Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В предыдущих статьях мы подробно разобрали работу сериалайзера на основе классов BaseSerializer и Serializer, и теперь мы можем перейти к классу-наследнику ModelSerializer.
Все началось с одной из учебных групп в Telegram. Студенты там очень любят делать стикеры из сообщений своего преподавателя. Я выяснил, что делаются они в полуавтоматическом режиме: сообщение пересылается в бота, который рисует «пузырек» сообщения, а результат пересылается в официального стикер-бота.
Теорема о свёртке утверждает, что преобразование Фурье от свёртки двух функций является произведением их Фурье образов
В новом хобби проекте мне потребовалось детектировать людей на видео. Это одна из основных задач, решаемых искусственным интеллектом, но я давно этим не занимался и несколько отстал от жизни.
Это произошло, когда я присоединилась к одному из наших проектов, где был не только привычный REST, но и GraphQL API. Это было моё первое знакомство с ним. Я понятия не имела, что он собой представляет, в чем его особенности, а самое главное для меня, как QA инженера – не знала, как его тестировать.
Ниже я расскажу, что делала я, с какими проблемами сталкивалась, с чего можно начать и что важного и особенного надо знать про GraphQL для успешного тестирования как руками, так и с помощью автотестов. Вполне вероятно, что это поможет и вам разобраться в данном вопросе.
В современных веб-приложениях большинство запросов к базе данных пишется не на сыром SQL, а с использованием объектно-реляционного отображения (ORM). Оно автоматически генерирует SQL-запросы по привычному объектно-ориентированному коду. Однако эти запросы не всегда оптимальны, и с ростом нагрузки на веб-приложение встает вопрос их оптимизации. Как раз в ходе такой оптимизации наша команда обнаружила, что документация Django с нами не совсем честна.
In the previous tutorial, we learned the essence behind Torch Hub and its conception. Then, we published our model using the intricacies of Torch Hub and accessed it through the same. But, what happens when our work requires us to… The post Torch Hub Series #2: VGG and ResNet appeared first on PyImageSearch.
Недавно пришлось познакомиться тесно с порталами государственных закупок Казахстана и Узбекистана в рамках Школы Данных. Мы (авторка поста, разработчик скрепера и журналисты) исследовали тему "доступной среды" (удобная инфраструктура для людей с инвалидностью) и столкнулись с необходимиостью написать скрепер, которые бы скачивал данные по ключевым словам.
В гостях у Moscow Python Podcast Python Техлид компании СберДевайсы Владимир Соколов. Поговорили с Владимиром о том, чем может заниматься Python разработчик в ML системах и о проблемах речевой аналитики.
Помню, лет так 12 назад, когда я был ещё школьником, у всех моих знакомых стояла windows XP. И в преддверии нового года у нас была традиция, скачать на каком-нибудь сайте новогоднюю ёлочку, которая запускается отдельной программой и просто на рабочем столе (либо на любом другом окне, если её открыть поверх окон) играет гифка с этой ёлочкой. Мелочь, но к новогоднему настроению она давала в те года +100 очков.
В этой небольшой статье я хочу дать ответ на вопрос, который возник у меня, когда я познакомился с сессиями в SQLAlchemy. Если сформулировать его кратко, то звучит он примерно так: “А зачем оно надо вообще”? Меня, как человека пришедшего из мира джанги, сессии приводили в уныние и я считал их откровенной фигней, которая усложняет жизнь. Но я ошибался. Как оказалось, сессии в алхимии - штука очень даже полезная. И вот почему.
В данной статье я хотел бы очень кратенько, без подробностей рассказать про интересный проект, который будучи достаточно простым, сильно увеличивает возможности Django фреймворка. Мне он показался достаточно интересным.
Продолжение исследования головоломки technicalseo.expert которая будет сломана самым нетривиальным образом.Предыдущий уровень и чуть подробнее о самой головоломке в первом посте
technicalseo.expert - это головоломка для SEO
После запуска моделей на прод рано или поздно приходит понимание того, что Ваши сервисы популярны и что KPI растут. Вместе с популярностью приходят тормоза и нестабильность. В этой статье речь пойдет о прикладном аспекте оптимизации быстродействия алгоритмов/моделей на примере движка распознавания автомобильных номеров “Nomeroff Net”. Буду делиться опытом, полученным на протяжении 2-х летней разработки. Если коротко: нам удалось ускорить время распознавания 1 фото более чем в 10 раз.
На нашем стриме Сергей Галич - выпускник курсов Learn Python, который живёт в Сан-Франциско и работает в Tesla. Про его карьерный путь и работу мы и поговорим в этом интервью.
В статье поговорим об использование кэша с точки зрения кода асинхронного Python приложения. Начнем с рассмотрения самостоятельной реализации, а в конце посмотрим на библиотеки и “пропиаримся”.
Являюсь разработчиком в фирме которая занимается автоматизацией и телемеханизацией промышленных объектов. В мои обязанности входит разработка и поддержка ПО верхнего уровня, администрирование сервера и обеспечение его бесперебойной работы. Обычно ПО работает стабильно, но временами бывают сбои (по причинам не зависящим от нашего софта), о которых я иногда узнаю с большим опозданием. Было решено, что нужна система мониторинга, которая будет оповещать меня и руководство о проблемах, для возможности их быстрого устранения. Кроме того хотелось бы иметь возможность оперативно устранить проблему, даже если «под рукой» нет ПК.
Удивительно, что в 2021-м все еще можно обсуждать такую избитую тему. Однако, мне пришлось пройти довольно длинный путь от покупки охранных камер до готового решения, покрывающего мои, довольно нехитрые, задачи. Под катом вы найдете скрипт, который показался мне достаточно удачным, чтобы опубликовать его на Хабре, и некоторые пояснения к нему. Надеюсь, кому-то поможет.