Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Любой разработчик использует те или иные вспомогательные инструменты. Какие-то из них позволяют ускорить процесс, какие-то — избавиться от ошибок, сделать код более понятным. Такие инструменты есть практически в любой сфере разработки. Престон Бадир (Preston Badeer), Python-программист, поделился набором расширений которые, по его мнению, значительно упрощают и ускоряют кодинг. За 5 лет работы он перепробовал множество инструментов и выделил три наиболее полезных.
Перед вами доклад Марии Зеленовой zelma — разработчика в Едадиле. За час Маша рассказала, в чём состоит тестирование программ, какие тесты бывают, зачем их писать. На простых примерах можно узнать про библиотеки для тестирования Python-кода (unittest, pytest, mock), принципы их работы и отличия между ними. — Добрый вечер, меня зовут Маша, я работаю в отделе подготовки анализа данных Едадила, и сегодня у нас с вами лекция про тестирование.
Перевод статьи: Zbigniew Banach — How to Ensure REST API Security
Однажды мне попалось описание приложения для Android, которое определяло пульс по камере телефона, просто по общей картинке. Камера не прикладывалась к пальцу, не просвечивалась светодиодом и пр. Интересный момент был в том, что ревьюеры не поверили в возможность такого определения пульса, и приложение было отклонено. Чем дело кончилось у автора программы, не знаю, но стало интересно проверить, возможно ли это.
Говоря о Python, обычно используется процедурный и ООП стиль программирования, однако это не значит, что другие стили невозможны. В презентации ниже мы рассмотрим ещё пару вариантов — Функциональное программирование и программирование с помощью генераторов. Последние, в том числе, привели к появлению сопрограмм, которые позднее помогли создать асинхронность в Python. Сопрограммы и асинхронность выходят за рамки текущего доклада, поэтому, если интересно, можете ознакомиться об этом самостоятельно. Лично я рекомендую книгу "Fluent Python", в которой разговор начинается от итераторов, плавно переходит в темы о генераторах, сопрограммах и асинхронности.
В этой статье мы попробуем написать классификатор определяющий саркастические статьи используя машинное обучение и TensorFlow
Статья является переводом с Machine Learning Foundations: Part 10 — Using NLP to build a sarcasm classifier
В IT-кругах ходит такая шутка, что машинное обучение (machine learning, ML) — это как секс в среде подростков: все об этом говорят, все делают вид, что этим занимаются, но, на самом деле, мало у кого это получается. У FunCorp получилось внедрить ML в главную механику своего продукта и добиться радикального (почти на 40%!) улучшения ключевых метрик. Интересно? Добро пожаловать под кат.
При поиске параллельных корпусов для своих нужд, — это может быть обучение модели машинного перевода или изучение иностранного языка, можно столкнуться с тем, что их не так уж и много, особенно, если речь идет не об английском, а каком-то редком языке. В этой статье мы попробуем создать свой корпус для популярной языковой пары русский-немецкий на основе романа Ремарка "Три товарища". Любителям параллельного чтения книг и разработчикам систем машинного перевода посвящается.
Профилактика – наше всё. Грамотная защита от утечек данных поможет предупредить негативные последствия, которые могут повлечь за собой многомиллионные потери. В современном мире каждая из организаций обрабатывает и хранит конфиденциальную информацию. Если речь идёт о крупных организациях, то объёмы конфиденциальной информации огромны. Состояние «безопасности» компьютера – это концептуальный идеал, достигаемый при соблюдении каждым пользователем всех правил информационной безопасности.
Jupyter уже давно зарекомендовал себя как удобную платформу для работы в различных областях на стыке программирования, анализа данных, машинного обучения, математики и других. Вот например очень известная книга по анализу данных, состоящая из Jupyter блокнотов. Поддержка , markdown, html дает возможность использовать использовать Jupyter в качестве платформы для удобного оформления научного-технического материала. Преимущество таких блокнотов заключается в интерактивности, возможности сопровождать сухой материал примерами программ, при этом эта интерактивность очень естественна и проста в использовании. В этой статье хотелось бы рассказать про возможность создания в Jupyter анимированных примеров работы различных алгоритмов и привести несколько из них с исходным кодом. В качестве кликбейта алгоритм Дейкстры.
В этой статье я опишу своего бота в телеграм, который работает и сейчас.
В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.
Python-приложения используют множество скриптов. Этим и пользуются злоумышленники, чтобы подложить нам «свинью» — туда, где мы меньше всего ожидаем её увидеть. Одним из достоинств Python считается простота использования: чтобы запустить скрипт, нужно просто сохранить его в .py-файле и выполнить команду python с этим файлом (например, python my_file.py). Так же легко разбить наш файл, например, на модули my_app.py и my_lib.py и далее для подключения модулей использовать конструкцию import...from: import my_lib from my_app.py. Однако у этой простоты и лёгкости есть и обратная сторона: чем проще вам выполнять код из разных локаций, тем больше у злоумышленника возможностей для вмешательства.
Порой, разбирая завалы больших и малых видеофайлов в папке(папках) нет времени заглядывать в содержимое каждого файла. Тут на ум приходят так называемые thumbnails, которые позволяют в виде нарезки фрагментов из видео, создать представление о содержимом. Создадим небольшую программу, которая создаст thumbnails для каждого из файлов в текущей папке windows, и добавит timeline к вырезанным файлам.