Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Дочитав эту статью до конца, вы сможете решать точно задачу коммивояжёра на сотню элементов за считанные секунды! Заинтригованы?
"Django на прокачку" снова продолжает вас радовать. В сегодняшнем эпизоде мы:
1. Узнаем, что такое препроцессоры и чем они интереснее обычного CSS;
2. Разберёмся с SASS и SCSS, узнаем, чем они отличаются;
3. И рассмотрим на практике, как использовать SASS/SCSS в Django-проекте.
Сегодня поговорим о кастомных решениях для видеоконференцсвязи (далее — ВКС) с минимальными затратами человеко-часов и финансов на их создание. Я параноик Брать готовый open-source – меня не устраивает, всем известны случаи встраивания bad code в проекты с открытым исходным кодом с целью нанести ущерб пользователям из России. Поэтому за основу берём что-то отечественное с корпоративным уклоном, с открытым API и подходом «без регистрации и смс».
Давно хотел применить методы машинного обучения в области спортивной индустрии. Данное желание обусловлено интересом к самому спорту и к тому, насколько хорошо математические модели могут предсказывать исходы различных спортивных событий. Можно было взять любую интересующую тему, и я выбрал определение победителей матчей регулярного чемпионата КХЛ. Так как курс был по ML, для решения задачи рекомендовалось применять классические методы без использования нейросетевых моделей. Дав волю своему экспериментаторскому началу, я принялся за дело.
Если вы программируете на языке Python, вы должны были слышать о декораторах, однако существует много людей, которые либо не знакомы с ними, либо, что еще хуже, знакомы с ними (использовали так или иначе), но так и не поняли их суть.
Перед вами шестая часть (1, 2, 3, 4, 5) перевода руководства по модулю asyncio в Python. Здесь представлены 14-16 разделы исходного материала.
Ожидается, что мир преодолеет порог глобального потепления между 2027 и 2042 годами. Используя математические модели, которые анализируют текущее состояние климата Земли, ученые ожидают, что температура повысится на 1,5 градуса, как только мы достигнем этого уровня.
На сегодняшний день существует огромное количество форматов для хранения данных, и, используя библиотеку Pandas при обработке большого объёма данных, возникает вопрос – а какой формат, с которыми Pandas работает «из коробки», даст наибольшую производительность, при дальнейшем использовании, обработанного DataFrame?
Родители детей с диабетом знают, как сложно убедить ребенка постоянно следить за уровнем глюкозы. Поэтому любой дополнительный интерфейс "лишним" не будет: виджет на телефоне, смарт-часы, уведомления в мобильном приложении. Сервис Nightscout, представляющий собой веб-приложение с базой данных об уровне глюкозы и событиях терапии, позволяет обращаться к себе по API с запросом информации. А всем известная голосовая помощница и колонка с ней - позволяет разрабатывать для себя индивидуальные варианты диалогов "запрос" - "ответ". Например, "скажи, какой уровень глюкозы у ... ?". а в ответ: "уровень такой-то, снижение/рост на столько-то, за последние Х минут снижение/рост умеренный/сильный на Y ммоль на литр." (немного легкой аналитики и выводов).Итак, по шагам.
There is an area of Python that many developers have problems with. This is an area that has seen many different solutions pop up over the years, with many different opinions, wars, and attempts to solve it. Many have complained about the packaging ecosystem and tools making their lives harder. Many beginners are confused about virtual environments. But does it have to be this way?
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Как управлять различными устройствами: свет, вентиляция, полив, а также получать нужные данные от микроконтроллера.При этом для учебно-тренировочных или DIY-задач совершенно не хочется задействовать дополнительные устройства, на которых будет размещаться сервер и уж тем более не оплачивать внешний статический ip-адрес
Формат данных YAML чрезвычайно усложнён. Он задумывался как удобный для человека, но в стремлении к этой цели сложность настолько увеличилась, что, по моему мнению, его разработчики достигли противоположного результата. В YAML есть куча возможностей выстрелить себе в ногу, а его дружелюбие обманчиво. В этом посте я хочу продемонстрировать это на примере. Данный пост является нытьём и он более субъективен, чем мои обычные статьи.
В этой статье мы кратко рассмотрим встроенные структуры данных: списки, кортежи, словари и т.д., а также некоторые пользовательские структуры данных: связанные списки, деревья и графы. Более подробно затронем алгоритмы обхода, поиска и сортировки.
Как отобразить временные интервалы вместе с графиком временного ряда, с разными цветами для разных групп? Иногда хочется увидеть как события влияют на метрику. Рассмотрим на примере изменений температуры и извержений российских вулканов.
Статья не содержит описания важных достижений, просьба относиться к ней как к DIY поделке. Когда искал ответ на вопрос не нашел (плохо искал) решения с применением openCV, а так же двух и более камер для наблюдения за объектами.
Повышение производительности разработчиков и снижение затрат на проекты Big Data
Как Polars обеспечивает "ленивую" работу с данными и экономит на памяти больше чем Pandas
Подобно тому, как в мире разработки многокомпонентных систем применяются подходы для управления и мониторинга микросервисами на основе инструментов DevOps (для запуска и восстановления сервисов, передачи данных, наблюдения за распределенными операциями, выполнение замеров и получение операционных метрик), так же и для моделей машинного обучения становится важным обеспечить возможность их развертывания, обновления и наблюдения за метриками (точность модели, время выполнения прямого прохождения нейронной сети и другими).