Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Возвращаясь к бытовому применению нейронных сетей, изначально была идея усовершенствовать модель детекции свободного парковочного места из предыдущей моей статьи (Определение свободного парковочного места с помощью Computer Vision), сделать возможность сегментации дороги, тротуара и исключать из парковочных мест, автомобили, которые стоят на газоне (было несколько гневных комментариев на этот счёт).
У меня есть несколько групп в ВК, в которые нужно периодически публиковать посты. В целом мое желание можно описать фразой «А когда мне это делать, если я все время не хочу». Мотивация в моем случае это лень. Я не являюсь разработчиком, но решил набросать скрипт, который будет публиковать посты.
Возникла задача сделать уведомления в Телеграм о сделках на Binance: открытие и закрытие позиций, текущий профит, баланс и прочее. Это актуально если кто-то или что-то торгует на вашем счете и вы хотели бы быть в курсе. Задача выглядела несложной - из Binance API забираем последние сделки и шлём в Телеграм - работы на пару часов. Но на практике это превратилось в квест на пару дней в котором 90% времени ушло на изучение особенностей работы с Binance API, их довольно странную логику и жесткие лимиты.
Давайте попробуем немного разобраться в теме импульсных нейронных сетей (spiking neural network, SNN). Напишем простую импульсную нейронную сеть, используя только NumPy и Pandas, для классической задачи машинного обучения с использованием кодирования рецептивными полями.
Audio
В этой небольшой заметке я рассказываю про именованные цвета tkinter и показываю как с ними можно работать. Попутно вы узнаете как с помощью python можно вытащить и обработать данные из web страницы и получить список всех возможных цветов. И, наконец, мы соорудим, две простецкие программы для просмотра списка цветов.
Вы изучаете данные и хотите поделиться своим кодом Python с другими, не раскрывая исходный код и не требуя от них установки Python и других компонентов? Если да, то вас может быть интересна конвертация вашего скрипта Python в исполняемый файл.
How much Python do you need to learn to start creating projects? What's a good balance of information and hands-on practice? This week on the show, Eric Matthes is here to discuss his book Python Crash Course.
This guide provides valuable insights and practical tips for new and experienced developers to leverage async programming in Django for non-blocking operations, improved scalability, and enhanced responsiveness.
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Весной 2023 года прошел хакатон MTS True Tech Hack, на котором был представлен кейс улучшения сервиса просмотра видео для людей с ограниченными зрительными способностями. Предоставить решение во время хакатона нам не удалось, но зато за следующие два месяца мы смогли закончить пилотную версию сервиса, помогающего слабовидящим людям лучше понимать происходящее на экране. В этом посте мы решили поделиться результатами и деталями проделанной работы.
Во время собеседований QA-инженеров я заметил, что многие знают про то, как создавать фикстуры, но мало кто знает про существование встроенных фикстур в Pytest. Встроенные фикстуры — хороший инструмент, чтобы не создавать свои велосипеды и эффективно использовать мощь фреймворка, которую хотели передать авторы. Фикстуры помогают в разных случаях: при работе с выводом ошибок, логировании, создании отчетов и так далее. В статье разберем основные встроенные фикстуры и их применение в Pytest.
Задача поиска людей по фото — это вычислительно сложная задача нечеткого поиска. Для решения этой проблемы используются биометрические вектора, которые извлекаются из фотографий с помощью нейронных сетей. Однако, даже два вектора, полученные из разных фото одного человека, не совпадают на 100%. Поэтому, в отличие от поиска на точное совпадение, эта задача на порядки сложнее. В докладе будет рассказано о том, как мы решили эту задачу и какие сложности пришлось преодолеть, учитывая жесткие требования по скорости ответа при высокой интенсивности запросов: - Оптимизация поиска похожих биометрических векторов: сравнение инструментов и выбор наилучшего подхода. - Как быстро загрузить базу клиентов в память модуля поиска: без C++ и перерасхода памяти. - Как можно искать ещё быстрее? Индексирование базы векторов: подходы и методы для многократного ускорения поиска. Доклад будет интересен не только тем, кто сталкивается с задачами нечеткого поиска по данным с большим количеством категорий, но и для разработчиков, которые заинтересованы в понимании особенностей работы Python при обработке больших объемов данных. Слайды: https://moscowpython.ru/meetup/82/client-search/
Необычный case, когда твоя компания разрабатывает операционную систему и пакеты можно устанавливать только из репозитория. Никакого pip, poetry и пр. Как же сделать коробочку со всем необходимым (python, библиотеки и прочие зависимости и запустить сервис в systemd прямо из неё. Только pyenv, virtualenv и bash. Слайды: https://moscowpython.ru/meetup/82/virtual-env/
There are several modules in Python that are directly callable from the command line, including the ability to gzip and pretty print JSON. This article introduces you to what is available and how Simon discovered them.
Создаем красивый отчет или веб приложение на Python при помощи Streamlit и делимся им через облачный сервис с развертыванием через GIT.