией новостей и автоматической публикацией статей. Без облачных API и агентных фреймворков. Все исходники — на GitHub.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/