Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В данной статье узнаем про функцию crypt, узнаем как подбирать пароли к ZIP архиву с незашифрованными именами файлов, познакомимся с утилитой xortool, а так же разберемся с генератором псевдослучайных чисел.
Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.
Framework написания и исполнения data science workflows
На основе list, queue, heapq
Продолжу неспешный разбор реализации базовых типов в CPython, ранее были рассмотрены словари и целые числа. Тем, кто думает, что в их реализации не может быть ничего интересного и хитрого, рекомендуется приобщиться к данным статьям. Те, же, кто уже их прочёл, знают, что CPython хранит в себе множество интересностей и особенностей реализации. Их может быть полезно знать при написании своих скриптов, так и в качестве пособия по архитектурным и алгоритмическим решениям. Не являются исключением здесь и строки.
Сегодня мы продолжим тему SDR-приема и обработки сигналов. Приемом аналогового ТВ я заинтересовался совершенно случайно, после вопроса одного из читателей. Однако это оказалось не так просто, из-за банального отсутствия образцов сигнала — во многих местах аналоговое ТВ уже отключено. Читатель даже прислал запись с RTL-SDR, однако ширина записи у RTL порядка 2МГц, в то время как полоса ТВ-сигнала занимает около 8МГц, и на записи было ничего не понятно. В итоге, тема была надолго заброшена, и наконец, только сейчас, в очередную поездку к родственникам я взял с собой SDRPlay, и настроившись на частоты ТВ-каналов, увидел на экране искомый сигнал.
Недавно тут проскочила статья Mikrotik и Linux. Рутина и автоматизация где подобную задачу решали ископаемыми средствами. И хотя задача совершенно типовая, на Хабре про нее как то ничего подобного и не находится. Осмелюсь предложить уважаемому ИТ-сообществу свой велосипед.
Я занимаюсь разработкой и поддержкой сервиса уведомлений. Сервис написан на Python3 и Django. Помимо транзакционных писем, пушей и сообщений, сервис также берёт на себя задачи по массовым рассылкам коммерческих предложений (не спам! trust me, отписки у нас работают лучше подписок) пользователям, давшим на это согласие. Со временем база активных получателей разрослась до более миллиона адресов, к чему почтовый сервис не был готов. Я хочу рассказать о том, как новые возможности Python позволили ускорить массовые рассылки и сэкономить ресурсы и с какими проблемами нам пришлось столкнуться при работе с ними.
Перед тобой снова задача детектирования объектов. Приоритет — скорость работы при приемлемой точности. Берешь архитектуру YOLOv3 и дообучаешь. Точность(mAp75) больше 0.95. Но скорость прогона всё еще низкая. Черт.
Сегодня обойдём стороной квантизацию. А под катом рассмотрим Model Pruning — обрезание избыточных частей сети для ускорения Inference без потери точности. Наглядно — откуда, сколько и как можно вырезать. Разберем, как сделать это вручную и где можно автоматизировать. В конце — репозиторий на keras.
Перевод обзорного руководства с сайта Tensorflow.org. Это руководство даст вам основы для начала работы с Keras. Чтение займет 10 минут.
Юнит-тестирование кода является неотъемлемой частью жизненного цикла разработки программного обеспечения. Юнит-тесты также формируют основу для проведения регрессионного тестирования, то есть они гарантируют, что система будет вести себя согласно сценарию, когда добавятся новые функциональные возможности или изменятся существующие. В этой статье я продемонстрирую основную идею юнит-тестирования на одном классе. На практике вам придется писать множество тестовых случаев, добавлять их в тестовый набор и запускать все вместе. Управление тест-кейсами мы рассмотрим в следующей статье.
Раскраска фильмов до этого года стоила сотни тысяч долларов, требовала участия массы специалистов и занимала много времени. Теперь всё изменилось. Развитие проекта Deoldify дошло до такого состояния, что результаты его работы можно комфортно смотреть, расслабив фейспалм. Из текста вы узнаете подробности успешного эксперимента по оцветнению фильма без денежных затрат, завершенного за несколько недель силами одного человека.
Статья о работе с Junos PyEZ — “Python microframework that enables you to manage and automate devices running Junos OS” автоматизация и управление, все как мы любим. Написание скрипта описанного в этой статье преследовало несколько целей — изучение Python и автоматизация задач по сбору информации или изменения конфигурации на оборудовании под управлением Junos OS. Выбор именной этой связки Python + Junos PyEZ был сделан из-за низкого порога вхождения в язык программирования Python и простоты использования библиотеки Junos PyEZ, которая не требует экспертных знаний Junos OS.
Оригинальная статья: Darinka Zobenica – Design Patterns in Python