Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Довольно долго я обходился выгрузкой данных в Excel, но мода меняется, пользователи хотят в облака. Начав переводить ряд проектов на Python, решил, что самое время сменить (или дополнить) Excel чем-то более современным. Когда я впервые столкнулся с необходимостью работы c таблицами Google из Python, то пребывал в иллюзии, что все это можно сделать в пару кликов. Реальность оказалась менее радужной, но другого глобуса у нас нет.
Наступил 2020 год, а значит, Python 2 перестал поддерживаться. Если быть совсем точным, то основные разработчики уже перестали заниматься веткой, а выход релиза 2.7.18, приуроченный к PyCon US в апреле 2020 года, ознаменует полное прекращение любой активности, связанной с Python 2.
С другой стороны, совсем недавно состоялся релиз Python 3.8, добавивший немного синтаксического сахара в язык. Python 3.9 же ожидается ещё нескоро, да и пока не похоже что добавит в язык что-то интересное.
Словил себя на мысли, что несмотря на то, что большинство моих веб-приложений работают на aiohttp.web, их настройка происходит в лучших Django традициях
В материале предоставлен перевод руководства по автоматическом обновлению кода с TensorFlow 1.x до Tensorflow 2 с помощью скрипта обновления tf_upgrade_v2. TensorFlow 2.0 включает много изменений API, таких как изменение порядка аргументов, переименование символов и изменение значений по умолчанию для параметров. Ручное исправление всех этих модификаций утомительно и подвержено ошибкам. Чтобы упростить изменения и сделать ваш переход на TF 2.0 как можно более плавным, команда TensorFlow создала утилиту tf_upgrade_v2, помогающую перейти от legacy кода к новому API.
Когда я обучал модель для @photo2comicsbot в первый раз, я, не мудрствуя лукаво, просто запихнул около 1000 страниц комиксов в датасет. Да, вместе с обложками, анонсами и прочими филлерами.
Сегодня я расскажу, как я применил алгоритмы глубинного обучения с подкреплением для управления роботом. Вкратце, поведаю о том, как создать «чёрный ящик с нейросетями», который на входе принимает архитектуру робота, а на выходе выдаёт алгоритм, способный им управлять.
Основой решения является алгоритм Advantage Actor Critic (A2C) с оценкой Advantage через Generalized Advantage Estimation (GAE).
Базовые возможности pandas
Однажды мне потребовалось анализировать информацию с изображения и на выходе иметь тип объекта, его вид, а также, анализируя совокупность кадров, мне нужно было выдать идентификатор объекта и время пребывания в кадре, было нужно определять как перемещался объект и в поле зрения каких камер попадал. Начнем, пожалуй, с первых двух, о анализе кадров в совокупности речь пойдет в следующей части.
Представляю вашему вниманию перевод статьи "Introduction to ASGI: Emergence of an Async Python Web Ecosystem" автора Florimond Manca.
В условиях многообразия распределенных систем, наличие выверенной информации в целевом хранилище является важным критерием непротиворечивости данных. На этот счет существует немало подходов и методик, а мы остановимся на реконсиляции, теоретические аспекты которой были затронуты вот в этой статье. Предлагаю рассмотреть практическую реализацию данной системы, масштабируемой и адаптированной под большой объем данных.