Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
This post by one of the creators of Textual talks about how to write high performing terminal applications. You may also be interested in the Talk Python interview on the same topic.
Согласно нашему исследованию на выборке 1,200 интернет-магазинов, 87% потенциальных клиентов действительно не находят нужные товары из-за фундаментальных маркетинговых ошибок.
В последнее время в моём инфополе появилось много шума вокруг нового типа интерпретатора в Python: tail-calling. Я посмотрел PR на Github, из которого понял, что [[clang::musttail]] должен ускорить рантайм на 5%. Ещё я почитал Соболева, но понял только то, что эта инструкция генерирует вызов метода в asm-коде как jmp, а не call, то есть экономит один стэк-фрейм — посмотреть можно тут. Но почему эти инструкции в данном случае эквивалентны и сработают в CPython — непонятно. Так что давайте разбираться вместе!
ㅤ
Сегодня хочу рассказать вам о своем сервисе «Клюква».«Развесистая клюква» или просто «Клюква» в общем виде означает ложные или искаженные представления о чем‑либо. Как раз здесь мы приходим к написанию документации. К сожалению, составить и поддерживать документацию в актуальном состоянии — это проблема. Скорее всего проблема в том числе и в вашей компании.
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
Основная задача обработки признаков — преобразовать данные в числовой вид, потому что ML-модели могут работать только с числами. Геопространственный контекст добавляет слои смысла: например, расположение кафе в центре города или на окраине может влиять на посещаемость сильнее, чем его меню. Представьте, что моделируете спрос на такси — координаты точек подачи станут важнее времени суток, если рядом метро закрывается на ремонт.
Голосовые ассистенты давно перестали быть просто игрушкой — теперь это полноценные цифровые помощники, которые умеют общаться, искать информацию и даже шутить (иногда лучше некоторых людей). В этой статье разберём, как собрать своего кастомного ассистента с нуля на Python, используя современные NLP-инструменты. Без Siri, без Alexa, всё своё, родное.
В рамках данной статьи будет рассмотрено построение конвейера машинного обучения для классификации рукописных цифр из базы данных MNIST с использованием фреймворка TensorFlow и TFX, а также мониторинг процесса обучения с помощью TensorBoard и выпуск модели с автоматической генерацией к ней API с помощью TensorFlow Model Server.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
What are the current Python graphical user interface libraries? Should you build everything in the terminal and create a text-based user interface instead? Christopher Trudeau is back on the show this week, bringing another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.
Built with Django and React.
Современные сервисы (вебсайты) повсеместно ставят для защиты капчу, усложняя жизнь разработчикам, SEO-специалистам и автоматизаторам (хотя изначально цель не в том, чтобы насолить автоматизаторам, а в том, чтобы минимизировать чрезмерную нагрузку на ресурс от таких вот ребят). Среди большого количества капч особняком стоит Google reCAPTCHA Enterprise – это одна из самых продвинутых систем защиты от ботов в этой линейке.
Systematically enhance Django troubleshooting by leveraging built-in indicators, error reporting, and extensible tools like the Debug Toolbar to isolate and resolve issues.
The latest release now fully supports Django 5.1 and the upcoming 5.2 LTS as well as Python 3.13.
На своем личном сайте я отображаю «живой» счетчик общего количества подписчиков на различных платформах: LinkedIn, GitHub, YouTube, Instagram, Twitter, Medium и Facebook. Я стараюсь геймифицировать социальные сети для себя, и точный подсчет подписчиков и данных играет ключевую роль в достижении этой цели.